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龙图腾网获悉上海航数智能科技有限公司申请的专利基于数字孪生的涡扇发动机运行监测方法及系统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：CN120524830B 。

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：202511014391.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于数字孪生的涡扇发动机运行监测方法及系统是由王鹂辉;徐鸣;吴雄;彭云龙设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的涡扇发动机运行监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生的涡扇发动机运行监测方法及系统，属于涡扇发动机监测技术领域，旨在解决强噪声背景下早期裂纹、磨损等微弱故障信号难提取及多源故障传播路径预测精度低的问题。通过传感阵列采集原始运行信号，经自适应共振解调链处理生成解调信号。对解调信号时频变换，结合特征频率先验匹配实测与理论特征频率，构建初始候选特征集，通过融合数字孪生约束的多尺度解耦网络分离特征，生成独立特征集合。针对独立特征，采用格兰杰因果分析结合数字孪生仿真的物理耦合关系筛选有效因果对，构建动态贝叶斯网模拟故障传播，通过数字孪生验证与蒙特卡洛模拟计算后验概率，触发预警并生成维修决策，实现强噪声下微弱信号提取与精准故障预测。

本发明授权基于数字孪生的涡扇发动机运行监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的涡扇发动机运行监测系统，其特征在于，包括数字孪生映射模块、抗噪感知模块、特征解耦模块与动态因果模块： 所述数字孪生映射模块用于构建涡扇发动机数字孪生体，实时映射涡扇发动机实体运行状态； 所述抗噪感知模块用于采集涡扇发动机的原始运行信号，通过自适应共振解调链对原始运行信号进行降噪与特征增强，输出预处理后的标准化解调信号集合，并在所述数字孪生体中进行动态映射与可视化； 所述自适应共振解调链，基于所述原始运行信号的主要能量频带初始化变分模态分解参数，通过构建变分约束优化模型，对原始运行信号在频域进行结构化分解；对分解得到的有效本征模态函数分量，利用离散Teager能量算子进行非线性包络解调，并通过标准化处理生成标准化解调信号集合； 所述特征解耦模块用于对标准化解调信号集合进行时频变换，生成时频矩阵，并通过构建故障特征频率先验计算规则体系，量化涡扇发动机部件故障的理论特征频率，构建初始候选特征集，通过多尺度解耦网络的分层架构分离初始候选特征集的时域特征、频域特征与时频联合特征，生成涡扇发动机部件每种故障类型的独立特征集合； 所述动态因果模块用于针对涡扇发动机部件每种故障类型的独立特征集合，采用格兰杰因果分析并结合数字孪生体仿真的物理耦合关系筛选有效因果对，并构建动态贝叶斯网络，预测故障传播路径与部件故障概率，触发故障预警并生成维修决策建议； 所述构建初始候选特征集的具体步骤包括： 对标准化解调信号集合进行时频变换，生成时频矩阵，在所述时频矩阵中，识别能量聚集区域的频率峰值点的频率，作为实测频率； 构建由部件分类规则、理论计算公式组成的故障特征频率先验计算规则体系，用于量化涡扇发动机部件故障的理论特征频率； 将时频矩阵中提取的实测频率与故障特征频率先验计算规则体系得到的理论特征频率进行匹配，并计算相对误差； 设定部件误差容忍阈值，若部件的实测频率与理论特征频率的相对误差小于对应的部件误差容忍阈值，则获取实测频率对应的频率峰值点，构建初始候选特征集； 设定有效阈值，统计初始候选特征集内频率峰值点数量，若小于有效阈值，则触发缺失预警机制，动态调整部件误差容忍阈值，通过基于工况参数的动态阈值调整策略对部件误差容忍阈值进行放宽，更新初始候选特征集； 所述通过自适应共振解调链对原始运行信号进行降噪与特征增强，输出预处理后的标准化解调信号集合的具体步骤包括： 通过短时傅里叶变换计算原始运行信号的频率范围，定义所述原始运行信号的主要能量频带； 基于主要能量频带，设定分解层数初始值，构建变分模态分解的变分约束优化模型，所述变分约束优化模型的目标函数为最小化各本征模态函数分量的带宽和，所述变分约束优化模型的约束条件为所有本征模态函数分量之和等于输入原始运行信号；并将各本征模态函数分量的中心频率初始值在主要能量频带内均匀分布； 对变分模态分解的变分约束优化模型进行迭代求解，获取不同本征模态函数分量对应的独立的频率子带；并在迭代过程中，对每个本征模态函数分量计算峭度值； 配置峭度阈值，根据峭度阈值筛选本征模态函数分量，得到有效本征模态函数分量，构建有效分量集合。

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