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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种曲轴加速疲劳试验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：CN115964868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211596984.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种曲轴加速疲劳试验方法是由龚小林;陈娴;孙嵩松设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种曲轴加速疲劳试验方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种曲轴加速疲劳试验方法，包括如下步骤：步骤一、建立曲轴固有频率与循环次数的经验模型，所述经验模型为双指数模型：步骤二、对建立的经验模型进行简化，建立预测曲轴剩余疲劳寿命的卡尔曼滤波系统观测模型；步骤三、通过UKF系统观测模型预测曲轴的剩余疲劳寿命。本发明采用改进以后的卡尔曼滤波剩余寿命预测方法，可以应用于曲轴加速疲劳方法，而且所用实验数据少，预测结果与实际结果接近，只需做前一部分的实验就能对实际结果进行预测，在降低实验成本的同时也能减少实验时间，具有良好的经济实用性。

本发明授权一种曲轴加速疲劳试验方法在权利要求书中公布了：1.一种曲轴加速疲劳试验方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、建立曲轴固有频率与循环次数的经验模型，所述经验模型为双指数模型： ； 其中，y表示曲轴固有频率，x表示循环次数，a、b、c、d为未知数； 所述步骤一中，建立经验模型时，数据处理采用的拟合误差最小原则为： 引入均方根RMSE和确定系数R-square对实验数据拟合的优劣程度进行评判： ； 式中，yi代表第i个真实值，为原始真实数据平均值，为模型预测值，m为原始数据点数量； RMSE的值越小，模型的性能越好，拟合效果越好；R-square的取值范围为[0,1]，R-square越接近于1，说明拟合出来的效果越好，越靠近于0，说明拟合结果偏差越大； 步骤二、对建立的经验模型进行简化，建立预测曲轴剩余疲劳寿命的卡尔曼滤波系统观测模型，UKF系统观测模型的状态空间方程如下： ； 式中，Zk+1为当前时刻观测值，α为系统固有频率衰变经验值；Vk为过程噪声，均满足均值为0、方差为σw的标准正态分布； 所述步骤二的具体步骤如下： 1）对于离散时间由具有高斯白噪声Wk的随机变量和具有高斯白噪声Vk的观测变量Z构成的非线性系统描述为： ； 式中，f是非线性状态方程函数，c是非线性观测方程函数； 2）假设wk具有协方差矩阵Q，vk具有协方差矩阵R；根据固有频率的下降特性以及双指数模型，将UKF状态模型表示如下： ； 式中，表示固有频率下降模型参数上一时刻后的估计值，表示当前时刻状态预测值； 3）根据双指数模型，建立预测曲轴剩余疲劳寿命的UKF系统观测模型的状态空间方程： ； Zk+1为当前时刻观测值，α为系统固有频率衰变经验值；Vk为过程噪声，均满足均值为0、方差为σw的标准正态分布；bk、ck、dk为状态空间方程的参数； 步骤三、通过UKF系统观测模型预测曲轴的剩余疲劳寿命。

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