买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于TCSNN的航空发动机气路部件衰退预测系统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：CN120180936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510652621.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于TCSNN的航空发动机气路部件衰退预测系统是由马艳华;王志宇;贾立浩;孙希明设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TCSNN的航空发动机气路部件衰退预测系统在说明书摘要公布了：一种基于TCSNN的航空发动机气路部件衰退预测系统，涉及人工智能领域。所述的基于TCSNN的航空发动机气路部件衰退预测系统包括部署于FPGA上的数据输入模块、性能预测模块和数据输出模块；基于多部件的气路性能参数对体现整机性能的排气温度进行预测；该系统采用TCSNN网络模型，对于TCN进行改进，提高网络模型的抗干扰能力和预测准确性。

本发明授权一种基于TCSNN的航空发动机气路部件衰退预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于TCSNN的航空发动机气路部件衰退预测系统，其特征在于，所述的基于TCSNN的航空发动机气路部件衰退预测系统包括部署于FPGA上的数据输入模块、性能预测模块和数据输出模块； 所述的数据输入模块包括传感器模块、UART串口接收模块、数据处理模块、行缓存RAM模块；各个模块的组成及其具体功能如下： 传感器模块：包括各种类型的传感器，用于采集各气路部件参数随时间变化的原始数据； UART串口接收模块：用于接收传感器模块采集的各气路部件参数随时间变化的原始数据，并根据UART协议解析后生成特征数据； 数据处理模块：用于对UART串口接收模块的根据UART协议解析生成的特征数据进行处理，得到特征序列；数据处理模块部署在FPGA的PS端，处理得到的特征序列通过AXI总线从PS端传输到PL端； 行缓存RAM模块：用于缓存经数据处理模块处理得到的特征序列； 所述的性能预测模块包括权重加载模块、权重ROM模块、时间卷积网络计算模块、数据流控制模块、脉冲神经元计算模块、全连接计算模块；各个模块的组成及其具体功能如下： 权重加载模块：时间卷积网络计算模块向权重加载模块发送权重地址索引，权重地址索引包括单层内卷积循环次数计数信号以及卷积层整体循环计数信号，权重加载模块根据权重地址索引生成所需要读取的权重参数的地址； 权重ROM模块：用于将TCSNN训练得到的权重参数以COE文件的形式写入FPGA的BRAM中，并根据权重加载模块生成的权重参数的地址，向时间卷积网络计算模块输出所需要的权重参数； 时间卷积网络计算模块：包括输入数据缓存RAM单元、卷积计算结果缓存RAM单元以及卷积及残差通用计算单元； 输入数据缓存RAM单元：用于缓存来自数据输入模块中的行缓存RAM模块的特征序列； 卷积计算结果缓存RAM单元：用于缓存卷积及残差通用计算单元进行卷积计算及残差计算后的中间结果数据； 卷积及残差通用计算单元：根据TCSNN的形状以及FPGA的DSP和LUT资源设计卷积计算并行度，卷积及残差通用计算单元根据设计的卷积计算并行度，读取输入数据缓存RAM单元中的特征序列和卷积计算结果缓存RAM单元中的中间结果数据，同时读取与特征序列相匹配的权重ROM模块中的权重参数进行卷积计算及残差计算；在卷积计算及残差计算过程中，每一层的卷积计算过程中需要不断更新单层内卷积循环次数计数信号以刷新权重参数；每一层的卷积计算完成后，更新卷积层整体循环计数信号，并将当前层的卷积计算的中间结果数据缓存在卷积计算结果缓存RAM单元中，下一层的卷积计算开始时则直接从卷积计算结果缓存RAM单元中读取上一层的卷积计算的中间结果数据，进行下一层的卷积计算；当所有层的卷积计算全部完成后，卷积及残差通用计算单元执行残差计算：从输入数据缓存RAM单元读取特征序列，将特征序列与刷新后的权重参数进行卷积计算，卷积计算的结果与卷积计算结果缓存RAM单元中已经缓存的最后一层的卷积计算结果进行加权相加，至此完成整个时间卷积网络计算模块的全部计算； 脉冲神经元计算模块：脉冲神经元计算模块包括Z个脉冲神经元，根据每个脉冲神经元所设计的时间步参数构建级流水线结构，每级流水线结构由一组LIF模型算子构建，第一级流水线结构中初始缓存的膜电位设置为零，根据时间卷积网络计算模块输出的结果信号向下一级流水线结构传递膜电位或产生输出脉冲；脉冲神经元计算模块基于脉冲神经元的发放时序将时间卷积网络计算模块输出的结果信号转化为脉冲信号；LIF模型算子通过如下公式解释： （1） （2） 式中：表示膜的时间常数，表示脉冲神经元的膜电位，表示脉冲神经元的静息电位，表示膜电阻，表示外部输入的电流随时间的变化；公式（1）描述了膜电位受到静息电位的泄漏效应以及外部输入电流的影响；表示脉冲神经元发放脉冲的时刻，表示脉冲神经元发放脉冲后趋近于0的时间内脉冲神经元的膜电位，表示脉冲神经元发放脉冲后膜电位的重置值；公式（2）描述了脉冲神经元在时刻发放脉冲后，会在趋近于0的时间内将其膜电位重置为； 数据流控制模块：由脉冲神经元计算模块输出的脉冲信号需要重复C次输入时间卷积网络计算模块进行卷积计算及残差计算，以及脉冲神经元计算模块转化为脉冲信号，当最后一次时间卷积网络计算模块计算完成后，经脉冲神经元计算模块处理转化为脉冲信号后再交由全连接计算模块进行计算；数据流控制模块根据单层内卷积循环次数计数信号和卷积层整体循环计数信号对性能预测模块中各个模块之间的输出流向进行控制； 全连接计算模块：全连接计算模块负责将脉冲神经元计算模块最后一次得到的脉冲信号映射到最终的输出空间，通过两层全连接网络将脉冲信号映射为排气温度的预测值； 所述的数据输出模块包括UART串口发送模块和阈值判断模块； UART串口发送模块：用于将性能预测模块得到的排气温度的预测值根据UART协议进行打包并通过串口发送至上位机，用于显示排气温度的预测值和安全报警； 阈值判断模块：用于监测排气温度的预测值是否高于安全阈值，若排气温度的预测值高于安全阈值则进行安全报警。

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大连理工大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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”。