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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于FEFCNet的航空发动机剩余寿命预测方法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：CN120180935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510647673.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于FEFCNet的航空发动机剩余寿命预测方法是由方许冰;邓鑫;黄刚劲设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FEFCNet的航空发动机剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于FEFCNet的航空发动机剩余寿命预测方法，属于机械设备剩余寿命预测领域。方法包括：获取航空发动机传感器数据并进行聚类、归一化、滑动窗口处理和剩余寿命标签设置，得到训练集和验证集；随后利用快速傅里叶变换提取样本数据的显著频率分量并计算对应周期长度，重构数据维度，得到升维样本数据；随后，通过嵌入层、多尺度膨胀卷积层、EfficientMulti‑ScaleAttention（EMA）模块及多头自注意力机制融合局部细节与全局特征，得到多尺度融合特征；进一步使用WaveletKolmogorov‑ArnoldNetworks（WavKAN）进行特征压缩；最后通过全连接层将压缩特征映射为剩余寿命。本发明能够有效提高航空发动机剩余寿命预测的准确率，为及时检修和维护提供可靠依据，降低运维风险。

本发明授权一种基于FEFCNet的航空发动机剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FEFCNet的航空发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取航空发动机的传感器数据并进行预处理，确定训练集和验证集； S2：利用快速傅里叶变换对预处理后的数据进行处理，提取对应振幅最大的若干个频率分量并计算对应周期长度，随后重构数据维度，得到升维后的样本数据； S3：通过特征提取模块提取升维后数据的退化特征；所述特征提取模块包括嵌入层、多尺度膨胀卷积层、EfficientMulti-ScaleAttentionEMA模块以及多头自注意力机制模块，其中，嵌入层用于对数据进行维度映射，将输入数据的特征维度映射到一个固定的维度dmodel；多尺度膨胀卷积层用于提取不同尺度的局部退化特征；EfficientMulti-ScaleAttentionEMA模块用于融合时空特征，增强关键时间步和特征通道的权重，抑制噪声干扰；多头自注意力机制模块用于处理步骤S1预处理后得到的数据，捕捉其全局时间序列依赖关系； S4：通过特征压缩模块对退化特征进行降维压缩，得到压缩特征； S5：通过RUL映射模块将压缩特征映射为剩余使用寿命值，输出预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川农业大学，其通讯地址为：611100 四川省成都市温江区惠民路211号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。