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龍圖騰網恭喜復旦大學申請的專利一種航空器氣動傳感器故障智能檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114757332B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210255247.2，技術領域涉及：G06N5/045；該發明授權一種航空器氣動傳感器故障智能檢測方法是由董一群設計研發完成，并于2022-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種航空器氣動傳感器故障智能檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種航空器氣動傳感器故障智能檢測方法，包括以下步驟：S1、獲取多種航空器不同飛行狀態下氣動傳感器故障的飛行數據；S2、采用對照性數值試驗，在飛行數據中選定與航空器氣動傳感器故障檢測直接相關的數據；S3、將選定的數據進行預處理，預處理后的數據堆疊成型為“圖像”；本發明公開一種航空器氣動傳感器故障智能檢測方法，可以準確地檢測不同航空器或同一航空器在不同飛行狀態下的氣動傳感器故障，并且相關檢測結果具備良好的可解釋性和可信度；采用深度神經網絡方法，實現了無需調參即可適用于不同航空器或同一航空器不同飛行狀態下的氣動傳感器故障智能檢測。

本發明授權一種航空器氣動傳感器故障智能檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種航空器氣動傳感器故障智能檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取多種航空器不同飛行狀態下氣動傳感器故障的飛行數據；S2、采用對照性數值試驗，在飛行數據中選定與航空器氣動傳感器故障檢測直接相關的數據；S3、將選定的數據進行預處理，預處理后的數據堆疊成型為“圖像”；其中，所述飛行數據包括仿真飛行數據和真實飛行數據，將預處理后的飛行數據分割為訓練集和測試集，預處理后的真實飛行數據全部位于測試集中；S4、采用卷積神經網絡和長短記憶網絡，構建深度神經網絡模型，并對深度神經網絡模型的網絡結構進行可解釋性分析；S5、采用訓練集中的樣本對構建的深度神經網絡模型進行訓練，采用Adams算法基于訓練數據迭代更新網絡權重，設定訓練中學習效率隨訓練迭代次數衰減，直至深度神經網絡模型的損失值趨勢收斂；S6、利用訓練好的深度神經網絡模型對測試集中的樣本進行分割，生成分割結果圖；氣動傳感器測量狀態，即速度V、迎角α、側滑角β的演變方程為： 其中，g為重力加速度，S*、C*分別表征正弦、余弦運算，{wx,wy,wz}、{Ax,Ay,Az}分別表征飛機體軸系內三軸角速度、加速度，由慣性測量傳感器直接測定；飛機三個歐拉姿態角{ψ,θ,φ}與飛機三軸角速度的耦合關系為：

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區邯鄲路220號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。