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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于退化等級軟表征的航空發動機運行風險監測預警系統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：CN115358055B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202210936510.4，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權基于退化等級軟表征的航空發動機運行風險監測預警系統是由趙春暉;吳宇倫;姚家琪;陳旭設計研發完成，并于2022-08-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于退化等級軟表征的航空發動機運行風險監測預警系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于退化等級軟表征的航空發動機運行風險監測預警系統。本發明針對現有大多數深度學習方法對航空發動機剩余使用壽命進行強擬合但難以準確判斷故障風險發生時間節點的問題，首先對原始數據進行前置處理，再結合慢特征分析等數據分析手段將航空發動機退化階段劃分為健康區、過渡區和風險區，進一步的利用健康區和風險區數據建立條件判別自編碼器模型，利用過渡區數據建立結合注意力機制的條件判別自編碼器模型，最后基于建立的兩個條件判別自編碼器模型設計監測策略對航空發動機狀態進行在線監測。本發明能夠實現航空發動機的退化階段分區識別與風險預警，并為航空發動機健康管理提供有效建議。

本發明授權基于退化等級軟表征的航空發動機運行風險監測預警系統在權利要求書中公布了：1.一種基于退化等級軟表征的航空發動機運行風險監測預警系統，其特征在于，包括： 數據獲取模塊，用于在線監測獲取當前時刻航空發動機的多維數據作為檢測樣本； 第一監測模塊，用于依據健康區和風險區的航空發動機監測模型獲取多個監測指標，判斷監測指標是否超限，若全部監測指標都未超限則判斷航空發動機處于健康區，否則基于第二監測模塊進一步判斷； 第二監測模塊，用于依據過渡區的航空發動機監測模型獲取多個監測指標，判斷監測指標是否超限，若任一監測指標超限，則判斷航空發動機已經進入風險區，否則航空發動機處于過渡區； 所述健康區和風險區的航空發動機監測模型、過渡區的航空發動機監測模型通過如下步驟構建獲得： 步驟1：獲取航空發動機多維退化數據，其中，多維退化數據由若干時刻的航空發動機運行多維數據組成； 步驟2：依據航空發動機多維退化數據隨時間變化的退化速率，根據經驗知識和發動機總體情況設置閾值進行航空發動機退化等級分區，劃分為健康區、過渡區和風險區三個等級區域并設置健康區和風險區的編碼； 步驟3：構建第一自動編碼器模型和第一數據集，所述第一自動編碼器模型由第一編碼器和第一解碼器構成；所述第一數據集的每個樣本為健康區和風險區兩個等級區域內的一個時刻的多維數據與對應的等級區域編碼拼接構成，將第一數據集的每個樣本作為第一自動編碼器模型的輸入訓練第一自動編碼器模型，訓練好的第一自動編碼器模型作為健康區和風險區的航空發動機監測模型； 步驟4：構建第二自動編碼器模型和第二數據集，所述第二數據集包括一一對應的三種樣本，其中第一樣本為過渡區內的一個時刻的多維數據；第二樣本由過渡區內的一個時刻的多維數據與健康區的編碼拼接構成；第三樣本由過渡區內的一個時刻的多維數據與風險區的編碼拼接構成；所述第二自動編碼器模型包括第二編碼器、注意力模塊、加權特征生成模塊和第二解碼器；其中： 第二編碼器用于提取過渡區內的每個時刻的多維數據的特征獲得第一特征； 注意力模塊用于基于第二特征、第三特征與第一特征的相似性，獲得第一特征相對于健康區、風險區的權重系數；其中第二特征、第三特征通過利用訓練好的第一編碼器分別對第二樣本和第三樣本進行特征提取獲得； 加權特征生成模塊用于將第一特征相對于健康區、風險區的權重系數轉換成概率，再將獲得的概率分別作為第二特征、第三特征的權值對第二特征、第三特征加權求和獲得加權特征； 第二解碼器用于依據加權特征解碼重構輸入的過渡區內的每個時刻的多維數據； 將第二數據集的三種樣本作為第二自動編碼器模型的輸入將過渡區內的每個時刻的多維數據作為第二自動編碼器模型的訓練第二自動編碼器模型，訓練好的第二自動編碼器模型作為過渡區的航空發動機監測模型。

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