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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學申請的專利一種基于深度注意力數據增強的航空發動機異常檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116776265B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310627329.X，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于深度注意力數據增強的航空發動機異常檢測方法是由趙明航;鐘詩勝;劉丹;林琳;付旭云;劉雪云設計研發完成，并于2023-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度注意力數據增強的航空發動機異常檢測方法在說明書摘要公布了：本申請涉及航空發動機異常檢測技術領域，尤其涉及一種基于深度注意力數據增強的航空發動機異常檢測方法，使用Encoder網絡將訓練集X映射到特征空間中Z；采用DA?SMOTE在學習的特征空間中自適應地生成異常樣本Znew，平衡欠采樣后的訓練集；再使用Decoder網絡將異常樣本Znew映射回原始空間中，異常樣本與欠采樣后的訓練集X構成均衡的訓練集；最后使用分類網絡診斷發動機是否發生異常。本申請可以同時降低數據的不均衡程度和混疊程度，使用DA?SMOTE在該特征空間中進行數據增強，可以進一步降低生成噪聲數據的風險，還可以有效地從多維時間序列中提取復雜時序特征。

本發明授權一種基于深度注意力數據增強的航空發動機異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度注意力數據增強的航空發動機異常檢測方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一，使用聚類算法將正常樣本聚成個簇，形成聚類中心，然后將聚類中心與異常樣本構成欠采樣后的訓練集； 步驟二，首先，使用Encoder網絡將訓練集映射到一個類內聚集并且類間分離的特征空間中；然后，在學習的特征空間中采用自注意力模塊自適應地生成異常樣本特征；最后，使用Decoder網絡將生成的異常樣本特征映射回原始空間中，生成異常樣本，異常樣本與欠采樣后的訓練集構成均衡的訓練集； 步驟三：使用均衡的訓練集訓練注意力網絡，將訓練好的注意力網絡作為分類網絡，用于診斷發動機是否發生異常； 采用自注意力模塊自適應地生成異常樣本特征的過程稱為DA-SMOTE； 步驟二中，使用訓練完成的Encoder網絡將欠采樣后的訓練集映射到一個類間相離且類內相聚的特征空間中，即； DA-SMOTE用于生成異常樣本，DA-SMOTE生成異常樣本的過程如下： 步驟S101，將異常樣本特征與相鄰的異常樣本特征拼接形成一個特征對；其中，； 步驟S102，特征對經過注意力模塊處理，得到標量輸出，如公式（5）所示： （5） 式中，代表ReLU激活函數，、、代表線性映射的參數矩陣； 步驟S103，通過Sigmoid函數將標量輸出變換到之間，如公式（6）所示： （6） 式中，為學習得到的插值因子； 步驟S104，生成的異常樣本特征如公式（7）所示： （7）。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。