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龙图腾网获悉中国航发沈阳发动机研究所申请的专利一种智能自适应失速喘振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：CN116304574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310323652.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种智能自适应失速喘振识别方法是由孙海龙;宋伟锋;邢志国;李中玺;张天昊;齐鹏;杜希睿;蔡靖雨;赵斌;潘心正;闻则智;王焕喆;孙建威设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能自适应失速喘振识别方法在说明书摘要公布了：本申请属于航空发动机领域，特别涉及一种智能自适应失速喘振识别方法。包括：步骤一、提取气动失稳特征值，所述气动失稳特征值包括失速时域特征值、喘振时域特征值、波形下降率特征值、失速功率特征值以及喘振功率特征值；步骤二、建立人工神经网络模型，将所述气动失稳特征值作为输入对所述人工神经网络模型进行训练；步骤三、基于训练好的所述人工神经网络模型进行失速喘振识别。本申请具备更高的准确性与更强的通用型；达到多特征数据融合的目的，提高气动失稳监测的准确性；构建特定结构的人工神经网络，对失稳类型进行分类识别，从而实现发动机针对不同失稳类型的分类处理。

本发明授权一种智能自适应失速喘振识别方法在权利要求书中公布了：1.一种智能自适应失速喘振识别方法，其特征在于，包括： 步骤一、提取气动失稳特征值，所述气动失稳特征值包括失速时域特征值、喘振时域特征值、波形下降率特征值、失速功率特征值以及喘振功率特征值； 步骤二、建立人工神经网络模型，将所述气动失稳特征值作为输入对所述人工神经网络模型进行训练； 所述建立人工神经网络模型，包括： 所述人工神经网络模型为BP神经网络模型，所述人工神经网络模型包括输入层、隐含层、输出层，每个输入都通过一个权值w和下一层相连，所述人工神经网络模型的输出为： y＝fwp+b 其中，f为传递函数，p为输入向量，b为阈值向量； 在所述人工神经网络模型中： 所述输入层节点数设置为5，分别为失速时域特征值SA、喘振时域特征值CA、波形下降率特征值PD、失速功率特征值ES以及喘振功率特征值EC； 所述隐含层节点数设置为6； 所述输出层节点数设置为3，包含三种数据状态，当输出为1，0，0时表示发生喘振，当输出为0，1，0时表示发生失速，当输出为0，0，1时表示数据正常； 所述输入层到所述隐含层的传递函数为双曲正切S型函数f1： 所述隐含层到所述输出层的传递函数为指数S型函数f2： 步骤三、基于训练好的所述人工神经网络模型进行失速喘振识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国航发沈阳发动机研究所，其通讯地址为：110015 辽宁省沈阳市沈河区万莲路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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