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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所申请的专利一种基于时序飞参数据的飞机飞行科目识别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：CN119862701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411898621.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于时序飞参数据的飞机飞行科目识别方法是由王强;王勇军;钟贵勇;肖冯;何雨舒;王礼生设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序飞参数据的飞机飞行科目识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于飞行器结构疲劳寿命设计领域，具体涉及一种基于时序飞参数据的飞机飞行科目识别方法；本发明从多元时序飞参数据提取时间、外挂重量、全机重量、重心法向过载及重心侧向过载历程，完成纠错、滤波和压缩；再基于物理基和飞参之间相关性分析，挖掘出与重心过载强关联的飞参数据；对上述飞参数据进行特征提取，构建飞行科目识别关键特征数据库；最后采用支持向量机、随机森林等机器学习模型进行飞行科目预测模型构建，实现基于时序飞参数据的飞机飞行科目识别技术。本发明所提出的识别方法填补了智能判别飞行科目的空白，节约了人工成本；识别效率高且准确，可以有效避免了人工标记飞行科目错标、漏标的问题。

本发明授权一种基于时序飞参数据的飞机飞行科目识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序飞参数据的飞机飞行科目识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1：飞参数据筛选及清洗；初始默认保留时间、外挂重量、全机重量、重心法向过载及重心侧向过载；通过开展物理基和飞参之间相关性分析，对其余飞参采用逐步回归法，筛选出与重心法向过载及重心侧向过载相关性较高的飞参；再对飞参的误码、超界数据、地面段数据予以剔除，降低数据总体规模； 步骤S2：数据处理；将经步骤S1处理后的各飞参数据，除时间项外，根据飞参物理意义、数学和或力学模型，生成新的参数项；之后再采用多重共线性诊断和滤波方法降低样本空间的规模，并将数据标准化，提高模型稳定性； 步骤S3：时序数据特征提取；针对步骤S2处理后的时序飞参数据，进行特征提取，构建飞参特征数据库；并以重心法向过载及全机重量为输入，计算起落的当量损伤和名义损伤，亦作为该起落的特征数据；进而结合各起落飞行科目信息，构建典型飞参特征amp;飞行科目数据库； 步骤S4：以典型飞参特征amp;飞行科目数据库为输入，构建基于时序飞参数据的飞行科目预测模型，实现飞行科目识别。

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