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龍圖騰網恭喜山東大學申請的專利基于采樣觀測器的航空發動機氣動失穩預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117556538B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311533524.2，技術領域涉及：G06F30/15；該發明授權基于采樣觀測器的航空發動機氣動失穩預測方法及系統是由胡競濤;王聰;吳偉明;朱澤鍵;陳填銳設計研發完成，并于2023-11-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于采樣觀測器的航空發動機氣動失穩預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于采樣觀測器的航空發動機氣動失穩預測方法及系統，包括：以航空發動機單測點數據及其導數為狀態變量的微分方程作為描述發動機失穩發展過程中正常模式和失穩先兆模式的動力學模型；構建對應不同失穩試驗的神經網絡辨識模型，將相似工況下的神經網絡辨識模型進行融合表達，構造包含多個決策組的失穩特性的知識庫；利用實測的單測點壓力數據在每個決策組進行先兆模式檢測，得到相對應的二級決策結果，對不同決策組的二級決策結果進行綜合處理，得到一級決策結果。本發明采用單一傳感器數據獲取氣動失穩模型在大范圍狀態空間的神經網絡表達，有利于降低決策過程的計算復雜度，從而提高失穩預測的實時性。

本發明授權基于采樣觀測器的航空發動機氣動失穩預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于采樣觀測器的航空發動機氣動失穩預測方法，其特征在于，包括： 獲取航空發動機在不同工況下失穩發展過程中的單測點壓力數據； 以單測點數據及其導數為狀態變量的微分方程作為描述發動機失穩發展過程中正常模式和失穩先兆模式的動力學模型； 利用采樣高增益觀測器從單測點數據中估計出導數信息，在由單測點壓力數據及其導數信息形成的狀態軌跡分布區域內，構建神經網絡辨識模型，所述神經網絡用于辨識每一次失穩試驗中正常模式和失穩先兆模式的動力學模型； 將相似工況下所有失穩試驗中正常模式或者失穩先兆模式的神經網絡辨識模型進行融合表達，構造包含多種工況下失穩特性的知識庫，根據工況不同，將知識庫中的融合模型劃分到不同決策組； 利用知識庫中的神經網絡融合模型構造動態估計器，并將航空發動機實測的單測點壓力數據作為所述動態估計器的輸入，每個決策組獨立進行先兆模式檢測，得到相對應的二級決策結果，對不同決策組的二級決策結果進行綜合處理，得到一級決策結果； 其中，構建對應不同次失穩試驗的神經網絡辨識模型，具體為： 其中，χ為辨識器狀態，為單測點數據的導數，α為辨識器增益，為神經網絡權重的估計值，為神經網絡基底，T為采樣周期，用來學習正常或失穩先兆模式的非線性動態； 將相近工況下的神經網絡辨識模型進行融合表達，具體為： 其中，分別表示相似工況下多次失穩試驗對應的徑向基函數向量， 和分別表示相似工況下多次失穩試驗的神經網絡辨識結果，和分別表示相似工況下多次失穩試驗中軌跡附近的徑向基函數子向量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：250061 山東省濟南市歷下區經十路17923號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。