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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种故障特征选择方法及应用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：CN115659153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211220468.2，技术领域涉及：G06F18/2111；该发明授权一种故障特征选择方法及应用是由蒋世奇;严嘉嘉;王林;肖地波;张林帅;张雪原;姚玉琴;龚柯梦;曾子寒;田珂宇;蔡忠原设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障特征选择方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种故障特征选择方法及应用，基于非线性的二进制蝗虫优化算法的故障特征选择方法通过引入非线性递减参数c，在算法开始阶段以较快的速率下降，使故障特征种群中的蝗虫个体能够迅速向目标靠近，从而提高算法全局搜索的能力，提升算法的收敛速度；而在算法的后期，c的递减速度减缓，这使得种群中的蝗虫个体能对周围的空间进行仔细的搜索，从而提高算法局部开发的能力，避免算法陷入局部最优。因此，利用非线性递减参数c，可以更好的平衡算法在不同时期的全局探索和局部开发的能力。

本发明授权一种故障特征选择方法及应用在权利要求书中公布了：1.基于非线性的二进制蝗虫优化算法的故障特征选择方法，其特征在于，包括： 获取航空发动机故障特征的原始数据集； 初始化故障特征种群数量、种群初始位置及蝗虫优化算法中的各参数； 计算故障特征种群内每个个体的适应度值，并将适应度值最大的个体的位置作为当前全局最优位置解，记为第一最优位置解，所述每个个体对应所述原始数据集中的每个故障特征； 根据更新非线性递减参数c，其中，cmax为非线性递减参数c的最大值，t为当前迭代次数，T表示预设的最大迭代次数； 更新当前每个个体的位置； 计算故障特征种群内位置更新后的每个个体的适应度值，选取适应度值最大的故障特征种群的位置作为当前迭代的最优位置解，记为第二最优位置解； 根据所述第一最优位置解与所述第二最优位置解的比较结果更新当前迭代的最优位置解，并判断当前迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，若是，则将更新后的当前迭代的最优位置解对应的个体属性选择确定为航空发动机故障特征的目标特征子集；否则返回执行步骤：更新非线性递减参数c。

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成都信息工程大学，其通讯地址为：621005 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路一段24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”。