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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利非线性闭环控制系统隐性退化的执行机构性能预测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：CN119322503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411362704.3，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权非线性闭环控制系统隐性退化的执行机构性能预测方法是由杨旭;吴瑕;黄健;高晶晶;崔家瑞;李擎设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本非线性闭环控制系统隐性退化的执行机构性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种非线性闭环控制系统隐性退化的执行机构性能预测方法及装置，涉及剩余使用寿命技术领域。该方法包括：获取非线性系统控制数据，构建执行结构隐性退化特征的隐性性能指标，采用维纳随机过程建立退化模型；设计融合FNN算法和自适应卡尔曼滤波的预测算法架构，通过分析未建模动态对退化状态的估计误差，获得误差结果；对自适应卡尔曼滤波器滤波器结构进行改进，设计FNN算法的在线权值更新机制，通过更新的FNN算法的权值对未建模动态项的实时估计，获得更新的未建模动态项，对隐性性能指标和退化模型参数的协方差分布进行更新，采用全概率公式进行计算，获得剩余使用寿命预测结果。采用本发明可提高系统剩余使用寿命预测结果的准确性。

本发明授权非线性闭环控制系统隐性退化的执行机构性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种非线性闭环控制系统隐性退化的执行机构性能预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取非线性系统控制数据，根据所述系统控制数据和系统状态模型，构建能够表征执行结构隐性退化特征的隐性性能指标，针对所述隐性性能指标，采用维纳随机过程建立退化模型； S2、根据所述退化模型，设计融合FNN算法和自适应卡尔曼滤波的预测算法架构，通过分析未建模动态对退化状态的估计误差，获得误差结果；根据误差结果，对自适应卡尔曼滤波器滤波器结构进行改进，获得改进的自适应卡尔曼滤波器的增益矩阵和更新的自适应卡尔曼滤波器结构； S3、根据所述改进的自适应卡尔曼滤波器的增益矩阵，设计FNN算法的在线权值更新机制，通过更新的FNN算法的权值对未建模动态项的估计进行实时更新，获得更新的未建模动态项； S4、根据所述更新的自适应卡尔曼滤波器结构、所述改进的增益矩阵以及所述更新的未建模动态项，对所述隐性性能指标和所述退化模型参数的协方差分布进行更新，获得隐性性能指标和退化模型参数的独立分布更新和条件分布更新； S5、根据隐性性能指标和退化模型参数的独立分布更新和条件分布更新，采用全概率公式进行计算，获得以概率密度函数表示的剩余使用寿命预测结果。

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