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龙图腾网获悉杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)申请的专利基于跨模态耦合的民机PHM模型建模方法、介质和设备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：CN120805731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511269707.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于跨模态耦合的民机PHM模型建模方法、介质和设备是由胡杨;魏芷寰;韩丹阳;苏迪;江肖禹;陈昕航;李婧;邓畯设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态耦合的民机PHM模型建模方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨模态耦合的民机PHM模型建模方法、介质和设备，属于航空器技术领域。所述方法包括：S1、多模态数据预处理：针对飞行时序数据、文本数据、图像数据三类模态，进行特征提取与时空事件对齐，为后续融合建模奠定基础；S2、跨模态特征融合与全息数据样本构建：通过跨域融合与动态优化，构建覆盖全生命周期的全息数据样本库；S3、PHM物理‑知识融合综合建模：构建结合物理仿真与知识推理的双层协同框架，实现物理仿真与多模态知识的可控融合。本发明可以解决现有技术中多源异构数据对齐困难、物理机理与数据驱动融合不足、模型可解释性差等问题。

本发明授权基于跨模态耦合的民机PHM模型建模方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态耦合的民机PHM模型建模方法，其特征在于，所述方法通过跨模态耦合-全息知识演化双驱型数据处理机制和融合处理-动态决策双层协同框架，实现多模态数据的高效整合与物理-知识融合建模； 所述方法的步骤包括： S1、多模态数据预处理：针对飞行时序数据、文本数据、图像数据三类模态，进行特征提取与时空事件对齐，为后续融合建模奠定基础； S2、跨模态特征融合与全息数据样本构建：通过跨域融合与动态优化，构建覆盖全生命周期的全息数据样本库； S3、PHM物理-知识融合综合建模：构建结合物理仿真与知识推理的双层协同框架，实现物理仿真与多模态知识的可控融合； 所述融合处理-动态决策双层协同框架包括： 融合处理层：用于实现跨模态知识与物理方程的边界对接；包括数字孪生模块和知识增强模块； 所述数字孪生模块，基于同源同构映射，将多学科耦合物理方程嵌入神经网络得到物理信息神经网络，再输入实时传感器数据、控制变量和属性参数，实现物理仿真，输出物理状态嵌入； 所述知识增强模块：通过预训练的大语言模型解析文本数据，输出领域知识嵌入； 动态决策层：通过任务自适应注意力机制动态分配数字孪生模块和知识增强模块的权重，生成可追溯的决策逻辑链；结合动态置信度评估机制，输出带置信度的预测结果。

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杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区瓶窑镇双红桥街166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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