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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于故障基因的发动机退化趋势提取的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：CN119089129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410852461.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于故障基因的发动机退化趋势提取的方法是由王俨剀;罗潇;贾欣竹设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于故障基因的发动机退化趋势提取的方法在说明书摘要公布了：本发明解决了现有旋转机械退化趋势提取方法拟合交叉、预测准确性不高、速度较慢和预测提前量无法得到满足的问题，提出了基于故障基因的发动机退化趋势提取的方法。本发明基于故障基因技术，分析潜在故障的根本原因和特征，将趋势预测方法与故障模型深入结合，为趋势预测提供更加深入的参考依据；本发明通过两组信号处理方法，全面地捕捉故障信号中的特征信息，提高对不同故障模式的识别和分析能力。本发明提出一套趋势模型识别准则，包括数据采集和处理的标准化流程、模型评估和验证的指标体系、模型更新和优化的策略，使系统更有效地识别和匹配趋势模型，从而全面提升趋势模型建立的效率和可靠性。

本发明授权基于故障基因的发动机退化趋势提取的方法在权利要求书中公布了：1.基于故障基因的发动机退化趋势提取的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于目标型号发动机参数，读取发动机故障基因库中的故障模式； 步骤2：根据该型号发动机的故障基因中的故障模式，读取全部所有潜在故障的长期趋势模型，并将所有可能的趋势模型列出为趋势模型列表； 步骤3：提取机载传感器所提取的长期振动趋势数据，采用包络分析法获取包络曲线，再经过两组标准算法分别对信号进行处理，并保存处理后的信号特征；所述两组标准算法分别为EMD分解方法和VMD分解方法； 步骤4：根据步骤3提取的发动机趋势数据，对照步骤2的趋势模型列表逐一进行模型识别，生成备选模型； 步骤5：根据特征相似程度，在备选模型中选出三个最近似的退化趋势模型； 步骤6：调用故障基因库故障表象片段中的阈值作为设定震动特征幅值的阈值，对步骤5列出的三个最近似退化趋势模型进行判断： 若列出的模型振动特征幅值没有超过阈值，则将所提取的三种“退化趋势模型”补充到该型号发动机故障基因的未知故障模式片段中，并转向步骤4； 若发动机的故障基因中故障模式所指示的故障特征的震动特征幅值超出了阈值，则判定该型号发动机退化趋势提取成功，输出趋势分析结果。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。

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