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龙图腾网获悉中国人民解放军63926部队;中国航天系统科学与工程研究院申请的专利一种航天装备预测性维护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：CN115526375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210883327.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种航天装备预测性维护系统是由李孟源;肖楠;张笈玮;颜世佳;武军;张研;李国庆;黎雨楠;李聪睿设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航天装备预测性维护系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种航天设备预测性维护系统，包括：感知系统，采集航天设备运行参数传送给处理分析分系统；处理分析分系统，对航天设备运行参数进行数据处理，得到反映航天设备状态的特征数据；故障预测诊断分系统，对反映航天设备状态的特征数据，进行故障诊断分析，得到当前时刻航天设备最可能发生的故障类型及其发生的概率；对未来预设时间段内航天设备故障趋势进行预测，得到未来预设时间段内航天设备故障类型及其发生的概率；健康及寿命预测分系统，对航天设备的健康状况和寿命进行评估和预测，得到航天设备的健康评级和寿命曲线；可视化系统，将处理分析分系统、故障预测诊断分系统、健康及寿命预测分系统的过程数据及处理结果展示。

本发明授权一种航天装备预测性维护系统在权利要求书中公布了：1.一种航天设备预测性维护系统，其特征在于包括感知分系统、处理分析分系统、故障预测诊断分系统、健康及寿命预测分系统、可视化分系统、保障决策管理优化分系统； 感知系统，采集航天设备运行参数传送给处理分析分系统； 处理分析分系统，对航天设备运行参数进行数据处理，得到反映航天设备状态的特征数据，将反映航天设备状态的特征数据存入参数数据库，同时发送给故障预测诊断分系统和健康及寿命预测分系统； 故障预测诊断分系统，对反映航天设备状态的特征数据，进行故障诊断分析，得到当前时刻航天设备最可能发生的故障类型及其发生的概率；对未来预设时间段内航天设备故障趋势进行预测，得到未来预设时间段内航天设备故障类型及其发生的概率，同时将当前时刻以及未来预设时间段内航天设备故障类型及其发生的概率发送给健康及寿命预测分系统； 健康及寿命预测分系统，根据反映航天设备状态的特征数据、当前时刻以及未来预设时间段内航天设备故障类型及其发生的概率，对航天设备的健康状况和寿命进行评估和预测，得到航天设备的健康评级和寿命曲线； 可视化系统，将处理分析分系统、故障预测诊断分系统、健康及寿命预测分系统的过程数据及处理结果，采用可视化的方式展示； 保障决策管理优化分系统，获取处理分析分系统的处理结果，即过去预设时间段内的反映航天设备状态的特征数据Ct、故障预测诊断分系统的处理结果，即未来预设时间段内的故障概率Ft、健康及寿命预测分系统的处理结果，即未来预设时间段内的健康评级Lt，构成多源数据矩阵，将多源数据矩阵乘以输入权值矩阵进行加权，将加权后的多源数据矩阵作为输入向量采用多输入多输出LSTM神经网络预测得到航天设备故障可能发生的时间mf、成本效益最优的维护时机mopt、最佳维护维修手段a，并根据航天设备故障可能发生的时间进行资源管理的规划，得到预设时间段内航天设备备品数量需求表单； 所述多输入多输出LSTM神经网络包含输入层、隐含层和输出层，其中，输入层张量为由样本数量、时间步长、样本维度组成的三维矩阵，输入向量为： 其中，wc为状态特征序列权重、wf为故障数据权重、wl为健康寿命数据权重；samples为采样数； 隐含层有两层，记为第一隐含层、第二隐含层，每层各50个神经元组成，每个神经元包含输入门、遗忘门、输出门，输入门、遗忘门、输出门设置不同的权重； 输出层的激活函数采用sigmoid函数，以均方误差最小化作为优化目标，将隐含层的结果映射输出，得到为维修决策数据Ht，所述维修决策数据Ht为： 其中，为航天设备故障可能发生的时间，为成本效益最优的维护时机，at为维护手段。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军63926部队;中国航天系统科学与工程研究院，其通讯地址为：100192 北京市海淀区清河小营甲1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。