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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于归一化故障程度密度积分的飞行器故障辨识方法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：CN116578824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310608349.2，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于归一化故障程度密度积分的飞行器故障辨识方法是由韦常柱;浦甲伦;朱光楠;刘哲;刘权设计研发完成，并于2023-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于归一化故障程度密度积分的飞行器故障辨识方法在说明书摘要公布了：一种基于归一化故障程度密度积分的飞行器故障辨识方法，本发明的目的是为了解决现有飞行器故障辨识技术判定策略落后，故障辨识速度慢等问题，通过研究判定策略先进、快速、准确的在线故障辨识方法，提高了故障辨识技术速度以及辨识精度。本发明设计从[0，+inf映射至[0，1]的指数型函数，归一化处理不同故障模式对应的估计残差、协方差，消除量级差异。通过积分获得更敏感的故障程度指数，同时可应对量测噪声干扰，提升辨识速度和精度。

本发明授权一种基于归一化故障程度密度积分的飞行器故障辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于归一化故障程度密度积分的飞行器故障辨识方法，其特征在于：所述方法步骤为：步骤一：分析故障前后飞行器状态量x轴位置x，y轴位置y，z轴位置z，x轴速度vx，y轴速度vy，z轴速度vz，x轴姿态角速度ωx，y轴姿态角速度ωy，z轴姿态角速度ωz，第i个位置发动机的推力Ti，第j个伺服机构的摆角θj的变化，针对各种故障模型建立多个带有故障的无偏动力学模型，建立系统状态方程与量测方程步骤二：设计多组扩展卡尔曼滤波EKF观测器，对飞行器状态量x，y，z，vx，vy，vz，ωx，ωy，ωz，Ti，θj进行估计；步骤三：设计归一化指数型函数其中c为函数自变量，e-βc为指数函数，α、β为指数型函数可调参数，通过调整α、β设计不同形状的归一化指数型函数，将输入为[0，+inf的估计状态量处理为数值在[0，1]区间的故障程度观测值；步骤四：综合比较各个故障观测值εi、σi，计算每个发动机伺服机构故障程度的故障程度指数密度fit；所述故障程度指数密度计算步骤为：步骤四一：通过各个滤波观测器获取状态残差ei与协方差Si；步骤四二：将状态残差ei与协方差Si作为归一化指数型函数Sc的输入，输出数值在[0，1]区间的残差故障程度观测值εi和协方差故障程度观测值σi；步骤四三：采用多个故障观测模型给出的故障观测值计算可直接反应每个发动机伺服机构执行机构故障程度的故障程度指数密度fit，角标i表示不同故障位置： 步骤五：基于误差累计思想，对故障程度指数密度fit进行积分获得故障程度指数Ft，与先验指数阈值Fm比较得出快速准确的辨识结果。

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