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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利航空发动机剩余寿命预测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：CN119334645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411273759.7，技术领域涉及：G01M15/00；该发明授权航空发动机剩余寿命预测方法是由严如强;周峥;杨来浩;胡晨烨设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本航空发动机剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：一种基于对称正则下神经常微分方程的航空发动机剩余寿命预测方法，该方法中，利用传感器采集航空发动机全生命周期的监测参数；建立一阶神经常微分方程，在隐变量空间对退化过程进行连续时序建模，计算残差信号作为时变信号；建立傅里叶神经算子以近似物理系统的传递函数，将工况参数与隐变量映射到传感器响应参数，从而构建神经网络的损失函数；考虑不同退化过程之间的时间尺度变换，构建对称性正则项，约束神经常微分方程对时间尺度变换的不变性，得到具有一致结构的隐变量过程；将训练样本集和测试样本集输入到神经网络中，得到训练样本集和测试样本集分别对应的隐变量过程，根据训练样本集上的最近邻样本估计测试样本集的剩余寿命。

本发明授权航空发动机剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对称正则下神经常微分方程的航空发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤a，利用传感器采集航空发动机全生命周期的监测参数，监测参数包括压气机和涡轮的出口温度和气压，按照飞行循环数对其进行时序分割，通过降采样与补零填充，得到固定长度的样本，分别构建训练样本集和测试样本集，并进行归一化处理； 步骤b，建立一阶神经常微分方程，在隐变量空间对退化过程进行连续时序建模，计算残差信号作为时变信号，对神经常微分方程的表示能力进行增强，使得其解同时依赖于初值和时变残差信号； 步骤c，建立傅里叶神经算子以近似物理系统的传递函数，将工况参数与隐变量映射到传感器响应参数，从而构建神经网络的损失函数； 步骤d，考虑不同退化过程之间的时间尺度变换，基于一阶常微分方程的不变性条件，构建对称性正则项，约束神经常微分方程对时间尺度变换的不变性，得到具有一致结构的隐变量过程； 步骤e，将训练样本集和测试样本集输入到神经网络中，得到训练样本集和测试样本集分别对应的隐变量过程，根据训练样本集上的最近邻样本估计测试样本集的剩余寿命； 其中， 步骤d中，不同退化过程之间的时间尺度变换为不同退化过程通过沿着时间轴的尺度变换进行互相转化，一阶常微分方程的不变性条件为一阶常微分方程的解存在一个等价集合，该等价集合中的元素由等价变换生成，该等价集合的所有元素都是该常微分方程的解，常微分方程是该等价变换的不变函数，将变量定义为神经常微分方程的解，是神经网络的参数，则不变性条件为： 其中，g∈G是时间尺度变换；是最终期望的不变函数，即z和gz都是的解z在g∈G变换下生成等价解集， 利用泰勒变换，将上述不变性条件推导为： 其中，是时间尺度变换g的向量场，s是时间尺度变换的参数，为无穷小生成器； 隐变量z为表征退化过程的幂函数，或者z为指数函数； 所述无穷小生成器的表达式为ξ和η分别是变量t和z的向量场，考虑到其一阶微分项不变性条件考虑无穷小生成器的一阶延拓，记为X1，则不变性条件推导为： 其中， 因此，不变性条件简化为： 其中，ξ和η分别是变量t和z的向量场，由等价变换g的形式决定。

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