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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种飞机飞行风险实时预警方法、设备、介质及产品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：CN119068718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411041556.5，技术领域涉及：G08G5/70；该发明授权一种飞机飞行风险实时预警方法、设备、介质及产品是由潘星;李重锋设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞机飞行风险实时预警方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种飞机飞行风险实时预警方法、设备、介质及产品，涉及飞机运行安全技术领域，该方法包括首先获取当前时刻的飞行数据，将当前时刻的飞行数据中的部分数据表征飞行员人为因素的影响程度，然后利用训练好的飞行员控制模式预测模型对当前时刻的飞行数据进行处理，输出当前时刻控制模式类型，再将当前时刻的飞行数据中的飞机性能数据和飞行环境数据输入至相应训练好的飞行风险实时预警模型，输出当前时刻控制模式类型下目标预警点的风险结果，最后当风险结果为目标预警点有风险时进行预警，实现了从飞行员人为因素和实时预警时机的选择2个角度对飞机飞行风险实时预警，提高了预警结果的准确性，为进一步保障航空飞行安全提供技术支撑。

本发明授权一种飞机飞行风险实时预警方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种飞机飞行风险实时预警方法，其特征在于，所述飞机飞行风险实时预警方法包括： 获取当前时刻的飞行数据，其中，所述飞行数据包括速度偏离量、轨迹偏离量、飞行高度、飞机性能数据和飞行环境数据，所述速度偏离量的大小表征飞行员对飞机的态势感知能力的大小，所述轨迹偏离量的大小表征所述飞行员对飞机的控制决策能力的大小，所述飞行高度的大小表征所述飞行员对飞机的控制难度的大小； 将所述当前时刻的飞行数据输入至训练好的飞行员控制模式预测模型中，输出当前时刻控制模式类型，其中，当前时刻控制模式类型在当前时刻飞行任务剖面中保持不变，所述飞行任务剖面是指飞机的特定飞行操作，所述特定飞行操作包括起飞、爬升、巡航、下降和着陆； 将所述当前时刻的飞行数据中的飞机性能数据和飞行环境数据输入至相应训练好的飞行风险实时预警模型，输出当前时刻控制模式类型下目标预警点的风险结果，其中，所述风险结果为所述目标预警点是否有风险，相应训练好的飞行风险实时预警模型的控制模式类型与当前时刻控制模式类型相同； 当所述风险结果为所述目标预警点有风险时，进行实时预警； 飞行员控制模式预测模型的具体训练过程包括： 构建第一训练数据集，其中，所述第一训练数据集包括不同飞行员驾驶特定型号飞机在飞行任务剖面下的历史飞行数据和控制模式类型，所述历史飞行数据包括历史速度偏离量、历史轨迹偏离量、历史飞行高度、历史飞机性能数据和历史飞行环境数据，所述控制模式类型是采用聚类算法对飞行员的历史操作控制数据进行处理后得到的； 将所述历史飞行数据作为特征数据，将所述控制模式类型作为标签数据，训练所述飞行员控制模式预测模型，得到训练好的飞行员控制模式预测模型； 针对任一飞行员在任一飞行任务剖面下的所述历史操作控制数据，包括历史驾驶杆操作序列和历史油门杆操作序列，所述历史驾驶杆操作序列包括若干个历史驾驶杆操作数据，所述历史油门杆操作序列包括若干个历史油门杆操作数据； 所述控制模式类型的具体确定过程包括： 根据所述历史驾驶杆操作序列和第一阈值，确定最优历史驾驶杆操作数据的第一序列位置，其中，所述第一序列位置用于评估飞行员驾驶杆控制的及时性； 根据所述历史驾驶杆操作序列，计算一段时间内驾驶杆操作的波动程度，其中，所述波动程度用于评估飞行员驾驶杆控制的平稳性； 根据所述历史油门杆操作序列和第二阈值，确定最优历史油门杆操作数据的第二序列位置，其中，所述第二序列位置用于评估飞行员油门杆控制的及时性； 根据所述第一序列位置、所述第二序列位置和第三阈值，计算第一偏离程度，其中，所述第一偏离程度用于评估飞行员控制的协调性； 将对应的所述第一序列位置、所述波动程度和所述第一偏离程度组成数据点； 采用聚类算法对所有所述数据点进行聚类处理，确定所述控制模式类型。

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