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龙图腾网获悉广州航新航空科技股份有限公司申请的专利一种振动分析状态指标阈值确定方法、系统、装置与介质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：CN117113172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310981883.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种振动分析状态指标阈值确定方法、系统、装置与介质是由叶宏克;陶治宇;白允东;梁忠仔;熊强;马安康;陈松敬;马水全设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种振动分析状态指标阈值确定方法、系统、装置与介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种振动分析状态指标阈值确定方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取若干个飞行器状态机的有效样本数据集；所述有效数据用于表征飞行器在预设条件下运行预设时间时状态机测量得到的数据集合；根据所述有效样本数据集，确定单机学习型阈值以及机群学习型阈值；根据所述单机学习型阈值以及所述机群学习型阈值确定黄色注意阈值和红色告警阈值。本方法可以增加告警的准确度，减少维修成本。本申请可广泛应用于飞行器技术领域内。

本发明授权一种振动分析状态指标阈值确定方法、系统、装置与介质在权利要求书中公布了：1.一种振动分析状态指标阈值确定方法，其特征在于，包括： 获取若干个飞行器状态机的有效样本数据集；有效数据用于表征飞行器在预设条件下运行预设时间时状态机测量得到的数据集合，所述有效数据的样本包括采集系统、传感器无故障和采集信号无异常；其中，单机对应的所述有效数据需满足飞行时长大于或等于100h且状态指标CI数量大于或等于100个，机群对应的有效数据需满足单机学习型阈值的条件下单机数量大于或等于5架； 根据所述有效样本数据集，确定单机学习型阈值以及机群学习型阈值；所述机群学习型阈值的确定包括：提取所有的有效样本数据进行聚类分析并确定不同分类数时聚类分析评估指标；提取所有所述不同分类数聚类分析评估指标中的最大指标；若所述最大指标对应的分类数不为1时，则所述若干个飞行器不存在机群学习型阈值，为单机学习型阈值；若最大指标对应的分类数为1，每个飞行器的有效样本按四分位数法重新取样，再次计算不同分类数对应的聚类分析评估指标；若所述不同分类数聚类分析评估指标中的最大指标对应的分类数为1，所述若干个飞行器存在机群学习型阈值，否则为单机学习型阈值； 计算所有的所述有效样本数据的均值以及所述有效样本数据集的方差；将所述均值以及所述方差，输入告警阈值确定公式，得到黄色注意阈值和红色告警阈值；其中所述告警阈值确定公式包括： T=μ±Nσ 其中T为黄色注意阈值或者红色告警阈值，μ为均值，σ为方差，N为正整数； 获取飞行器的每个部件的状态指标； 当所述状态指标小于等于黄色阈值以及红色阈值时，确定显示部件正常； 当所述状态指标大于黄色阈值且小于红色阈值时，给出黄色警报，所述黄色警报用于表征对潜在问题给出提前的警报； 当状态指标大于等于红色阈值时，给出红色警报，所述红色警报用于表征被监测部件具有相对明确的故障征兆； 对于有标记的正常或故障数据集，需满足告警准确率大于99%、误报率小于1‰和漏报率小于1%；对于无标记故障的正常数据集，需满足误报率小于1%；若不满足上述标准，则重新收集有效样本数据集并重新确定所述状态指标阈值。

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