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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于模式识别的发动机故障预警方法、装置及存储介质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：CN116089817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211715434.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于模式识别的发动机故障预警方法、装置及存储介质是由王宁;李秀峰;吕叶林;秦丹丹设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模式识别的发动机故障预警方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于模式识别的发动机故障预警方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取发动机原始数据并进行预处理；基于随机森林模型对数据进行特征选择，作为训练数据；从分类模型中选择多个，并基于权重连接选中的多个分类模型构成故障识别模型，利用训练数据进行超参数调优；对训练完成的故障识别模型进行性能评估，如不达标则重选分类模型或重调超参数，如达标则执行下一步；基于训练完成的故障识别模型建立发动机故障预警模型；建立模型评估指标对发动机故障预警模型进行性能评估，如不达标则调整发动机故障预警模型的超参数，如达标则以训练完成的发动机故障预警模型进行故障预警。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。

本发明授权基于模式识别的发动机故障预警方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于模式识别的发动机故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取发动机原始数据； S2：对发动机原始数据进行预处理； S3：对经过预处理的数据基于随机森林模型进行特征选择，筛选有用特征并作为训练数据； S4：从预配置的分类模型中选择多个模型； S5：基于权重连接选中的多个分类模型构成故障识别模型，并利用训练数据对故障识别模型的超参数进行调优，其中，权重即为故障识别模型的超参数； S6：对训练完成的故障识别模型进行性能评估，如不达标则重选分类模型或重调超参数，并重新进行训练、性能评估，如达标则执行S7； S7：基于训练完成的故障识别模型建立发动机故障预警模型并进行训练，将发动机状态划分为故障域、正常域和预警域，实现故障预警； S8：建立模型评估指标对发动机故障预警模型进行性能评估，如不达标则调整发动机故障预警模型的超参数，如达标则以训练完成的发动机故障预警模型进行故障预警； 所述发动机故障预警模型为双概率状态预警阈值模型，具体预警方法为： 训练完成的故障识别模型根据输入的数据，输出其对应不同标签的概率，取概率排名前2的数据，分别记为最大概率状态和第二概率状态； 检查最大概率状态对应的标签是否为故障标签，若是，则判断最大概率是否超过预配置的预警阈值，若超过预警阈值则报警，若未超过预警阈值或标签不是故障标签，则转第二概率状态； 检查第二概率状态对应的标签是否为故障标签，若是，则判断第二概率是否超过预配置的预警阈值，若超过预警阈值则报警，若未超过预警阈值或标签不是故障标签，则不报警。

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