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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种航空发动机部件退化因子状态估计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：CN115935548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211631184.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种航空发动机部件退化因子状态估计方法是由任立坤;秦海勤;谢镇波;蔡娜;谢静;李边疆;于晓琳;贾明明;马中原;赵纬设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机部件退化因子状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航空发动机部件退化因子状态估计方法，构建发动机部件退化因子状态转移方程；对发动机气路过程进行建模，得到“退化因子‑气路测量参数”观测模型；利用观测模型对真实飞行数据进行评估，根据得到的评估值和真实飞行数据获得测量噪声，对测量噪声进行自适应高斯映射；对发动机部件退化因子状态转移方程的过程噪声和测量噪声协同迭代，确定过程噪声方差和测量噪声方差；采用卡尔曼滤波不断对退化因子进行预测及更新，得到发动机部件退化因子随时间的变化曲线。本发明能够综合考虑建模误差与传感器噪声对退化因子估计的影响，更加准确地对发动机的退化状态进行评估，提高航空发动机监控过程的准确性。

本发明授权一种航空发动机部件退化因子状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机部件退化因子状态估计方法，其特征在于，方法步骤如下： S1、根据飞行参数数据和持久试车数据，构建发动机部件退化因子状态转移方程； S2、基于S1中的退化因子状态转移方程，对发动机气路过程进行建模，得到“退化因子-气路测量参数”观测模型； S3、利用S2中的观测模型对真实飞行数据进行评估，根据得到的评估值和真实飞行数据获得测量噪声，对测量噪声进行自适应高斯映射； S4、对发动机部件退化因子状态转移方程的过程噪声和S3中的测量噪声协同迭代，确定过程噪声方差和测量噪声方差； S5、基于S4获得的过程噪声方差和测量噪声方差，采用卡尔曼滤波不断对退化因子进行预测及更新，得到发动机部件退化因子随时间的变化曲线； S3具体包括： S31、利用S2获得的观测模型对真实飞行数据的截面测量参数zt进行评估得到hxt，通过对比评估值与飞行数据实际值差异得到测量噪声δt＝zt-hxt； S32、对测量噪声进行高斯回归，得到高斯分布函数； S33、对高斯分布函数进行采样，获得与观测模型评估误差个数相同的回归后噪声σt，并按照噪声大小将回归后噪声与测量噪声一一对应并计算噪声差值δt-σt； S34、以观测模型估计值hxt为输入，以噪声差值δt-σt为输出，训练得到噪声映射网络δt-σt＝whxt，经噪声映射网络转化后，获得观测方程： zt＝hxt+whxt+σt。

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