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龙图腾网获悉合肥工业大学智能制造技术研究院;合肥晅正科技有限公司申请的专利一种航空涡扇发动机剩余使用寿命预测方法及系统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：CN115688325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211519811.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种航空涡扇发动机剩余使用寿命预测方法及系统是由郭忠义;吴庆全;李永华设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空涡扇发动机剩余使用寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种航空涡扇发动机剩余使用寿命预测方法及系统，方法包括：对原始传感器数据进行预处理，得到预处理后的训练集和测试集；对所述预处理后的数据用CSI‑EMD方法分解成若干个本征模函数，将非平稳传感器数据有效的分解出不同的IMF分量；将所述训练集数据分解得到的IMF分量输入到双通道多层特征融合网络中进行训练，将所述IMF分量通过网络得出的结果相加作为最终的输出，得到训练好的网络；将所述测试集数据分解得到的IMF分量输入到所述训练好的网络中得到测试集数据的剩余使用寿命，并通过评价指标评估方法的优越性。本发明解决了传统EMD方法受端点效应的影响，特征学习效果较差导致涡扇发动机寿命预测准确性的技术问题。

本发明授权一种航空涡扇发动机剩余使用寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种航空涡扇发动机剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集航空涡扇发动机的传感器数据，据以获取滑窗数据样本，以构建原始训练集和原始测试集，对所述原始训练集和所述原始测试集中的所述传感器数据，分别进行预处理，以得到训练集和测试集； S2、利用CSI-EMD方法，分解所述训练集及所述测试集中的待分解数据样本，以得到不少于2个本征模函数IMF，以作为所述传感器数据的差异尺度特征； S3、分解所述训练集，得到不少于2个的IMF分量，输入每个所述IMF分量至双通道多层特征融合网络中进行训练，得到所述IMF分量训练结果，将所有所述IMF分量训练结果相加，以作为最终输出，得到适用网络； 所述S3包括： S31、所述双通道多层特征融合网络中的特征提取层包括：不少于2层的多尺度特征提取块，每层所述多尺度特征提取块，用差异尺寸卷积核分别对所述IMF分量进行卷积操作，以得到差异时间尺度特征图，据以进行Add运算，得到多尺度特征提取特征图； S32、所述双通道多层特征融合网络中的特征提取层的第二通道包括：回声状态网络ESN，将样本平坦处理为一维数据输入到所述回声状态网络ESN中，提取出全局特征； S4、将所述测试集输入至所述适用网络中，据以预测所述航空涡扇发动机的剩余使用寿命，并通过预置评价指标评估逻辑，从不少于2种的预设策略中，选取适用预测策略。

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合肥工业大学智能制造技术研究院;合肥晅正科技有限公司，其通讯地址为：236000 安徽省合肥市包河区花园大道369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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