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龙图腾网获悉国网电力空间技术有限公司;国家电网有限公司申请的专利直升机故障预测方法及装置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：CN120180952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510670301.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权直升机故障预测方法及装置是由张云松;李瑞友;高博;彭泽;张庆;宋昌勋;闫建奎;尹欣玥;张正州设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本直升机故障预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种直升机故障预测方法及装置，其中该方法包括：获取直升机的待测状态信息；将待测的直升机状态信息输入到直升机故障预测模型中，输出故障预测结果；直升机故障预测模型是根据训练好的改进的灰色GM1,1预测模型和Elman神经网络模型构建的；训练好的改进的灰色GM1,1预测模型是根据历史状态信息、历史直升机故障预测值以及修正因子训练得到的；修正因子是对预先获得的直升机各部件的性能退化信息进行仿真得到的；训练好的Elman神经网络模型是根据训练好的改进的灰色GM1,1预测模型的权重值、历史直升机故障实际值训练得到的。本发明可以提升直升机故障预测结果的准确性。

本发明授权直升机故障预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种直升机故障预测方法，其特征在于，包括： 获取直升机的待测状态信息；状态信息包括：正常状态数据和故障状态数据； 将待测的直升机状态信息输入到直升机故障预测模型中，输出故障预测结果；直升机故障预测模型是根据训练好的改进的灰色GM1,1预测模型和Elman神经网络模型构建的；训练好的改进的灰色GM1,1预测模型是根据历史状态信息、历史直升机故障预测值以及修正因子训练得到的；修正因子是对预先获得的直升机各部件的性能退化信息进行仿真得到的；训练好的Elman神经网络模型是根据训练好的改进的灰色GM1,1预测模型的权重值、历史直升机故障实际值训练得到的； 对预先获得的直升机各部件的性能退化信息进行仿真得到修正因子，包括： 基于仿真软件对预先获得的直升机各部件的性能退化信息进行仿真，得到仿真值； 将仿真值与实际值进行对比，获得仿真值和实际值之间的误差值，以确定得修正因子； 基于以下修正因子公式训练改进的灰色GM1,1预测模型： ； 其中，为修正因子，为发展灰数，b为控制灰数，表示一阶处理后的改进的灰色GM1,1预测模型输出的数据，为一阶处理后的性能退化信息的特征参数。

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