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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种多工况下飞机发动机剩余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：CN116127595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211504814.X，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种多工况下飞机发动机剩余寿命预测方法是由汪颖;王迪设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多工况下飞机发动机剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应交互学习的多工况下飞机发动机剩余寿命预测方法，包括：获取飞机发动机的多元传感器数据并进行信号预处理和信号选择；构建自适应交互学习模型并利用历史多元传感器数据进行训练，所述自适应交互学习模型基于交互式循环神经网络构建，包括相互连接的融合模型和失效过程模型，同时实现融合多元传感器数据构建发动机的健康指数HI和失效过程建模；将经过预处理的多元传感器数据输入训练完成的自适应交互学习模型，得到飞机发动机健康指数HI；基于飞机发动机健康指数HI和自适应交互学习模型参数得到飞机发动机剩余使用寿命的分布结果，实现飞机发动机的剩余寿命预测。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。

本发明授权一种多工况下飞机发动机剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应交互学习的多工况下飞机发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取飞机发动机的多元传感器数据并进行信号预处理和信号选择； 构建自适应交互学习模型并利用历史多元传感器数据进行训练，所述自适应交互学习模型基于交互式循环神经网络构建，包括相互连接的融合模型和失效过程模型，同时实现融合多元传感器数据构建发动机的健康指数HI和失效过程建模； 将多元传感器数据输入训练完成的自适应交互学习模型，得到飞机发动机健康指数HI； 基于飞机发动机健康指数HI和自适应交互学习模型参数得到飞机发动机剩余使用寿命的分布结果，实现飞机发动机的剩余寿命预测； 所述发动机的健康指数HI定义为发动机的潜在失效状态加上相应的白噪声项，其计算表达式为： 式中，为白噪声项，为健康指数HI对应的潜在失效状态，由共同特征函数和个体随机效应参数综合描述，其计算表达式为： 式中，是描述所有飞机发动机失效状态演变的共同特征函数，是描述发动机的个体随机效应参数； 多元传感器数据信号定义为其对应的失效状态加上相应的白噪声项，其表达式为： 所述失效过程模型同时也用于描述传感器数据的失效状态演变过程，其表达式为： 式中，代表发动机的多元传感器数据的个体随机特征； 所述融合模型采用的函数为循环神经网络，设定为RNN的参数集，将RNN的表述简化为； 所述融合模型用于融合多元传感器数据构建健康指数HI，并融合多元传感器数据对应的失效状态构建融合失效状态，其中， 所述HI的构建表达式如下： 式中，是RNN的函数形式，是发动机在时刻的多元传感器信号数据，是RNN网络参数； 所述融合失效状态的构建如下： 式中，为多元传感器数据信号对应的失效状态。

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