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龙图腾网获悉太行国家实验室申请的专利一种面向压气机整体叶盘加工的多传感器数据融合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：CN120561879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511062386.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种面向压气机整体叶盘加工的多传感器数据融合方法是由李春野;卫刚;左颖;朱瑞;杨定也;许志伟设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向压气机整体叶盘加工的多传感器数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空发动机技术领域，公开了一种面向压气机整体叶盘加工的多传感器数据融合方法，本发明对各传感器数据信号进行滤波与时间对齐，并对数据进行了归一化，然后通过时频域双流输入BiLSTM特征提取模块对振动信号和功率信号进行特征提取，采用具有差分结构的BiLSTM特征提取模块对温度信号进行特征提取，将提取特征与加工参数融合，并基于特征融合结果，通过加工变形预测模型进行加工变形预测，解决了多传感器信号难以融合的问题。

本发明授权一种面向压气机整体叶盘加工的多传感器数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种面向压气机整体叶盘加工的多传感器数据融合方法，其特征在于，包括： 在压气机整体叶盘的叶片加工过程中，根据叶片表面考核点位对应的温度信号、振动信号和功率信号，先后采用滤波算法和时间对齐模块分析，获得时间对齐后的温度信号、振动信号和功率信号，然后分别进行数据归一化，获得温度信号、振动信号和功率信号的归一化数据；所述温度信号为叶盘上考核点位的温度测量数据，所述振动信号通过分析机床的刀具速度测量值和切削力测量值获得表征，所述功率信号为机床主轴电流测量数据； 根据温度信号、振动信号和功率信号的归一化数据，采用时频域双流输入BiLSTM特征提取模块分析振动信号和功率信号，采用具有差分结构的BiLSTM特征提取模块分析温度信号，获得温度特征向量、振动特征向量和功率特征向量； 根据温度特征向量、振动特征向量和功率特征向量，以及机床的加工参数，通过特征融合模型分析，获得融合特征；所述机床的加工参数包括轴向铣削深度、径向铣削深度、进给速度和机床主轴转速； 根据融合特征，采用加工变形预测模型分析获得加工变形考核点位的变形特征向量； 所述时频域双流输入BiLSTM特征提取模块分析所述振动信号和功率信号的方法是： 根据所述振动信号和功率信号的时域数据，通过短时傅里叶变换，转换获得对应的频域数据； 通过时域卷积单元和时域BiLSTM结构，提取时域数据中的局部时间序列特征，分别获得与振动信号对应的时间演化模式对应特征分量和与功率信号对应的时间演化模式对应特征分量； 通过频域卷积单元和频域BiLSTM结构，提取频域数据中的局部时间序列特征，分别获得与振动信号对应的频率分布特征分量和与功率信号对应的频率分布特征分量； 通过归一化将时间演化模式对应特征分量和频率分布特征分量融合，得到振动特征向量；通过归一化将时间演化模式对应特征分量和频率分布特征分量融合，得到功率特征向量； 其中，与时间演化模式对应特征分量对应的时域BiLSTM结构为双层隐藏单元的时域BiLSTM结构；与频率分布特征分量对应的频域BiLSTM结构为单层隐藏单元的频域BiLSTM结构； 与时间演化模式对应特征分量对应的时域BiLSTM结构为单层隐藏单元的时域BiLSTM结构，与频率分布特征分量对应的双层隐藏单元的频域BiLSTM结构为频域BiLSTM结构； 所述具有差分结构的BiLSTM特征提取模块分析所述温度信号的方法包括： 根据温度信号数据，通过一阶差分和二阶差分分析算法，构造一阶差分特征向量和二阶差分特征向量； 根据所述一阶差分特征向量和二阶差分特征向量，通过特征差分编码，然后通过线性子层和LeakyReLU0.1激活函数，获得融合编码特征； 根据所述融合编码特征，采用三层隐藏单元的深度延迟补偿BiLSTM模块分析，获得时序特征向量；所述深度延迟补偿BiLSTM模块具有热惯性补偿模块，通过分析获得热惯性补偿，其中为净补偿后的融合编码特征，初始权重为0.1，约束； 根据所述时序特征向量，通过自适应池化模块分析，获得温度特征向量，。

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