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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于航空传感器序列数据的衰退周期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：CN116956022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310660932.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于航空传感器序列数据的衰退周期预测方法是由李学龙;杨思宇;高君宇设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于航空传感器序列数据的衰退周期预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于航空传感器序列数据的衰退周期预测方法，属于机器学习、数据分析技术以及临地安防领域。该方法首先对原始的航空传感器序列数据进行数据处理；生成序列数据集和图像数据集；输入图像和序列数据集进行衰退周期预测；本发明提出的方法面向航空试飞场景，该方法通过卷积‑循环神经网络级联的架构完成预测传感器衰退周期的目标。由于采用了全新的网络架构，并针对周期预测任务特点进行了特殊的算法设计，最终能够达到较好的预测效果，提升了方法在试飞场景中的智能性和精确性。

本发明授权基于航空传感器序列数据的衰退周期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于航空传感器序列数据的衰退周期预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对原始的航空传感器序列数据进行数据处理；输入航空传感器原始的文本序列数据，进行数据清洗，剔除无效数据，之后对清洗过的数据进行数据分析，测试数据之间的相关性，实现数据预处理；步骤2：将处理后的数据生成序列数据集和图像数据集；步骤2-1：将文本序列数据进行间隔采样得到序列数据，并按照其数据的飞行特征及零位偏移程度设定相应的衰退周期标签，将这些数据集合为序列数据集；其中，每条文本序列数据含有两列，一列为传感器的飞行时间，一列代表相应时刻的传感器数值；步骤2-2：将固定长度的序列数据，进行图像转换；即将序列数据中的相应数据点绘制成所对应的图像，其中横轴代表序列时间，纵轴对应数值；生成的图像继承原有标签，集合为图像数据集；步骤3：输入图像和序列数据集进行衰退周期预测；步骤3-1：输入图像数据，首先对图像进行尺寸裁剪和归一化的预处理操作，之后输入到简化的VGGVisualGeometryGroup网络中进行特征提取，得到图像数据表征；步骤3-2：将图像表征按横轴分为32等份，转换为相应长度为32的序列数据，输入到设定的5层LSTMLongShort-TermMemory网络中进行特征提取，得到序列数据表征，在全连接层进行周期预测；步骤4：定义损失函数；使用均方误差损失，其公式如下： 其中Loss为均方误差损失，N表示输入图像的数量，表示预测周期值，表示真实标签值，j表示输入的第j个图像，表示欧氏度量。

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