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龍圖騰網獲悉蘭州空間技術物理研究所申請的專利一種基于智能融合算法的離子電推進束流閃爍自動分類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：CN116681937B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310651625.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于智能融合算法的離子電推進束流閃爍自動分類方法是由吳辰宸;耿海;王潤福;王紫桐;賀亞強;李婧;孫新鋒;蒲彥旭;呂方偉;陳浩設計研發完成，并于2023-06-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于智能融合算法的離子電推進束流閃爍自動分類方法在說明書摘要公布了：本申請涉及空間電推進技術領域，具體而言，涉及一種基于智能融合算法的離子電推進束流閃爍自動分類方法，根據離子電推進發生束流閃爍時的樣本電參數數據和樣本示波器圖像，分別建立束流閃爍電參數訓練數據集D1和圖像訓練數據集D2；使用DBSCAN算法對數據集D1聚類，形成束流閃爍引發位置特征集；使用卷積神經網絡對數據集D2分類，形成束流閃爍分類網絡架構；結合束流閃爍引發位置特征集和束流閃爍分類網絡架構，獲取待分類束流閃爍電參數數據和待分類示波器圖像；判斷得到待分類束流閃爍電參數數據的引發位置和待分類示波器圖像的束流閃爍類型。本申請能夠增加識別束流閃爍時效性和效率、節省人工成本，大大提升離子電推進可靠性。

本發明授權一種基于智能融合算法的離子電推進束流閃爍自動分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于智能融合算法的離子電推進束流閃爍自動分類方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：獲取離子電推進發生束流閃爍時的樣本電參數數據，建立束流閃爍電參數訓練數據集D1； 所述D1包含離子電推進運行過程中發生束流閃爍時的屏柵電流、加速柵電流以及減速柵電流數據； 步驟2：獲取樣本示波器圖像，建立圖像訓練數據集D2； 所述D2中的圖像包含束流閃爍發生時刻的短時示波器圖像，圖像內容是屏柵電流、加速柵電流和減速柵電流的時變曲線，圖像類型按照屏柵電流、加速柵電流、減速柵電流的峰值時序和放電形式進行分類標注； 步驟3：使用DBSCAN算法對所述數據集D1聚類，獲得k個簇，表示引發束流閃爍的k種不同位置，分別以束流閃爍引發位置標注簇的類型，形成束流閃爍引發位置特征集； 步驟4：使用卷積神經網絡對所述數據集D2細分，提取示波器束流閃爍二維圖像的深度學習特征，訓練形成束流閃爍分類網絡架構； 步驟5：結合所述束流閃爍引發位置特征集和所述束流閃爍分類網絡架構，形成束流閃爍自動分類器； 步驟6：獲取待分類束流閃爍電參數數據和待分類示波器圖像輸入所述束流閃爍自動分類器； 步驟7：根據所述束流閃爍引發位置特征集，判斷束流閃爍的引發位置，得到待分類束流閃爍電參數數據的引發位置數據； 計算分類樣本p與k個簇中心的距離，得出距離最小的是簇中心x，再遍歷x所有成員，判斷p是否在至少一個成員的ε鄰域內，如是在鄰域內，則p屬于該簇，輸出所述引發位置數據為x；若不在鄰域內，則p是數據異常點，輸出所述引發位置數據為異常； 步驟8：根據所述束流閃爍分類網絡架構，判斷束流閃爍類型，得到所述待分類示波器圖像的束流閃爍類型數據； 步驟9：輸出所述引發位置數據和所述束流閃爍類型數據。

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蘭州空間技術物理研究所，其通訊地址為：730010 甘肅省蘭州市城關區飛雁街100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”。