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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利电推进器等离子体振荡风险预测模型的训练及预测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：CN120744396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511201073.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权电推进器等离子体振荡风险预测模型的训练及预测方法是由王伟宗;李亦非;刘伟;李沛然;张高裕;张广川;汤海滨设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本电推进器等离子体振荡风险预测模型的训练及预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种电推进器等离子体振荡风险预测模型的训练及预测方法，属于数据处理技术领域，该方法通过获取电推进器多种工况下的历史振荡数据集；提取各种工况下的历史振荡数据集中的目标振荡成分；基于双谱算法确定各种工况下的目标振荡成分之间的耦合特征数据；将各种工况下的历史振荡数据集及其对应的耦合特征数据输入到预构建的振荡风险预测模型中进行迭代训练，并基于该训练的模型来预测振荡风险。本发明通过训练一种振荡风险预测模型，该模型将各振荡成分之间的耦合特征数据作为训练样本，不仅能够识别主要振荡成分之间的振荡模式，还能够进一步识别出该模式的振荡强度，以及振荡最严重的区域，提高了振荡风险预测的精度。

本发明授权电推进器等离子体振荡风险预测模型的训练及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种电推进器等离子体振荡风险预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电推进器多种工况下的历史振荡数据集，所述历史振荡数据集由各测量点的空间坐标数据和时序振荡信号组成； 提取各种工况下的历史振荡数据集中的目标振荡成分；所述目标振荡成分为在预设频率范围内的振荡成分； 基于快速傅里叶转换公式，将各种工况下的历史振荡数据集中的时序振荡信号转换为频域振荡信号，得到振荡信号的频谱分布； 基于所述振荡信号的频谱分布及所述目标振荡成分的频率范围确定目标振荡成分的频谱分布； 基于双谱计算公式及目标振荡成分的频谱分布计算多种目标振荡成分之间的双谱值； 计算所述目标振荡成分之间的双谱值的模值，得到目标振荡成分之间耦合强度； 基于所述目标振荡成分之间的耦合强度进行空间维度逆变换得到目标振荡成分之间的耦合强度的空间分布图； 基于预训练的卷积神经网络模型提取所述空间分布图中的耦合特征数据，所述耦合特征数据至少包括耦合强度的空间分布模式及耦合强度峰值； 将各种工况下的所述历史振荡数据集及其对应的耦合特征数据输入到预构建的振荡风险预测模型中进行迭代训练，直至达到预设的训练停止条件；每次迭代训练会输出振荡模式、所述振荡模式的振荡强度及最大振荡强度所在的空间位置信息。

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