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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多维数据融合和动态权重的装备健康评估方法及装置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：CN120974437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511492446.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多维数据融合和动态权重的装备健康评估方法及装置是由陈嘉宇;陆钦华;王旭航;陈孟雪;马煜程;葛红娟设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维数据融合和动态权重的装备健康评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于多维数据融合和动态权重的装备健康评估方法及装置，涉及装备健康管理领域中的装备复杂系统的智能监测和健康评估技术，本发明包括：分别从健康参数随时间的回归趋势、不同健康参数间的关联关系以及健康参数数据概率分布的角度，描述健康参数随装备贮存年限增长的变化情况，准确反映健康参数监测数据和基线数据之间的差异。提出贮存全过程权重动态更新方法，科学计算不同健康参数在计算健康指标时所占权重。从而有效解决装备在实际贮存和使用过程中因无法频繁通电测试导致健康参数监测数据稀缺问题，在监测数据有限的情况下，提高装备健康状态的评估精确程度。

本发明授权基于多维数据融合和动态权重的装备健康评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多维数据融合和动态权重的装备健康评估方法，其特征在于，包括： S1、针对装备的健康特征参数，建立装备健康基线模型； S2、对所述装备健康基线模型输出的健康指标进行基于权重的动态调整，之后获取装备综合健康指标；S2包括：利用CRITIC法和熵权法对健康指标的权重进行自适应更新；根据更新后的权重和健康指标，生成综合健康指标； 所述利用CRITIC法和熵权法对健康指标的权重进行自适应更新，包括：计算健康指标的初始权重，，和分别表示基于第一年的基线数据的第i个参数分别通过CRITIC法和熵权法计算健康指标时的权重； 参数数据扩展后，再次进行迭代计算，第k次迭代后的参数权重为：，和分别为第k次迭代时，通过CRITIC法和熵权法为第i个健康特征参数计算所得的权重； 生成综合健康指标的过程，包括：将第i个健康特征参数各自的参数健康指标，利用自适应更新后的动态权重进行加权融合，得到初步的综合健康指标：，，其中，代表第i个健康特征参数的第j类分健康指标，m为分健康指标的种类数量，n表示健康特征参数的数量；最终获取的装备综合健康指标H等于，Hi,MD表示第i个健康特征参数的马氏距离指标，Hi,MAE表示第i个健康特征参数的平均绝对误差指标，Hi,OP表示第i个健康特征参数的概率密度分布重合百分比指标；迭代循环：重复参数数据的扩展和动态权重更新，将新的参数运行数据纳入权重计算数据集，使得参数数据集的持续更新和权重的自适应更新； S3、根据装备综合健康指标的失效判定条件，确定装备的健康状态；其中，S3包括：根据得到的装备综合健康指标，筛选健康状态最好的装备；对健康状态最好的装备综合健康指标进行归一化处理后，确定装备综合健康指标失效判定阈值并划定失效判定基线；利用所述失效判定基线对待分析装备的健康状态进行评价，之后根据装备的实际使用年份，对待分析装备按照健康状态进行排序； 确定装备综合健康指标失效判定阈值并划定失效判定基线的方式包括：通过比较参与测试的数件装备的健康状态确定健康指标失效判定阈值，其中以综合健康指标最小的装备的第一个数据点作为起始点，以综合健康指标最小的装备在失效起始年限时的数值作为终点进行数据归一化，划定统一的装备失效判定基线的失效判定裕度为5%、健康指标失效判定阈值为0.95； 之后通过准确率、精确率、召回率和F1分数这4个指标对装备失效判定基线的健康评估能力进行评价，其中，准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例，反映分类器对整个样本集的判别能力；精确率是指在被分类为正类的样本中，真正的正类样本所占的比例，用于衡量了分类器对正类样本预测的准确性；召回率是指在所有真正的正类样本中，被正确预测为正类的样本所占的比例，反映分类器对正类样本的查全能力；F1分数是精确率和召回率的调和平均数。

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