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龙图腾网获悉南京航空航天大学;苏州长风航空电子有限公司申请的专利一种基于灰色关联模型的进气温度传感器结冰工况动态响应特性量化分析及其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：CN121562236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610097625.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于灰色关联模型的进气温度传感器结冰工况动态响应特性量化分析及其预测方法是由柏佳;谢乃明;高品;王天资设计研发完成，并于2026-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于灰色关联模型的进气温度传感器结冰工况动态响应特性量化分析及其预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空传感技术与结冰领域，解决了现有技术中结冰工况参数、冰型特征与传感器动态响应性能三者割裂的问题，尤其涉及一种基于灰色关联模型的进气温度传感器结冰工况动态响应特性量化分析及其预测方法。该方法通过多阶段数据融合与灰色关联分析，量化结冰参数与传感器动态响应特性之间的关联性，选择关联度r＞0.9因素作为关键结冰影响因素，分别构建初始时段、中间时段、结束时段的GM1,N模型，基于分时段模型的插值预测，实现对全时段传感器动态响应与新工况下传感器动态响应的预测，为结冰条件下传感器动态性能评估与优化提供理论依据和技术支持。

本发明授权一种基于灰色关联模型的进气温度传感器结冰工况动态响应特性量化分析及其预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于灰色关联模型的进气温度传感器结冰工况动态响应特性量化分析及其预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、三维冰型数据与时间常数获取：通过仿真冰型模型与冰风洞实验获取传感器在不同结冰工况下的三维冰型数据；通过热风洞实验与热仿真分析，建立并验证传感器在无冰状态下的高置信度动态响应冰型仿真模型；基于验证后的冰型仿真模型，结合三维冰型数据获取传感器各结冰工况下的时间常数； S2、结冰工况参数与序列构建：选取包括液态水含量、水滴直径、试验风速、总温在内的多个结冰工况参数集；针对多个不同的结冰工况，记录传感器在各工况下、不同结冰时间t的动态响应的时间常数，构建原始数据序列，其中以时间常数序列作为参考序列，以各结冰工况参数序列作为比较序列； S3、实施灰色关联分析，对参考序列与比较序列进行预处理以消除量纲；计算各比较序列与参考序列的关联系数；对每个参数序列的关联系数取均值得到其与时间常数的灰色关联度，并按关联度大小排序，以判定各结冰工况参数对时间常数影响的权重； S4、基于关联度的关键结冰影响因素辨识与提取：根据关联度排序结果，识别关键结冰影响因素与次要结冰影响因素；通过对比不同结冰时间t下的关联度排序，分析关键影响因素的时变特性；依据预设的关联度阈值，筛选出关键影响因素； S5、构建基于灰色关联分析的多变量灰色预测模型GM1,N：通过筛选出的N个关键结冰影响因素，N为不小于1的正整数，针对结冰时间t，构建系统特征序列与关键结冰影响因素序列之间的多变量灰色预测模型GM1,N用以量化结冰过程中动态响应特性，其中系统特征序列为时间常数序列； S6、构建时变灰色预测集成系统：在多个代表性结冰时间点分别建立GM1,N基准预测模型；通过插值方法集成多个GM1,N基准模型，构建模型参数随结冰时间t连续变化的时变灰色预测集成系统，用于实现时间外插与新工况外推至少一种预测。

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南京航空航天大学;苏州长风航空电子有限公司，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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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