北京航空航天大学马剑获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于NCA度量学习的变工况发动机健康评估方法、装置及电子设备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：CN119312103B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411378595.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于NCA度量学习的变工况发动机健康评估方法、装置及电子设备是由马剑;周依婷;张妍;黄俊杰;吕琛设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于NCA度量学习的变工况发动机健康评估方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于NCA度量学习的变工况发动机健康评估方法、装置及电子设备，其方法包括：构建长短期记忆卷积自动编码器LSTMCNN_AE特征提取模型，利用发动机训练集数据对所述LSTMCNN_AE特征提取模型进行训练，得到训练好的LSTMCNN_AE特征提取模型；将发动机测试集数据输入至所述训练好的LSTMCNN_AE特征提取模型中，得到低维时序退化特征数据；构建并训练各故障模式下的NCA度量学习模型，并利用各故障模式下训练好的NCA度量学习模型对所述低维时序退化特征数据进行映射，得到映射特征数据；基于优化马氏距离特征矩阵和所述映射特征数据进行发动机健康评估处理。
本发明授权一种基于NCA度量学习的变工况发动机健康评估方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于NCA度量学习的变工况发动机健康评估方法，其特征在于，包括： 构建长短期记忆卷积自动编码器LSTMCNN_AE特征提取模型，利用发动机训练集数据对所述LSTMCNN_AE特征提取模型进行训练，得到训练好的LSTMCNN_AE特征提取模型；所述LSTMCNN_AE特征提取模型的网络结构包括LSTM编码单元、卷积层、反卷积层、LSTM解码单元、残差学习块及全连接层； 将发动机测试集数据输入至所述训练好的LSTMCNN_AE特征提取模型中，得到低维时序退化特征数据； 构建并训练各故障模式下的NCA度量学习模型，得到优化马氏距离特征矩阵，并利用各故障模式下训练好的NCA度量学习模型对所述低维时序退化特征数据进行映射，得到映射特征数据； 基于优化马氏距离特征矩阵和所述映射特征数据进行发动机健康评估处理。
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