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龙图腾网获悉上海航数智能科技有限公司申请的专利涡扇发动机压气机叶片裂纹多模态监测系统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：CN120044195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510517949.7，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权涡扇发动机压气机叶片裂纹多模态监测系统是由王鹂辉;张文辉;卢涛设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本涡扇发动机压气机叶片裂纹多模态监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了涡扇发动机压气机叶片裂纹多模态监测系统，属于多模态监测领域，其包括：多模态采集模块获取每个压气机叶片的多模态数据，经动态滤波去噪、温度补偿预处理，完成时间轴对齐，进行数据重建与特征提取，构建多模态特征向量。触发模块据此开展初步异常诊断，通过关键特征阈值判断叶片是否异常，结合周期性阈值决定是否触发深度评估，识别潜在裂纹叶片并生成激励决策。执行激励决策时，智能诊断模块监测应变梯度变化进行激励监控，对比潜在裂纹叶片与对照叶片振动特征，判断是否存在裂纹，实现多级预警，旨在解决现有技术难以快速、实时检测涡扇发动机压气机叶片裂纹，保障发动机安全稳定运行的问题。

本发明授权涡扇发动机压气机叶片裂纹多模态监测系统在权利要求书中公布了：1.涡扇发动机压气机叶片裂纹多模态监测系统，其特征在于，包括： 获取压气机叶片的多模态数据并进行时参对齐，构建出多模态特征向量； 根据多模态特征向量对压气机叶片进行初步异常诊断确定出异常叶片并进行标记，并通过构建联合触发规则对异常叶片触发深度评估，构建趋势特征值序列并通过度量压气机叶片趋势特征值的差异性程度识别潜在裂纹叶片，并生成潜在裂纹叶片的激励决策； 所述初步异常诊断的具体步骤包括： 接收压气机叶片的多模态特征向量，通过递归特征消除并结合领域先验知识选取关键特征；同时获取涡扇发动机压气机的运行工况参数，构建工况特征向量； 基于高斯过程回归建立运行工况参数与关键特征阈值的非线性映射关系，根据工况特征向量，实时动态调整各关键特征阈值范围； 将实时关键特征值与对应的关键特征阈值范围进行比较，判断压气机叶片的所有实时关键特征值是否在对应的关键特征阈值范围内，若在，则判定压气机叶片处于正常状态，否则判定压气机叶片处于异常状态，并将其标记为异常叶片； 若判定压气机叶片处于异常状态，则配置监测阈值，用于衡量对存在异常状态的压气机叶片进行监测的时间长度，采用联合触发规则，根据监测阈值内异常叶片超出关键特征阈值范围的关键特征数量以及关键特征值超出程度，判断是否触发深度评估； 配置周期性阈值，用于衡量每个压气机叶片触发深度评估的周期性间隔，若判定压气机叶片处于正常状态，则判断压气机叶片距上一次深度评估的时间间隔是否等于周期性阈值，若等于则触发深度评估； 在激励决策执行过程中，通过监测所述潜在裂纹叶片的应变梯度特征的变化，进行激励监控，并选取潜在裂纹叶片的对照叶片，通过所述对照叶片与所述潜在裂纹叶片的振动数据特征的比较分析，确定潜在裂纹叶片是否存在裂纹； 还包括，根据比较分析的结果进行多级预警。

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