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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種考慮分布外故障的航空發動機氣路故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120408457B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510889164.2，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種考慮分布外故障的航空發動機氣路故障診斷方法是由胡家文;黃加鑫;胥洪;張世杰設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種考慮分布外故障的航空發動機氣路故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種考慮分布外故障的航空發動機氣路故障診斷方法，屬于航空發動機故障診斷領域。所述方法包括：采集數據并對數據進行預處理；建立MLP特征提取模型Net1，訓練得到訓練好的的MLP特征提取模型Net1；在MLP特征提取模型Net1的基礎上訓練分布外故障診斷模型Net2；將MLP特征提取模型Net1第二隱藏層的輸出保留，得到真實數據在特征空間的投影，再采用高斯分布對每一類數據的投影進行擬合；對于擬合的數據分布進行采樣，得到合成分布外數據；采用能量函數對合成的分布外數據和分布內數據估計，確定不確定性閾值，得到訓練好的分布外故障診斷模型Net2。本發明能夠準確地判斷航空發動機氣路故障是否為分布內故障，避免將未知故障識別為已知故障。

本發明授權一種考慮分布外故障的航空發動機氣路故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種考慮分布外故障的航空發動機氣路故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： 步驟S1：采用多個不同類型的傳感器采集發動機運行數據作為樣本數據； 步驟S2：對步驟S1采集的樣本數據進行預處理，得到預處理后的樣本數據； 步驟S3：對步驟S2中預處理后的樣本數據，將各樣本數據對應的故障類型作為標簽；將所有樣本數據中的一種故障類型樣本排除，用作后續的真實分布外樣本，其余包括正常樣本與其他故障樣本的數據構成分布內樣本；將該分布內樣本按照7:2:1的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，并保留被排除的故障樣本作為真實的分布外數據用于模型評估； 步驟S41：搭建MLP特征提取模型Net1，MLP特征提取模型Net1由輸入層、第一隱藏層、第二隱藏層、輸出層以及分類器組成； 步驟S42：采用均方差誤差構建MLP特征提取模型Net1的損失函數； 步驟S43：訓練MLP特征提取模型Net1，計算損失函數關于模型參數的梯度以指導權重的更新，得到訓練好的MLP特征提取模型Net1； 步驟S44：采用訓練好的MLP特征提取模型Net1對分布內樣本進行特征提取，將第二隱藏層的輸出導出，得到真實數據在特征空間的投影，采用高斯分布對每一類數據的投影進行擬合； 步驟S45：基于擬合的高斯分布對特征空間的分布邊緣數據進行采樣，得到合成分布外樣本； 步驟S46：通過能量函數評估合成分布外樣本和分布內樣本，構建能量不確定性損失函數，通過訓練得到最佳訓練參數，計算不確定性，得到適合的不確定性閾值，使分布內樣本具有負能量，合成分布外樣本具有正能量，得到訓練好的分布外故障診斷模型Net2； 能量函數如下所示： 其中，Ex；θ是能量函數；x是輸入向量；θ是可訓練參數；K表示故障類別總數；fkx；θ是第k類的得分，計算方式如下： 其中，為輸出層的網絡權值，T表示轉置； 構建能量不確定性損失函數，表示如下： 其中，表示能量不確定性損失函數；表示對從分布內樣本集合V中采樣的樣本v進行數學期望運算；Ev；θ表示能量函數對樣本v的估計值；φ·是一個非線性MLP函數，用于區分分布內樣本和合成分布外樣本；表示對從合成分布外樣本集合D中采樣的樣本x進行數學期望運算； 通過能量不確定性損失函數獲得最佳訓練參數θ*，根據獲取的最佳訓練參數θ*，使用分布內樣本和合成分布外樣本計算不確定性，不確定性閾值δ通過如下方式計算： 其中，x*表示包含分布內樣本和合成分布外樣本的輸入；Gx*表示x*的不確定性值；δ為不確定性閾值，用于劃分分布內與合成分布外樣本；Ex*；θ*表示能量函數；能量函數輸入參數為x*及最佳訓練參數θ*；不確定性閾值使分布內樣本具有負能量，合成分布外樣本具有正能量，通過分布內樣本和合成分布外樣本的識別情況對不確定性閾值δ進行調整；對分布內樣本與合成分布外樣本分別計算不確定性閾值，然后選擇一個使得分布外故障診斷準確率最高的不確定性閾值δ，則訓練結束，得到訓練好的分布外故障診斷模型Net2； 步驟S5：采用測試集和真實分布外數據通過訓練好的分布外故障診斷模型Net2進行測試，得到分布外故障或分布內故障的識別結果。

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