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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利飞行器故障诊断方法、模型训练方法、装置和计算机设备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：CN118839260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202410844381.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权飞行器故障诊断方法、模型训练方法、装置和计算机设备是由程月华;王子越;姜斌;徐骋;郭琨;胡恒嵩;余自权设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞行器故障诊断方法、模型训练方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种飞行器故障诊断方法、模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取飞行器系统中的大气数据系统、惯性导航系统的量测信息和其他辅助信息，构建大气参数模型；基于大气参数模型构建大气数据系统的无迹卡尔曼滤波模型，根据无迹卡尔曼滤波模型对大气数据系统状态进行估计；提取无迹卡尔曼滤波模型的多维新息和残差序列；调用预先训练的飞行器故障诊断模型，将多维新息和残差序列作为输入参数，得到飞行器故障诊断结果。通过模型和数据相结合，有利于及时准确地诊断飞行器大气数据系统故障，为飞行器的安全飞行提供保障。

本发明授权飞行器故障诊断方法、模型训练方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种飞行器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取飞行器系统中的大气数据系统、惯性导航系统的量测信息和其他辅助信息，构建大气参数模型；基于所述大气参数模型构建所述大气数据系统的无迹卡尔曼滤波模型，根据所述无迹卡尔曼滤波模型对大气数据系统状态进行估计；提取所述无迹卡尔曼滤波模型的多维新息和残差序列；所述多维新息和所述残差序列为包括大气数据系统的6维参数，所述6维参数包括空速、迎角、侧滑角、滚转角、俯仰角和偏航角；调用预先训练的飞行器故障诊断模型，将所述多维新息和所述残差序列作为输入参数，得到飞行器故障诊断结果；所述飞行器故障诊断模型的训练方法包括：将多维新息和残差序列作为训练数据输入InceptionV3网络模型；通过ECA分析InceptionV3网络模型中输入特征图各通道的权重，得到加权特征图，包括通过ECA对所述输入特征图进行全局平池化，将所述输入特征图压缩为向量；根据所述输入特征图的通道数得到自适应的一维卷积核大小；将所述一维卷积核大小用于一维卷积中，得到对应于所述输入特征图每个通道的权重；将归一化的每个通道的权重和输入特征图逐个通道相乘，得到加权特征图；根据所述训练数据进行反复迭代调整权重，使InceptionV3网络模型收敛或达到预设训练次数，完成飞行器故障诊断模型的构建。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市梁溪区古华山路惠麓东苑8号815；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。