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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利在線預測場景下航空發動機剩余壽命不確定性量化方法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：CN119862800B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20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：202510352787.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權在線預測場景下航空發動機剩余壽命不確定性量化方法是由蔡志強;王偉;陸文灝;王兆強;司書賓;孟學煜;張帥設計研發完成，并于2025-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本在線預測場景下航空發動機剩余壽命不確定性量化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及航空發動機技術領域，具體涉及一種在線預測場景下航空發動機剩余壽命不確定性量化方法，該方法獲取航空發動機在試車及運行過程中訓練數據集；基于擴散模型，根據監測數據，并結合表征映射函數，獲取去噪網絡模型；采集在線預測場景下存在隨機缺失和傳感器故障數據的測試樣本；根據測試樣本通過優化后的去噪網絡模型，獲取填充樣本；將填充樣本與測試樣本相結合，獲取填充后的測試樣本；對填充后的測試樣本，根據訓練好的RUL預測模型，以及加權經驗分布函數，共形預測構建RUL預測區間。本發明旨在精確評估航空發動機的綜合性能，提高預測結果的可靠性與魯棒性。

本發明授權在線預測場景下航空發動機剩余壽命不確定性量化方法在權利要求書中公布了：1.一種在線預測場景下航空發動機剩余壽命不確定性量化方法，其特征在于，包括：獲取航空發動機在試車及運行過程中訓練數據集，其中，所述訓練數據集包括監測數據以及該監測數據對應的剩余壽命標簽；根據監測數據通過預訓練策略對監測數據的表征，獲取表征映射函數；基于擴散模型，根據監測數據，并結合表征映射函數，獲取去噪網絡模型；將訓練數據集劃分為訓練子集和校準子集；根據訓練子集對RUL預測模型進行訓練獲取訓練好的RUL預測模型；通過校準子集構建將監測數據映射到潛在空間的映射網絡；采集在線預測場景下存在隨機缺失和傳感器故障數據的測試樣本；根據測試樣本通過優化后的去噪網絡模型，獲取填充樣本；將填充樣本與測試樣本相結合，獲取填充后的測試樣本；將校準子集中的樣本以及填充后的測試樣本通過映射網絡，映射到潛在空間中，獲取校準子集中每個樣本的權重；根據校準子集中每個樣本的絕對殘差構建符合性分數，并通過不同樣本的權重對符合性分數進行加權，定義加權經驗分布函數；對填充后的測試樣本，根據訓練好的RUL預測模型，以及加權經驗分布函數，共形預測構建RUL預測區間。

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西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區友誼西路127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”。