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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于飞行数据的进近着陆阶段异常检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：CN119314304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411414149.4，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种基于飞行数据的进近着陆阶段异常检测方法是由宫淑丽;丁萌;曹力;杨慧婷;苑晨洋;彭文鑫设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于飞行数据的进近着陆阶段异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行状态异常检测技术领域，尤其涉及一种基于飞行数据的进近着陆阶段异常检测方法，包括以下步骤：提取飞行数据确定影响飞机进近着陆的直接和间接影响参数，进行预处理；构建基于StemGNN的多元时间序列预测模型，对飞行数据进行预测及超限监测；根据进近着陆阶段的飞行程序，建立飞行状态转移的平稳性分析模型，对未超限的监控参数进行飞行状态转移平稳性分析；根据输出的结果进行异常分析。本发明通过对飞行数据的预处理，分析影响进近着陆阶段飞行安全的直接和间接影响参数，通过StemGNN网络进行多元参数预测分析，并通过多特征融合进行飞行状态平稳分析，实现异常检测与预警，进而可更准确地实现不安全事件的预测。

本发明授权一种基于飞行数据的进近着陆阶段异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于飞行数据的进近着陆阶段异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，提取飞行数据进行预处理，包括以下步骤： 从快速存取记录器中提取历史航班的飞行数据； 确定进近着陆阶段的监控项目与监控参数，监控项目包括擦尾和重着陆事件，擦尾和重着陆事件的监控参数包括直接影响参数和间接影响参数，其中，直接影响参数包括俯仰角和垂直加速度，影响俯仰角和垂直加速度的参数包括有控制输入参数、飞机状态参数和外界环境参数，即为间接影响参数； 对直接和间接影响参数进行噪声处理，并进行归一化处理； 步骤二，构建预测模型，对飞行数据进行预测及超限监测，包括以下步骤： 对直接和间接影响参数进行滑窗处理，构建样本数据作为预测模型的输入； 构建基于StemGNN的多元时间序列预测模型，通过图卷积网络和频域分析提取序列间的依赖关系和序列内的时间相关性； 采用预测损失和重建损失对模型进行训练，并引入代价敏感学习中的分类加权法，设计更加关注指定特征的损失函数； 将预测值与监控参数进行比较，判断是否超限，若有超限，则发出安全预警，若无超限，则进行步骤三； 步骤三，根据进近着陆阶段的飞行程序，建立飞行状态转移的平稳性分析模型，对未超限的监控参数进行飞行状态转移平稳性分析，进近着陆阶段包括两个阶段：1500英尺至800英尺的进近程序段和800英尺至地面的着陆段； 步骤四，根据输出的结果进行异常分析，在发生状态突变的情况下，进一步对下一时刻的飞行状态参数进行详细分析，若非飞行员的操纵引起，则飞机某些部位出现故障，使飞机不能按飞行原理飞行，若为飞行员的操纵引起，则系统提示飞行员确认操纵是否失误。

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