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龙图腾网获悉中国航发控制系统研究所申请的专利基于压缩感知的控制器基准电源故障诊断与校正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：CN114329971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202111634691.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于压缩感知的控制器基准电源故障诊断与校正方法是由余丹妮;刘冬;葛海设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于压缩感知的控制器基准电源故障诊断与校正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于压缩感知的控制器基准电源故障诊断与校正方法，包括以下步骤：对航空发动机控制器内部基准电源电路进行系统分析，建立相关性模型，获得相关性图示模型和数学模型矩阵；根据相关性模型，建立线性化故障方程；基于正交匹配追踪算法，由测量值和故障特征矩阵重构获得故障模式，实现基准电源的故障诊断；通过计算测量值在不同故障子空间的投影长度，评估所有部件偏移比例，进而实现基准电源校正实现测量值的校正。本发明提高了系统的故障检测率，可减少测试点需求，能同时实现单点故障和多点组合故障的定位，为系统的健康管理提供了有效的手段，并提供了基准电源偏差校正方法，提高了控制器的测量精度。

本发明授权基于压缩感知的控制器基准电源故障诊断与校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知的控制器基准电源故障诊断与校正方法，其特征是该方法包括以下步骤： 步骤1：对航空发动机控制器内部基准电源电路进行系统分析，建立相关性模型，获得相关性图示模型和数学模型D矩阵；具体为： 1-1通过系统分析，确定基准电源电路中所有可能出现故障的部件Fn和可用的测试点Tm，其中，n＝1,2,…,N，m＝1,2,…,M，N表示部件总数，M表示测试点总数； 1-2分析部件和测试点之间的相关性，建立相关性图示模型；所述相关性图示模型中，采用方框表示部件Fn，圆框表示测试点Tm，箭头表示功能信息流向； 1-3根据相关性图示模型中的功能信息流向，建立部件Fn和测试点Tm之间的D矩阵模型DM×N，所述D矩阵模型为相关性数学模型，采用dmn表示矩阵DM×N中第m行n列元素，dmn的取值为： 步骤2：根据相关性模型，建立线性化故障方程： y＝Ax+w 其中，y为M维测量值，A∈CM×N为故障特征矩阵，x表示故障模式，w为测量噪声；具体为： 2-1测量值y由步骤1中所有测试点Tm，m＝1,2,…,M的测量数据相对偏差组成，即 其中，tm表示测试点Tm的测试数据，t0m表示测试点Tm的基准值； 2-2故障模式x表示步骤1中部件Fn，n＝1,2,…,N是否发生故障，即 2-3故障特征矩阵A由步骤1中D矩阵模型DM×N各列向量分别乘以对应故障对测量值y影响比例，再归一化后得到，即， 其中，n＝1,2,…,N，An和Dn分别表示A和DM×N第n列向量，Kn为M维列向量，表示部件Fn对测量值y各个元素影响比例； 步骤3：基于正交匹配追踪算法，由测量值y和故障特征矩阵A重构获得故障模式x，实现基准电源的故障诊断；具体为： 3-1设置初始值：残差r0＝y，故障模式x＝0，索引集合迭代计数器q＝0； 3-2更新计数器：q＝q+1； 3-3寻找索引值λq：解优化问题λq＝argmaxn＝1,…,N|An,rq|，出现多解任选一个； 3-4更新参数：Ωq＝Ωq-1∪{λq}； 3-5更新故障模式：解优化问题 3-6更新残差：rq＝y-Axq； 3-7当q＝Q时，结束算法，xQ即为所求故障模式，否则重复步骤3-2至步骤3-7； 步骤4：通过计算测量值在不同故障子空间的投影长度l，评估所有部件偏移比例k，进而实现基准电源校正实现测量值的校正；具体为： 4-1计算投影长度l，记故障模式xQ下有故障的部件对应的索引向量为f，AQ＝Af表示有故障的部件所对应的故障特征向量，测量值y在A的列向量对应子空间的投影长度l表达式为， 其中，l为N维列向量，无故障的部件对应子空间投影长度为0； 4-2评估部件偏移比例，|kn|越大表示部件Fn偏差越大，kn通过ln计算得到， 4-3对基准电源进行校正，根据偏移比例计算测试点Tm的测量数据tm的校正值为， 其中，c表示基准电源对应的部件索引值。

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