天目山实验室曲桂娴获国家专利权
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龙图腾网获悉天目山实验室申请的专利一种航空发动机轴承故障风险预警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：CN120509742B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510999034.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种航空发动机轴承故障风险预警方法是由曲桂娴;刘朕鑫;丁水汀;邱天;刘晓静设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种航空发动机轴承故障风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明属于航空发动机风险预警技术领域，尤其涉及一种航空发动机轴承故障风险预警方法，具体包括：获取实时轴承运行数据；将所述实时轴承运行数据输入至故障风险预警模型，获取风险分级预警，其中，所述故障风险预警模型通过训练集训练，所述训练集为轴承的多模态数据，所述故障风险预警模型从实时轴承运行数据提取多维度信号频域空间特征，提取所述实时轴承运行数据的时序依赖特征，将所述多维度信号频域空间特征和时序依赖特征拼接后输入R2D2网络，输出故障动作概率分布。本发明能够突破传统技术在实时性、准确性和适应性方面的瓶颈，提高轴承故障风险预警的准确率。
本发明授权一种航空发动机轴承故障风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机轴承故障风险预警方法，其特征在于，包括： 获取实时轴承运行数据； 将所述实时轴承运行数据输入至故障风险预警模型，获取风险分级预警，其中，所述故障风险预警模型通过训练集训练，所述训练集为轴承的多模态数据，所述故障风险预警模型从实时轴承运行数据提取多维度信号频域空间特征，提取所述实时轴承运行数据的时序依赖特征，将所述多维度信号频域空间特征和时序依赖特征拼接后输入R2D2网络，输出故障动作概率分布； 所述故障风险预警模型通过改进的CNN-R2D2模型获得，所述改进的CNN-R2D2模型包括：CNN模块、LSTM模块、特征融合模块和R2D2模块； 所述CNN模块，用于获取所述实时轴承运行数据的全局空间特征向量； 所述LSTM模块，用于捕捉所述实时轴承运行数据的时序隐藏状态； 所述特征融合模块，用于对所述全局空间特征向量和时序隐藏状态进行拼接，获取时空耦合空间状态； 所述R2D2模块，用于根据所述时空耦合空间状态，获取所述风险分级预警。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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