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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于退化等级软表征的航空发动机运行风险监测预警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：CN115358055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210936510.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于退化等级软表征的航空发动机运行风险监测预警系统是由赵春晖;吴宇伦;姚家琪;陈旭设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于退化等级软表征的航空发动机运行风险监测预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于退化等级软表征的航空发动机运行风险监测预警系统。本发明针对现有大多数深度学习方法对航空发动机剩余使用寿命进行强拟合但难以准确判断故障风险发生时间节点的问题，首先对原始数据进行前置处理，再结合慢特征分析等数据分析手段将航空发动机退化阶段划分为健康区、过渡区和风险区，进一步的利用健康区和风险区数据建立条件判别自编码器模型，利用过渡区数据建立结合注意力机制的条件判别自编码器模型，最后基于建立的两个条件判别自编码器模型设计监测策略对航空发动机状态进行在线监测。本发明能够实现航空发动机的退化阶段分区识别与风险预警，并为航空发动机健康管理提供有效建议。

本发明授权基于退化等级软表征的航空发动机运行风险监测预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于退化等级软表征的航空发动机运行风险监测预警系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于在线监测获取当前时刻航空发动机的多维数据作为检测样本； 第一监测模块，用于依据健康区和风险区的航空发动机监测模型获取多个监测指标，判断监测指标是否超限，若全部监测指标都未超限则判断航空发动机处于健康区，否则基于第二监测模块进一步判断； 第二监测模块，用于依据过渡区的航空发动机监测模型获取多个监测指标，判断监测指标是否超限，若任一监测指标超限，则判断航空发动机已经进入风险区，否则航空发动机处于过渡区； 所述健康区和风险区的航空发动机监测模型、过渡区的航空发动机监测模型通过如下步骤构建获得： 步骤1：获取航空发动机多维退化数据，其中，多维退化数据由若干时刻的航空发动机运行多维数据组成； 步骤2：依据航空发动机多维退化数据随时间变化的退化速率，根据经验知识和发动机总体情况设置阈值进行航空发动机退化等级分区，划分为健康区、过渡区和风险区三个等级区域并设置健康区和风险区的编码； 步骤3：构建第一自动编码器模型和第一数据集，所述第一自动编码器模型由第一编码器和第一解码器构成；所述第一数据集的每个样本为健康区和风险区两个等级区域内的一个时刻的多维数据与对应的等级区域编码拼接构成，将第一数据集的每个样本作为第一自动编码器模型的输入训练第一自动编码器模型，训练好的第一自动编码器模型作为健康区和风险区的航空发动机监测模型； 步骤4：构建第二自动编码器模型和第二数据集，所述第二数据集包括一一对应的三种样本，其中第一样本为过渡区内的一个时刻的多维数据；第二样本由过渡区内的一个时刻的多维数据与健康区的编码拼接构成；第三样本由过渡区内的一个时刻的多维数据与风险区的编码拼接构成；所述第二自动编码器模型包括第二编码器、注意力模块、加权特征生成模块和第二解码器；其中： 第二编码器用于提取过渡区内的每个时刻的多维数据的特征获得第一特征； 注意力模块用于基于第二特征、第三特征与第一特征的相似性，获得第一特征相对于健康区、风险区的权重系数；其中第二特征、第三特征通过利用训练好的第一编码器分别对第二样本和第三样本进行特征提取获得； 加权特征生成模块用于将第一特征相对于健康区、风险区的权重系数转换成概率，再将获得的概率分别作为第二特征、第三特征的权值对第二特征、第三特征加权求和获得加权特征； 第二解码器用于依据加权特征解码重构输入的过渡区内的每个时刻的多维数据； 将第二数据集的三种样本作为第二自动编码器模型的输入将过渡区内的每个时刻的多维数据作为第二自动编码器模型的训练第二自动编码器模型，训练好的第二自动编码器模型作为过渡区的航空发动机监测模型。

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