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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种双通道特征交互的航空发动机剩余寿命预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：CN121117579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511666530.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种双通道特征交互的航空发动机剩余寿命预测方法及系统是由陈永展;王小飞;李呈悦;戴豪民;高艳丽;刘泽坤;王元鑫;曲建岭;杨国栋设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双通道特征交互的航空发动机剩余寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及航空发动机健康管理技术领域，具体涉及一种双通道特征交互的航空发动机剩余寿命预测方法及系统，包括获取航空发动机传感器时序监测数据，并进行归一化处理；将归一化航空发动机传感器时序监测数据输入训练好的DCTT‑LSTM模型，输出航空发动机剩余寿命预测值；DCTT‑LSTM模型包括双通道特征提取子模型、特征融合层和剩余寿命预测子模型，其中第一特征提取通道基于时间卷积网络构建，第二特征提取通道基于变换器编码器构建，剩余寿命预测子模型基于长短期记忆网络构建。本申请通过双通道特征提取、交互注意力融合和长短期记忆网络预测机制，显著提升了特征表达能力与抗干扰性，实现高精度剩余寿命预测。

本发明授权一种双通道特征交互的航空发动机剩余寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种双通道特征交互的航空发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，包括： S1.获取航空发动机传感器时序监测数据； S2.对航空发动机传感器时序监测数据进行归一化处理，得到归一化航空发动机传感器时序监测数据； 其中为时刻的归一化航空发动机传感器时序监测数据组成的特征向量； 为航空发动机传感器时序监测数据的时间步总数； S3.将归一化航空发动机传感器时序监测数据输入训练好的DCTT-LSTM模型，输出航空发动机剩余寿命预测值； DCTT-LSTM模型包括双通道特征提取子模型、特征融合层和剩余寿命预测子模型； 双通道特征提取子模型包括并行设置的第一特征提取通道和第二特征提取通道，其中： 第一特征提取通道基于时间卷积网络构建，输出局部时序特征； 第一特征提取通道包括： 因果卷积层，用于接收归一化航空发动机传感器时序监测数据，执行因果卷积运算，输出时序因果卷积特征，为时刻的因果卷积特征组成的特征向量； 膨胀卷积层，用于接收时序因果卷积特征，执行膨胀卷积运算，输出时序膨胀卷积特征，为时刻的膨胀卷积特征组成的特征向量； 残差连接层，用于接收膨胀卷积特征，执行残差连接运算，输出局部时序特征，为时刻的局部特征组成的特征向量； 第二特征提取通道基于变换器编码器构建，输出全局时序依赖特征； 第二特征提取通道包括： 位置编码层，用于接收归一化航空发动机传感器时序监测数据，进行位置编码，输出时序位置增强特征，为时刻的位置增强特征组成的特征向量； 多头自注意力层，用于接收位置增强特征，执行多头注意力计算，输出全局时序依赖特征； 特征融合层用于将局部时序特征和全局时序依赖特征融合，通过特征融合层的拼接操作、交互注意力权重计算及增强特征生成，得到时序融合特征； 其中为时刻的融合特征组成的特征向量； 剩余寿命预测子模型基于长短期记忆网络构建，输入为时序融合特征，输出航空发动机剩余寿命预测值。

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中国人民解放军海军航空大学，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区二马路188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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