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龙图腾网获悉绍兴羊羽智能芯片有限公司申请的专利一种基于智能芯片技术的飞机发动机故障诊断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：CN115204368B 。

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：202210823470.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于智能芯片技术的飞机发动机故障诊断方法是由王翔;郝强;周智喻;贾浩宇;张准;徐冬冬设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能芯片技术的飞机发动机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于智能芯片技术的飞机发动机故障诊断方法。该方法提取发动机原始故障数据，通过数据预处理，提高模型的泛化能力；设计基于深度神经网络的智能故障诊断模型，将自注意力机制与卷积神经网络和LSTM网络进行深度耦合，提高故障诊断准确率；经过反复测试与模型参数调节，得到最优智能故障诊断模型；在FPGA上进行硬件IP核设计，并实现基于循环展开的硬件加速优化设计，提升计算速度；完成芯片后端设计。本申请能为维护人员提供一种故障诊断准确率高、泛化能力强、计算速度快的飞机发动机智能故障诊断芯片，提高发动机的安全性与可靠性，降低维修成本与排故时间。

本发明授权一种基于智能芯片技术的飞机发动机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能芯片技术的飞机发动机故障诊断方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1，获取飞机发动机运行时的原始故障数据，原始故障数据由传感器采集所得；对原始故障数据进行首次预处理，得到第二故障数据；首次预处理包括可视化分析、标记故障标签以及数据集划分；数据集划分包括训练集、测试集和验证集； 步骤2，利用核密度估计，对步骤1的第二故障数据进行数据集分布一致性分析，得到第三故障数据；第三故障数据已剔除数据特征不一致的数据，确保步骤1中验证集和测试集的数据，涵盖了训练集数据中的关键数据特征； 步骤3，对步骤2的第三故障数据进行第二次预处理，得到第四故障数据；第二次预处理包括基于系统运行工况的归一化处理，以及指数加权平滑处理； 步骤4，设计基于深度神经网络的智能故障诊断模型；智能故障诊断模型由两部分组成，第一部分采用第一卷积核提取局部数据特征，第二部分采用第二卷积核提取全局数据特征；每部分都包括输入层，CNN模块，SAM模块，LSTM模块和全连接层； 步骤5，将步骤3的第四故障数据中的训练集和验证集，作为步骤4的智能故障诊断模型的输入数据，模型训练时损失函数使用稀疏分类交叉熵，优化器使用Adam，使用准确率作为训练模型的评价指标，进行多次模型训练和超参数调节，确定网络的结构深度，卷积核的数量、尺寸和步长，神经元数量和激活函数，得到初步优化的智能故障诊断模型； 步骤6，将步骤3的第四故障数据中的测试集，作为步骤5的初步优化的智能故障诊断模型的输入，进行测试，根据输出结果再次返回步骤5进行模型超参数调节，直到模型输出结果达到预期的误差标准接受准则，最后得到最优智能故障诊断模型，并保存最优智能故障诊断模型的权重参数； 步骤7，将步骤6的最优智能故障诊断模型，在设计软件中进行基于FPGA的硬件IP核设计；硬件IP核设计包括卷积计算IP核、池化计算IP核、激活函数IP核以及全连接计算IP核的代码设计； 步骤8，对步骤7的硬件IP核进行基于循环展开的硬件加速优化设计，并进行验证和综合，得到优化后的电路文件；基于循环展开的硬件加速优化设计包括对卷积层、激活函数、全连接层以及池化层进行计算代码的循环展开，并优化相应的计算电路设计； 步骤9，对步骤8的电路文件进行可测性设计、布局规划、时钟树综合、布线、寄生参数提取及版图物理验证的芯片后端设计工作。

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