# 利用自编码器检测飞机发动机异常：Honeywell专利分析

自编码器是一种通过无监督学习训练的人工神经网络，用于学习输入数据的编码表示，再根据该表示尽可能重构原始输入。

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首页 / 新闻与洞见 新闻与洞见 利用自编码器检测飞机发动机异常：Honeywell专利分析 自编码器是一种通过无监督学习训练的人工神经网络，用于学习输入数据的编码表示，再根据该表示尽可能重构原始输入。 人工智能与软件 2023.07.07 已发布 IPLEX 阅读约4分钟 自编码器是一种通过无监督学习训练的人工神经网络，用于学习输入数据的编码表示，再根据该表示尽可能重构原始输入。 自编码器只能输出与模型在训练中观察到的输入数据相近的数据,如果输入了训练中未观察到的数据,则输出输入数据和远程数据. 自编码器常用于异常探测. 在此文中,我们将介绍Honeywell与"如何使用自编码器检测引擎错误"相关的专利. 如果点击图像,你可以看到专利。 权利要求 1 1. 用于探测涡轮发动机故障的断层探测系统,断层探测系统包括: a. 编码神经网络、接收涡轮发动机传感器数据的编码神经网络、生成传感器数据分数的编码神经网络、包含传感器数据减少的特征空间表示的复数; 利用历史传感器数据对编码网络进行客观功能培训,其中客观功能包括差异组件和共变组件之和,对编码神经网络进行客观功能培训,使差异组件之和最大化,并尽量减少共变组件之和;以及 解码神经网络,解码神经网络接收分数的多元性,并生成传感器数据的重建估计. 传统的引擎错误检测系统根据系统变量之间的线性关系进行了错误检测,因此在非线性系统中无法有效检测错误. 此外,飞机涡轮发动机的传感器数据还存在非线性关系,使得难以检测使用传统发动机故障检测系统的飞机涡轮发动机的故障. 目前的发明旨在解决这些问题。 根据专利请求1,当飞机涡轮发动机的传感器数据是编码神经网络的输入时,包括传感器数据的特征空间代表减少在内的多个分数都是输出的. 解码神经网络随后收到多个分数,以生成对传感器数据的重建估计. 因此,专利请求1中描述的网络结构是自编码器. 在专利请求1中,对编码神经网络的训练方法进行了更详细的描述. 根据专利请求1,编码神经网络将历史数据(training data)作为目标函数来进行训练,其中将客观函数描述为培训,以最大限度地实现分布式元件的总和,并最大限度地减少共变元件的总和. 另一方面,根据目前的发明,确定编码神经网络的数据输入与解码神经网络的数据输出存在差错. 这是使用自编码器检测异常(errors)的常见内容. 我们在这篇文章中看到的专利是一种用来检测涡轮发动机故障的技术,它把域限制在专利请求上. 如果在没有这个域限制的情况下,编码神经网络收到数据并输出多个分数,包括空间代表减少和解码神经网络输出与获得多个分数的输入数据相关的估计数据,那么毫无疑问,它本可以拥有更广泛的权利. 对于与AI技术有关的专利申请，写出专利申请书非常重要，这样它就拥有尽可能广泛的权利。 查看韩文原文 本文基于发表时的情况撰写。如需就具体事项咨询，请联系IPLEX。 咨询相关业务 ↗ 全部文章 咨询IPLEX 与我们讨论您的需求 保护、维权与管理。 我们将与您共同分析技术与业务需求。 ↗ 联系我们 较新文章 金容德 为新内容企业支助中心公司提供知识产权培训 ↗ 较早文章 智能工厂与机器人预测性维护：ABB专利分析 ↗ 相关解读 人工智能与软件 2026.10.01 FiX：在softmax注意力中实现细粒度遗忘 金容德专利代理师解析FiX的逐特征门控、数值计算与分页缓存，并区分论文已报告的效果和仍待验证的局限。 ↗ 阅读全文 人工智能与软件 2026.09.30 MHAR：让不同特征子空间分别读取历史层信息 韩国专利代理师金容德分析Multi-Head Attention Residuals的深度路由、实验结果、实现成本及技术特征与效果之间的关系。 ↗ 阅读全文 人工智能与软件 2026.09.28 专栏发表：从Claude Computer Use看AI智能体的训练数据与专利技术 IPLEX管理合伙人、专利代理师金容德在AI Times发表专栏，结合美国第12,585,862号专利，解析AI智能体学习操作计算机的技术路径。 ↗ 阅读全文

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