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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于GRU-NAR模型的航空发动机剩余使用时间概率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：CN118468684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410174045.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于GRU-NAR模型的航空发动机剩余使用时间概率预测方法是由鲁峰;张文杰;周鑫;王亚伟;黄金泉;王成玖设计研发完成，并于2024-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GRU-NAR模型的航空发动机剩余使用时间概率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GRU‑NAR模型的航空发动机剩余使用时间概率预测方法，该方法包括：根据发动机全寿命周期传感器监测数据，建立基于GRU神经网络的发动机机队健康指数预测模型，构建反映剩余使用时间的健康指数预测模型库；根据待测试发动机的传感器监测数据，训练NAR模型用于向后预测未来时刻的发动机退化特征参数变化趋势；根据预测的退化特征参数输入GRU网络健康指数模型库，得到健康指数预测值，利用失效阈值判断发动机是否退化至失效状态，求解概率分布特征参数，获得发动机剩余使用时间区间预测结果。本发明提出了一种新颖的航空发动机剩余使用时间概率预测方法，具有较高的准确率和可行性，可以为航空发动机的健康管理技术提供数据支撑。

本发明授权基于GRU-NAR模型的航空发动机剩余使用时间概率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU-NAR模型的航空发动机剩余使用时间概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，使用发动机已知的多维度传感器监测数据，构建以发动机退化特征参数作为输入，发动机综合健康指数为输出的基于GRU神经网络的发动机机队综合健康指数回归预测模型，使用全寿命周期内发动机机队衰退数据分别训练得到发动机个体的GRU神经网络预测模型，根据发动机个体的GRU神经网络预测模型建立发动机机队的GRU神经网络预测模型库； 步骤2，对于当前需要进行剩余使用时间预测的测试发动机，使用测试发动机的传感器监测数据进行NAR预测模型训练，对退化特征参数在规定预测窗口步长l对未来时刻的参数趋势进行提前计算；具体步骤如下： 步骤2.1，若已知测试发动机的传感器监测数据，针对所有退化特征参数，建立NAR预测模型，数学表达式如下： 其中，Ky表示模型时延步长，y表示具体的退化特征参数，f.表示非线性自回归模型的输入参数与输出参数之间的非线性函数关系，也可表示神经网络的拟合关系； 步骤2.2，采用延时神经网络作为NAR预测模型输入参数与输出参数之间的非线性函数关系，根据测试发动机的传感器监测数据，训练计算NAR预测模型的学习参数； 步骤2.3，根据得到的NAR预测模型，分别对各个退化特征参数进行窗口步长为l的自回归预测，得到各个退化特征参数的预测值； 步骤3，通过NAR预测模型计算得到测试发动机退化参数预测值，作为构建完成的GRU神经网络预测模型库的输入，解算综合健康指数的预测曲线；通过设定好的失效阈值判断发动机是否衰退至失效状态，若超过失效阈值，求解概率分布特征参数，获得发动机剩余使用时间区间预测结果；否则，转至步骤2，增加向后预测退化特征参数的预测窗口步长l，重复步骤计算。

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