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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种航空发动机性能退化估计模型建模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：CN115952621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310024184.4，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种航空发动机性能退化估计模型建模方法是由陈铖;郑前钢;刘伟民;张书博;胡晨旭设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机性能退化估计模型建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航空发动机性能退化估计模型建模方法。首先选取N个最优健康参数；然后以所选取最优健康参数作为航空发动机状态变量模型的增广状态量，使用Kalman滤波器作为状态观测器构建航空发动机性能退化估计模型，其中，N为航空发动机可测被控量的数量；所述N个最优健康参数通过以下方法选取得到：先基于相关性进行健康参数的初步筛选，然后基于条件数进行健康参数的最终筛选。本发明还公开了一种航空发动机性能退化估计模型。相比现有技术，本发明以相关性和条件数为核心依据来确定最优的航空发动机健康参数，可有效提升性能退化估计模型及机载模型精度。

本发明授权一种航空发动机性能退化估计模型建模方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机性能退化估计模型建模方法，首选选取N个最优健康参数；然后以所选取最优健康参数作为航空发动机状态变量模型的增广状态量，使用Kalman滤波器作为状态观测器构建航空发动机性能退化估计模型，其中，N为航空发动机可测被控量的数量；其特征在于，所述N个最优健康参数通过以下方法选取得到： 步骤1、基于航空发动机部件级模型，获取每一个健康参数在预设退化量下所产生的航空发动机同一组测量参数的变化量，并以这一组测量参数变化量所构成的向量作为表征该健康参数的特征向量，以任意两个健康参数的特征向量之间的相关性作为这两种健康参数的相关性； 步骤2、从N个健康参数所构成的所有组合中剔除其中存在任意两个健康参数相关性大于预设阈值的组合，以剩余的组合作为备选健康参数组合； 步骤3、对于每一个备选健康参数组合，以其中N个健康参数的特征向量所组成的矩阵作为该备选健康参数组合的特征矩阵，选取特征矩阵条件数最小的备选健康参数组合中的N个健康参数作为所述N个最优健康参数。

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