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龙图腾网获悉江西五十铃发动机有限公司申请的专利一种用于发动机制造的流程异常监测方法及系统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：CN121094510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511642045.3，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权一种用于发动机制造的流程异常监测方法及系统是由吴耀龙;余万源;余竞航;刘翔;张军;胥松设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于发动机制造的流程异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于发动机制造的流程异常监测方法及系统，涉及制造管理技术领域。一种用于发动机制造的流程异常监测系统，包括有：数据采集模块、数据评估模块、适应识别模块、关键识别模块、模型适应模块和检测关联模块。本发明通过利用元学习模型库和工艺上下文特征动态选取并自适应配置初始模型，形成适应识别模型，实现了模型快速迁移与针对性优化；通过在制造任务关键阶段引入轻量化关键识别模型，利用显著传感器通道和稳定控制参数进行快速判定，并与适应识别模型结果进行比对，提升关键工序异常识别的准确性。

本发明授权一种用于发动机制造的流程异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于发动机制造的流程异常监测方法，其特征在于，包括： 实时采集发动机制造任务的实时工艺数据，获取发动机在搬运过程中的运动数据；获取当前制造任务的工艺配置信息，并进行特征处理，构建工艺上下文特征； 在实时工艺数据和运动数据的采集过程中，进行数据质量的监测，对监测得到的异常数据段进行补全，并赋予置信度评分； 根据当前工艺上下文特征从预设的元学习模型库中，选取最匹配的模型作为初始模型；将工艺上下文特征作为初始化参数输入初始模型中进行自适应配置，得到适应识别模型；将实时工艺数据输入适应识别模型中，获取适应识别结果； 在制造任务的关键阶段，采用关键识别模型对实时工艺数据进行判定，输出关键识别结果，并与适应识别结果进行比较，根据比较的结果触发反馈提示，结合反馈提示的结果对适应识别结果进行修正； 基于修正后的适应识别结果对适应识别模型进行增量更新，持续检测适应识别模型的错误率和训练指数，用于动态调整反馈提示的触发周期； 获取发动机试验台的检测结果并与实时工艺数据和运动数据建立关联，若检测结果为异常，则反向推测在制造任务中异常的发生阶段，对发生阶段对应的适应识别结果进行比较，若不一致，则进行标记并记录，用于更新关键识别模型和所用的初始模型。

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