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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种多故障模式下的航空发动机寿命预测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：CN115375026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211022629.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种多故障模式下的航空发动机寿命预测方法是由马剑;张子博;刘学;张妍;王超;索明亮;吕琛设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多故障模式下的航空发动机寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多故障模式下的航空发动机寿命预测方法，包括：将多个航空发动机在多故障模式下的训练集进行分析，确定训练集航空发动机性能退化路径的多个聚类类别；根据每一聚类类别的航空发动机的训练集数据，对每一聚类类别的航空发动机的寿命预测模型进行训练，得到每一聚类类别的经训练的寿命预测模型；根据每一聚类类别的航空发动机的测试集数据及对应的真实RUL，对每一聚类类别的经训练的寿命预测模型进行测试，将通过测试的寿命预测模型作为实用寿命预测模型；利用待测航空发动机的性能退化路径，确定其归属的聚类类别，进而确定所对应的实用寿命预测模型，以利用所对应的实用寿命预测模型，预测所述待测航空发动机的RUL。

本发明授权一种多故障模式下的航空发动机寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多故障模式下的航空发动机寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 将多个航空发动机在多故障模式下从运行到故障的完整数据作为训练集进行分析，确定所述训练集的航空发动机的性能退化路径的多个聚类类别；其中，所述分析包括：对训练集数据进行归一化和降噪处理，得到预处理后的数据；对预处理后的数据进行主成分分析PCA处理，得到多个PCA特征；按照PCA特征方差重要度由大至小的顺序选取指定数量的PCA特征作为与航空发动机性能退化路径相关的退化特征；对与航空发动机性能退化路径相关的退化特征的时间序列进行聚类，得到所述训练集的航空发动机的性能退化路径的多个聚类类别； 根据每一聚类类别的航空发动机的训练集数据，对每一聚类类别的航空发动机的寿命预测模型进行训练，得到每一聚类类别的经训练的寿命预测模型；其中，所述寿命预测模型是基于Informer深度神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测模型； 将多个航空发动机在多故障模式下失效前结束的数据作为测试集，并根据每一聚类类别的航空发动机的测试集数据及对应的真实剩余使用寿命RUL，对每一聚类类别的经训练的寿命预测模型进行测试，将通过测试的寿命预测模型作为实用寿命预测模型； 利用待测航空发动机的性能退化路径，确定其归属的聚类类别，并利用其归属的聚类类别，确定对应的实用寿命预测模型； 利用所对应的实用寿命预测模型，预测所述待测航空发动机的RUL。

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