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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种航空发动机剩余使用寿命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：CN119720075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411694264.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种航空发动机剩余使用寿命预测方法是由付松;贾一鸣;林琳;刘奕坤;郭丰;钟诗胜;张思豪;王悦设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：一种航空发动机剩余使用寿命预测方法，属于航空发动机剩余使用寿命预测领域，本发明为解决现有航空发动机RUL预测模型存在的问题。本发明并行时空Transformer模型进行预测，并行时空Transformer模型包括时间注意力模块TAM、空间注意力模块SAM、时空特征融合器和支持向量机MLP；TAM和SAM并联设置，输入样本分别输入至TAM和SAM；通过TAM获得时序增强特征；通过SAM获得空间增强特征；利用时空特征融合器将时序增强特征和空间增强特征进行融合；支持向量机MLP根据时空特征融合器输出的融合特征进行航空发动机剩余使用寿命预测。

本发明授权一种航空发动机剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机剩余使用寿命预测方法，其特征在于，航空发动机剩余使用寿命采用并行时空Transformer模型进行预测，并行时空Transformer模型包括时间注意力模块TAM、空间注意力模块SAM、时空特征融合器和支持向量机MLP； 时间注意力模块TAM和空间注意力模块SAM并联设置，输入样本分别输入至时间注意力模块TAM和空间注意力模块SAM；通过时间注意力模块TAM获得时序增强特征；通过空间注意力模块SAM获得空间增强特征； 利用时空特征融合器将时序增强特征和空间增强特征进行融合；时空特征融合器以时序增强特征为主体，以空间增强特征为辅助，利用多头注意力机制将空间增强特征转化为注意力矩阵，并将所述注意力矩阵与时间强化特征进行相乘，以突显时间强化特征的主体地位； 支持向量机MLP根据时空特征融合器输出的融合特征进行航空发动机剩余使用寿命预测； 其中，利用时空特征融合器将时序增强特征和空间增强特征进行融合的过程包括： 步骤31、分别对时序增强特征FTAM和空间增强特征FSAM进行位置编码获取融合特征： 其中，为分别表示时序增强特征和空间增强特征经过位置编码后的输出； post,a表示时间步长为t的位置编码，a为奇偶选择项，a＝2s或a＝2s+1，s代表维度； a＝2s时， a＝2s+1时， 式中，Dmodel表示嵌入维度； 步骤32、将分别作为K和Q矩阵，同时将作为V矩阵，输入到多头注意力机制中，进行时间特征和空间特征的融合，获取空间注意力矩阵W： 式中d代表KT的维度大小，KT代表K转置； 步骤33、利用空间注意力矩阵W对V的空间相关性进行调整，获取多头注意力机制的输出特征Fout； 式中，Ffusion是使用空间注意力矩阵强化时间特征的结果，和γj表示矩阵Ffusion的行向量，表示空间依赖性加权后的第i个传感器变量的时序特征向量，Fout代表多头注意力机制的输出特征，Wproj为可学习的权重矩阵，代表多头注意力中第q个注意力头的输出特征，q＝1，2,...,H，H表示注意力头的数量，m代表传感器数量； 步骤34、用归一化和前向传播处理对多头注意力的输出特征Fout进行处理，获取时空特征融合器输出的融合特征 式中，表示时空特征融合器中第一个残差与归一化层的输出，b表示偏置向量，为时空特征融合器中第一个残差与归一化层的输出，并作为时空特征融合器输出的融合特征。

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