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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于多目标故障检测观测器和改进LSSVM的航空发动机传感器故障诊断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：CN115859616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211526096.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于多目标故障检测观测器和改进LSSVM的航空发动机传感器故障诊断方法是由汤文涛;邱仲廷;孙希明;吴迪设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标故障检测观测器和改进LSSVM的航空发动机传感器故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于多目标故障检测观测器和改进LSSVM的航空发动机传感器故障诊断方法，属于控制领域，要点是建立含有模型不确定性的航空发动机控制系统数学模型，根据所述航空发动机控制系统模型确定故障检测观测器；根据所述故障检测观测器确定误差系统；根据所述误差系统模型不确定性鲁棒性和故障敏感性确定的多目标约束条件求取观测器增益矩阵；根据所述故障检测观测器获得对模型不确定性鲁棒的残差；利用所得鲁棒性残差，基于鲸鱼算法优化LSSVM核函数参数和惩罚因子，建立最优航空发动机传感器故障诊断模型；根据所述诊断模型对故障检测观测器所得残差进行分类，效果是对微小故障的分类效果好，准确率高。

本发明授权基于多目标故障检测观测器和改进LSSVM的航空发动机传感器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标故障检测观测器和改进LSSVM的航空发动机传感器故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 建立含有模型不确定性的航空发动机控制系统数学模型； 根据所述航空发动机控制系统数学模型确定故障检测观测器； 根据所述故障检测观测器确定误差系统，所得误差系统包括第一子系统和第二子系统； 根据所述误差系统模型不确定性、鲁棒性和故障敏感性，确定多目标约束条件，根据所述多目标约束条件，获取观测器增益矩阵； 根据所述故障检测观测器获取对模型不确定性鲁棒的残差； 根据所述模型不确定性鲁棒残差，初始化基于LSSVM的航空发动机传感器故障诊断模型的基本参数； 利用鲸鱼算法优化基于LSSVM的航空发动机传感器故障诊断模型的核函数参数和惩罚因子，获取最优航空发动机传感器故障诊断模型； 根据所述最优航空发动机传感器故障诊断模型，对所述故障检测观测器获得的残差进行故障分类，获取故障类型； 其中，存在传感器故障时含有模型不确定性的航空发动机控制系统的模型，由公式1表示： 其中是状态向量，是控制输入，是测量输出，是过程干扰，是测量噪声，是传感器故障；和分别表示n维和m×n维的欧式空间，In表示n×n维的单位矩阵； A，B，C，Dw，Dv和F是适当维数的已知矩阵，ΔA，ΔB，ΔC和ΔF是参数不确定性，ΔA，ΔB，ΔC和ΔF未知但有界，满足 其中和是已知的所有元素非负的矩阵； ΔA＝M1Δ1N1，ΔB＝M2Δ2N2，ΔC＝M3Δ3N3，ΔF＝M4Δ4N43 其中Mi和Ni是适当维数的已知矩阵，i＝1,2,3,4，并且 和是未知的矩阵，且满足

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