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龙图腾网获悉太行国家实验室;西北工业大学申请的专利基于TMSA-TCN的涡扇发动机剩余使用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：CN120951490B 。

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：202511469295.1，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于TMSA-TCN的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法是由陈映雪;卯钦予;孔祥兴;缑林峰;刘雄飞设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TMSA-TCN的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于TMSA‑TCN的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法，涉及航空发动机技术领域，包括：采集涡扇发动机的历史运行监测数据并进行预处理，将预处理后的所述历史运行监测数据分为训练集和测试集；将时间多尺度注意力模块TMSA嵌入到时间卷积神经网络TCN的残差块中，构建TMSA‑TCN预测模型，将所述训练集输入所述TMSA‑TCN预测模型进行训练，获得训练后的TMSA‑TCN预测模型；将所述测试集输入训练后的所述TMSA‑TCN预测模型中，输出涡扇发动机剩余使用寿命预测结果。本发明通过引入多尺度注意力模块TMSA及改进时间卷积神经网络TCN，以提高航空涡扇发动机剩余寿命预测可靠度与精确度。

本发明授权基于TMSA-TCN的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TMSA-TCN的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括： 采集涡扇发动机的历史运行监测数据并进行预处理，将预处理后的所述历史运行监测数据分为训练集和测试集； 将时间多尺度注意力模块TMSA嵌入到时间卷积神经网络TCN的残差块中，构建TMSA-TCN预测模型，将所述训练集输入所述TMSA-TCN预测模型进行训练，获得训练后的TMSA-TCN预测模型； 将所述测试集输入训练后的所述TMSA-TCN预测模型中，输出涡扇发动机剩余使用寿命预测结果； 所述时间多尺度注意力模块TMSA由多尺度卷积层和多头注意力层构成；所述多尺度卷积层通过并联多个具有不同卷积核大小的一维卷积层，以并行提取不同时间尺度上的特征；所述多头注意力层通过局部注意力和全局注意力机制，对多尺度特征进行加权融合，以增强关键特征的表示； 所述时间多尺度注意力模块TMSA被嵌入在所述时间卷积神经网络TCN的ReLU激活层之后。

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太行国家实验室;西北工业大学，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区东山大道二段607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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