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龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利融合动态知识图谱和动态注意力机制的航空发动机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：CN120124450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510189650.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权融合动态知识图谱和动态注意力机制的航空发动机寿命预测方法是由王昱;杨晓庆;张哲成设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合动态知识图谱和动态注意力机制的航空发动机寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合动态知识图谱和动态注意力机制的航空发动机寿命预测方法，包括：获取航空发动机的历史监测数据并进行预处理，得到样本数据；利用传感器间的实体关系及动态耦合关系构建动态知识图谱；使用图神经网络提取传感器之间的空间特征；设计具有自适应权重的动态注意力机制并构建Transformer网络架构，提取时间序列特征；基于传感器之间的空间特征与时间序列特征，建立并训练航空发动机寿命预测模型；利用训练好的航空发动机寿命预测模型进行航空发动机寿命预测。该航空发动机寿命预测方法，可解决传统基于数据驱动的退化特征预测方法中忽略传感器实体联系、耦合关系，以及长程依赖信息丢失的问题，实现精准预测。

本发明授权融合动态知识图谱和动态注意力机制的航空发动机寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合动态知识图谱和动态注意力机制的航空发动机寿命预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取安装于航空发动机上的21个传感器的历史监测数据并进行预处理，得到样本数据，所述预处理包括：数据归一化、对归一化后的数据进行切片处理及设置寿命标签，每个切片包含多个时间步长的传感器数据，将所述样本数据划分为训练集和测试集； 步骤2：以各个传感器为节点，根据传感器的物理位置和功能构建传感器间的实体关系，得到实体知识图谱，其中，基于所述实体关系划分五个实体知识图谱，分别为温度管理链知识图谱、压力管理链知识图谱、速度控制链知识图谱、燃料与空气比链知识图谱以及冷却与散热链知识图谱； 步骤3：计算各个传感器的相关性并应用证据理论评估传感器间的动态耦合关系，基于各传感器节点和所述耦合关系构造耦合知识图谱，具体包括：逐次计算每次输入数据的相关性指标，实时评估传感器间的关联强度，并在证据理论的基础上融合多种相关性度量结果，动态更新传感器节点的耦合关系； 步骤4：将所述实体知识图谱与耦合知识图谱融合为统一的动态知识图谱； 步骤5：使用图神经网络对所述动态知识图谱中的节点和边进行嵌入表达，提取传感器间的关系特征和时序数据中的潜在模式，生成用于表征传感器关联的空间特征向量； 步骤6：设计具有自适应权重的动态注意力机制，根据传感器输入的时空特征重要性动态调整注意力权重； 步骤7：构建基于所述动态注意力机制的Transformer网络架构，提取与预测相关的长时依赖特征并通过线性层输出剩余寿命的预测值，以建立用于航空发动机剩余寿命预测的深度神经网络模型； 步骤8：通过训练集及测试集进行训练和验证，得到训练好的航空发动机寿命预测模型； 步骤9：利用所述训练好的航空发动机寿命预测模型进行航空发动机寿命预测。

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