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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于异常数据筛选的发动机故障智能诊断方法及装置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：CN119577560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411522259.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于异常数据筛选的发动机故障智能诊断方法及装置是由何田;王剑文设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异常数据筛选的发动机故障智能诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于异常数据筛选的发动机故障智能诊断方法及装置，其中，方法包括：将原始数据划分为非故障架次数据和故障架次数据；根据参数组合构造特征向量空间；划定安全边界；基于数据分布判断映射后的样本点是否超出安全边界；如果映射后的样本点超出安全边界，则判定映射后的样本点为故障样本，并标注故障样本，否则判定映射后的样本点为非故障样本；构建数据样本集；利用训练集及对应的标签训练支持向量机SVM分类器，并根据最终的故障诊断模型生成航空发动机的故障诊断结果。由此，解决了相关技术中，发动机故障样本少且获取成本高，难以实现发动机故障精确分类，航空发动机数据工况复杂多变且状态不明的问题。

本发明授权基于异常数据筛选的发动机故障智能诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于异常数据筛选的发动机故障智能诊断方法，其特征在于，应用于模型构建阶段，其中，所述方法包括以下步骤： 获取航空发动机的原始数据，并将所述原始数据划分为非故障架次数据和故障架次数据； 对目标样本进行多参数特征挖掘，以生成满足预设故障敏感条件的参数，并根据所述满足预设故障敏感条件的参数生成参数组合，以根据所述参数组合构造特征向量空间； 分析所述非故障架次数据，以生成聚类中心，并基于所述聚类中心和预设的安全裕度在所述特征向量空间内划定安全边界； 将所述故障架次数据中处于预设工况下的样本点映射至所述特征向量空间内，以确定映射后的样本点，并基于数据分布判断所述映射后的样本点是否超出所述安全边界； 如果所述映射后的样本点超出所述安全边界，则判定所述映射后的样本点为故障样本，并标注所述故障样本，以确定所述故障样本的标签，否则判定所述映射后的样本点为非故障样本； 根据所述非故障样本、所述非故障样本的标签、所述故障样本和所述故障样本的标签构建数据样本集，并处理所述数据样本集，以生成处理后的数据样本集； 将所述处理后的数据样本集划分为训练集和测试集，利用所述训练集及对应的标签训练支持向量机SVM分类器，得到故障诊断模型，并将所述测试集输入至训练后的故障诊断模型中，以生成最终的故障诊断模型。

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