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龙图腾网恭喜四川大学;成都摩尔环宇测试技术有限公司申请的专利基于麦克风阵列声学信号分析的航空发动机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：CN118443322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202311360679.0，技术领域涉及：G01M15/14；该发明授权基于麦克风阵列声学信号分析的航空发动机故障诊断方法是由尹浩丞;吕恒宇;张顶成;方夏;李鹏;李健;李振祥设计研发完成，并于2023-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于麦克风阵列声学信号分析的航空发动机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于麦克风阵列声学信号分析的航空发动机故障诊断方法，包括获取航空发动机在多个运行状态下的麦克风阵列声学信号；构建基于二维时域卷积神经网络的航空发动机故障诊断模型，并进行模型训练；获取航空发动机实时运行状态下的麦克风阵列声学信号；利用训练后的基于二维时域卷积神经网络的航空发动机故障诊断模型根据航空发动机实时运行状态下的麦克风阵列声学信号进行航空发动机故障诊断。本发明实现利用麦克风阵列采集到的多通道声学信号对强故障噪声背景下的弱故障航空发动机进行诊断，故障诊断结果更为准确，抗噪声能力更强，同时也可以减少麦克风的数量，降低故障检测成本。

本发明授权基于麦克风阵列声学信号分析的航空发动机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于麦克风阵列声学信号分析的航空发动机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取航空发动机在多个运行状态下的麦克风阵列声学信号；构建基于二维时域卷积神经网络的航空发动机故障诊断模型，并利用获取的航空发动机在多个运行状态下的麦克风阵列声学信号进行模型训练；所述基于二维时域卷积神经网络的航空发动机故障诊断模型具体包括：依次连接的编码器、基于二维时域卷积神经网络的掩码估计网络和解码器；所述编码器用于将麦克风阵列声学信号转换为中间特征空间的堆叠特征向量；所述基于二维时域卷积神经网络的掩码估计网络用于根据编码器转换的堆叠特征向量生成特征向量的掩码，并提取声学信号中不同通道和时间上的特征关系；所述解码器用于根据基于二维时域卷积神经网络的掩码估计网络提取的不同通道和时间上的特征关系进行特征分类；获取航空发动机实时运行状态下的麦克风阵列声学信号；利用训练后的基于二维时域卷积神经网络的航空发动机故障诊断模型根据航空发动机实时运行状态下的麦克风阵列声学信号进行航空发动机故障诊断。

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四川大学;成都摩尔环宇测试技术有限公司，其通讯地址为：610065 四川省成都市一环路南一段24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”。