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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断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：CN119848737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510061983.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法是由费红姿;石忠心;柳一林;袁志国;孔祥成;王浚哲设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法，属于发动机诊断领域。包括如下步骤：实时获取发动机缸盖振动信号，建立、简化缸盖振动信号数学模型并确定待定参数；选取合适的状态变量以构建缸盖振动信号状态空间方程，并验证其可观性；设计双速率扩展卡尔曼滤波最优估计方法，并将振动信号输入到DREKF中，得到缸盖振动信号估计值；同时计算得到基于DREKF估计振动信号的过程导数与导数阈值，并根据气门间隙状态判定准测，实现对该发动机的气门间隙在线实时故障诊断。本发明建立了一种新的发动机缸盖振动信号非线性状态空间模型，适用于不同转速、不同负载下的发动机缸盖振动信号观测，实现了气门间隙状态的在线实时诊断。

本发明授权基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法，其特征是：包括如下步骤： 1根据发动机缸盖振动信号特性，建立发动机缸盖振动信号非线性数学模型并简化； 2振动信号参数辨识：基于Laplace小波相关滤波算法对目标监测的缸盖振动信号进行冲击频率、衰减阻尼参数辨识； 3对缸盖振动信号进行初始参数辨识选取状态变量，并根据状态变量构建双速率非线性状态空间模型，对该非线性状态空间模型离散化并验证该模型的可观性； 构建双速率非线性状态空间模型的过程为： 选取缸盖振动信号aeσωtsinωt与气门落座冲击频率ω作为两个状态变量，引入aeσωtcosωt，则三个状态变量为： 气门落座冲击频率在一段时间内近似为常数，从而有缸盖振动信号与冲击频率的更新频率不一致，定义快采样振动信号x1以Δt实时采样更新，慢采样冲击频率x3以时间间隔Δtf经过FFT更新，定义α为快采样与慢采样频率之比，即时间间隔的反比，且为整数： 三个状态变量之间的关系为： 整理得到发动机缸盖振动信号的双速率非线性连续时间状态空间方程为： 式中，ya为系统的缸盖振动信号测量输出；yaamp;f为缸盖振动信号与气门落座冲击频率的双测量输出；tf＝j·Δtfj＝1,2,...为落座冲击频率的反馈时刻； 4将过程噪声与测量噪声考虑到模型中，并对模型线性化，得到线性离散系统状态空间方程，基于双速率扩展卡尔曼滤波算法，设计发动机缸盖振动信号最优估计方法； 5对DREKF算法的基本参数进行辨识设置，然后根据步骤3中基于DREKF估计缸盖振动信号得到的过程导数作为监测目标，定义故障诊断的具体参数及阈值，并设定气门间隙状态的判定准则。

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