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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种航空发动机数字孪生模型的数据增强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：CN117113001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310991205.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种航空发动机数字孪生模型的数据增强方法是由肖达盛;肖洪;史经纬;张晓博设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机数字孪生模型的数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种航空发动机数字孪生模型的数据增强方法，本发明包括以下步骤：1获取航空发动机实际运行数据，筛选所需的参数，并进行数据清洗；2基于步骤1中获取的油门杆位置数据，设置发动机各个工作状态的判断区间；3依据步骤2中的发动机各状态判断区间，统计发动机原始数据中各个状态的占比；4依据步骤2中的发动机各状态判断区间，计算各个状态数据的目标样本占比；5计算各个状态需要调整的数据样本量；6划分需要删除数据和需要增添数据的发动机工作状态；7删减数据样本；8增加数据样本；9随机打乱所有样本，完成航空发动机数字孪生模型训练数据样本的数据增强。本发明可以改善航空发动机原始运行数据中各状态数据样本分布极不均匀的情况，提高模型泛化能力和鲁棒性，提高模型精度。

本发明授权一种航空发动机数字孪生模型的数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机数字孪生模型的数据增强方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 1获取航空发动机实际运行数据，筛选所需的参数，并进行数据清洗； 具体步骤为：根据实际需要建立的航空发动机数字孪生模型，将训练模型所需的各参数数据以及油门杆位置数据挑选出来，并剔除数据中存在的异常值； 2基于步骤1中获取的油门杆位置数据，设置发动机各个工作状态的判断区间； 具体步骤为：按照发动机设计标准，获取全过程的油门杆总体变化区间[a，b]，并设置发动机各工作状态的油门杆变化区间：启动状态[a1，b1]、慢车状态[a2，b2]、节流状态[a3，b3]、最大状态[a4，b4]、最小加力状态[a5，b5]、全加力状态[a6，b6]； 3依据步骤2中的发动机各状态判断区间，统计发动机原始数据中各个状态的占比； 具体步骤为：获取发动机原始数据的样本总量：m，依次获取步骤二中6个发动机工作状态的原始样本量：n1、n2、n3、n4、n5、n6，采用下面的公式： pi＝nim·100％ 计算各状态的原始样本占比：p1、p2、p3、p4、p5、p6； 4依据步骤2中的发动机各状态判断区间，计算各个状态数据的目标样本占比； 具体步骤为：基于步骤2中油门杆位置的总体变化区间长度以及各个工作状态的判断区间长度，采用下面的公式： pti＝bi-aib-a·100％ 计算各个状态的目标样本占比：pt1、pt2、pt3、pt4、pt5、pt6； 5计算各个状态需要调整的数据样本量； 具体步骤为：基于步骤3中计算的各个状态原始样本占比、原始数据总样本量、各状态原始样本量和步骤4中计算的各个状态数据的目标样本占比，采用下面的公式： nti＝pti·m 计算各个状态的目标数据样本量：nt1、nt2、nt3、nt4、nt5、nt6； 然后计算各个状态需要调整的数据样本量：dnt1、dnt2、dnt3、dnt4、dnt5、dnt6； dnti＝intnti-ni 其中：int运算符表示取整数运算； 6划分需要删除数据和需要增添数据的发动机工作状态； 具体步骤为：根据步骤5中计算的各状态需要调整的数据样本量，如果dnti小于0，说明需要删减该状态中的部分数据，减小样本量；如果dnti大于0，说明需要在该状态中增加数据，增大样本量； 7删减数据样本； 8增加数据样本； 9随机打乱所有样本，完成航空发动机数字孪生模型训练数据样本的数据增强。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710068 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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