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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于ODENet的航空发动机动态实时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：CN118520775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202410763253.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于ODENet的航空发动机动态实时建模方法是由伯丽欣;李睿超;庞鸿泰设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ODENet的航空发动机动态实时建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空发动机控制技术领域，具体涉及一种基于ODENet的航空发动机动态实时建模方法，包括：获取发动机部件级模型的输入数据和输出数据，构建初始ODENet模型，并对初始ODENet模型训练得到ODENet模型。本发明的方法避免了基于机理建模精度不足和基于数据的神经网络算法缺乏机理支撑以及泛化能力不足的缺点，相比现有技术的方法，本发明方法的精度更高，实时性更强。

本发明授权基于ODENet的航空发动机动态实时建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ODENet的航空发动机动态实时建模方法，其特征在于，包括： 将预设的多组APRBS激励信号导入发动机部件级模型，得到发动机部件级模型的输出数据，其中，APRBS激励信号为输入数据，其包括：主燃油流量、尾喷管喉部面积开度以及后涵道引射器开度；输出数据为：高压转子转速、低压转子转速、发动机推力、低压转子喘振裕度、高压转子喘振裕度和涡轮前温度；根据输出数据中的高压转子转速、低压转子转速作为发动机部件级模型的状态数据； 基于非线性连续状态空间模型构建初始ODENet模型，初始ODENet模型包括状态网络模型和输出网络模型，状态网络模型包括状态网络和常微分方程求解器；输出网络模型包括输出网络； 将输入数据以及其对应的状态数据作为状态网络的输入参数，状态数据的导数作为状态网络的输出参数，通过常微分方程求解器将状态网络预测的状态数据的导数转换为状态数据的预测值，根据状态数据与状态数据的预测值设置损失函数并对状态网络训练，得到训练好的状态网络模型； 将输入数据以及其对应的状态数据作为输出网络的输入参数，该组APRBS激励信号对应的输出数据作为输出网络的输出参数，对输出网络进行训练得到训练好的输出网络模型； 根据训练好的状态网络模型和训练好的输出网络模型构成ODENet模型。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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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