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龙图腾网获悉西安翼为航空科技有限公司申请的专利一种基于航空发电机模拟测试平台的数据监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：CN120724223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511236457.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于航空发电机模拟测试平台的数据监测方法是由黄保群;井俊刚;李毅宣;张驰;强京设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于航空发电机模拟测试平台的数据监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据识别技术领域，具体涉及一种基于航空发电机模拟测试平台的数据监测方法，包括：获取待测航空发电机的多维度振动检测信号；分别对各维度的振动检测信号进行分解，获取各维度的分量信号；获取不同维度的分量信号之间的匹配关系；在匹配关系中获取目标关系；获取信号增强链及其对应的分量明显程度链；获取目标信号增强链；基于目标关系和目标信号增强链，判断待测航空发电机是否存在缺陷。本发明通过多维度振动检测对航空发电机的振动性能进行综合监测与故障诊断，结合发电机的零件松动和焊接不良等缺陷在不同检测方法下的振动信号之间的联系，实现了对航空发电机隐蔽缺陷的精准识别。

本发明授权一种基于航空发电机模拟测试平台的数据监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于航空发电机模拟测试平台的数据监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测航空发电机的多维度振动检测信号； 分别对各维度的所述振动检测信号进行分解，获取各维度的分量信号； 对不同维度的所述分量信号进行匹配，获取不同维度的所述分量信号之间的匹配关系； 基于各所述分量信号的分量明显程度，在所述匹配关系中获取目标关系；其中，所述分量明显程度用于表征所述分量信号在其所对应的振动检测信号中的信号占比； 对所述多维度振动检测信号中数值相邻的两种负载情况对应的所述分量信号进行匹配，获取信号增强链及其对应的分量明显程度链； 基于所述分量明显程度链的增大趋势指标，获取目标信号增强链；其中，所述增大趋势指标用于表征所述分量明显程度链中所述分量信号分量明显程度的增大趋势；所述目标信号增强链为所述增大趋势指标大于预设增大趋势指标阈值的所述分量明显程度链所对应的所述信号增强链； 基于所述目标关系和所述目标信号增强链，判断所述待测航空发电机是否存在缺陷。

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西安翼为航空科技有限公司，其通讯地址为：710119 陕西省西安市高新区新型工业园发展大道30号新泰综合楼3层；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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