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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种航空制造设备大数据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：CN115952824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211672227.1，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种航空制造设备大数据故障诊断方法是由张政;邹澳;白伟;王雪松;刘登峰;杨林设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空制造设备大数据故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种航空制造设备大数据故障诊断方法，步骤包括：对航空航天产品制造数据如振动、温度、噪声、位姿、电磁等状态信号，针对此类航空设备检测数据量大、价值密度低的特点，应用熵权法对数据进行客观的选择；应用BP神经网络进行训练从而实现故障诊断；本发明可以更好地发挥BP神经网络的优势，同时又弥补其缺陷，在诊断数据的处理上应用熵权法对数据进行客观的选择，用ABC算法搜寻最优权值和阈值，优化BP神经网络；本发明对人工蜂群算法的位置搜索方法和跟随蜂选择蜜源方法进行了改进，提高了寻优速度和效果。

本发明授权一种航空制造设备大数据故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种航空制造设备大数据故障诊断方法，其特征在于，步骤如下： 步骤一、对航空航天产品制造数据，包括振动、温度、噪声、位姿、电磁状态信号，进行搜集获取之后预处理与特征提取；对提取到的数据进行重要性比较，得出直接用于模型训练的输入数据；采用熵权法对固定指标进行权值分配，通过权重值对特征向量进行综合性评价，选择排名靠前的特征向量参与后续的网络训练模型； 步骤二、利用人工蜂群ABC算法确定出网络训练模型中需要的权重矩阵w与偏置矩阵b参数，用以初始化神经网络， 步骤三、将ABC算法找到的最优蜜源作为BP神经网络的初始化权重矩阵w与偏置矩阵b参数，进行BP神经网络训练； 步骤二具体实现步骤包括： 2.1初始化参数，设定参数，包括种群数、最大迭代次数、控制参数，设定蜜源，每一个蜜源的位置对应着BP网络的一组权值和阈值； 2.2对初始蜜源质量进行适应度评估； 2.3设定好循环条件之后，种群内进入到循环阶段，开始循环； 2.4引领蜂对蜜源进行邻域搜索产生新蜜源，并计算新蜜源的适应度，根据贪婪原则在新旧蜜源间进行选择； 2.5计算每个蜜源被选择的概率，跟随蜂依据概率选定蜜源后，搜索产生新的蜜源，计算新蜜源的适应度，根据贪婪原则在新旧蜜源间进行选择； 2.6判断是否有需要放弃的蜜源，由侦察蜂处理进化失败的蜜源产生新蜜源； 2.7直到达到最大循环次数，即满足了循环终止条件，结束循环，最优蜜源即被找到； 所述步骤2.4中，引领蜂与跟随蜂在对蜜源进行搜索时，搜素是从蜜源的邻域开始，把目前搜索到的最优解这一参数加入到搜索的位置更新公式当中，即： 其中，为0，1之间的随机数，yjbest为种群最优蜜源的第j个变量。

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