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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种航空发动机故障诊断方法、系统、终端及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115374873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211055611.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种航空发动机故障诊断方法、系统、终端及介质是由刘贞报;贾真;赵闻;张超;赵鹏;刘昕设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机故障诊断方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及属于故障诊断领域，基于深度自编码器迁移学习技术，具体为一种航空发动机故障诊断方法、系统、终端及介质，利用一个对象某一型号的数据集训练源域基础模型，在此基础上，当需要诊断同类对象不同型号的故障时，只需少量的目标域数据集，结合迁移学习技术，即可对源域基础模型进行微调，获得目标域深度自编码器迁移学习模型，实现对目标域数据深层特征的提取，最后使用SVM分类器进行分类实现故障诊断。相比于传统的发动机故障诊断方法，本发明所提出的方法具有诊断对象易迁移、故障样本量需求低、诊断精度高等优点。

本发明授权一种航空发动机故障诊断方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 建立源域数据集和目标域数据集； 通过源域数据集建立源域深度自编码器基础故障分类器模型，并对源域深度自编码器基础故障分类器模型进行故障分类得到分类结果； 用目标域数据集训练源域深度自编码器基础故障分类器模型得到目标域深度自编码器迁移学习模型，并对目标域深度自编码器迁移学习模型进行故障分类得到分类结果； 将源域深度自编码器基础故障分类器模型所得到的分类结果与目标域深度自编码器迁移学习模型所得到分类结果进行比较，并将比较误差作为误差数据输入到目标域深度自编码器迁移学习模型中进行训练和验证，得到最佳性能的目标域深度自编码器迁移学习模型； 将同一故障诊断对象的不同数据型号所对应的目标域输入至最佳性能的目标域深度自编码器迁移学习模型中训练并进行故障分类到的该目标域所对应的分类结果，提取分类结果中的异常数据，完成故障诊断工作； 源域深度自编码器基础故障分类器模型通过SVM分类器进行故障分类，SVM分类器对源域深度自编码器基础故障分类器模型的最后一层自编码器的隐层分类得到分类结果； 目标域深度自编码器迁移学习模型的建立过程如下： 将目标域数据集分为目标域训练集和目标域测试集，将目标域训练集输入至源域深度自编码器基础故障分类器模型内进行训练，并通过目标域测试集进行训练后的源域深度自编码器基础故障分类器模型进行测试得到目标域深度自编码器迁移学习模型； 目标域深度自编码器迁移学习模型通过SVM分类器进行故障分类，SVM分类器对目标域深度自编码器迁移学习模型的最后一层自编码器的隐层分类得到分类结果。

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