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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学青岛校区申请的专利截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法、系统及介质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：CN114154238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202111426348.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法、系统及介质是由任立坤;秦海勤;谢镇波;李边疆;于晓琳;徐可君;谢静;马中原设计研发完成，并于2021-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明属于航空发动机性能监控技术领域，公开了截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法、系统及介质。截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法包括航空发动机仿真数据集的产生方法；航空发动机部件级网络及流量网络的蒙特卡洛训练方法；航空发动机截面参数自适应模型的蒙特卡洛训练方法；航空发动机截面参数自适应模型的飞行数据再训练方法；航空发动机截面参数自适应模型的部署方法。相比与传统的截面参数阈值监控方法，本发明的模型和算法能够根据发动机不同的飞行条件和工作点计算性能正常退化下的截面参数值，更加合理地对发动机的性能退化状态进行评估，能够降低截面参数虚警率与漏报率，提高航空发动机监控过程的准确性。

本发明授权截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法，其特征在于，所述截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法包括： 结合航空发动机工作的热力学模型，并采用神经网络模型获取航空发动机截面参数随飞行条件及工作点的变化规律；基于获取的变化规律作为航空发动机实际使用的监控模型对航空发动机的性能状态进行监控； 所述截面参数自适应评估的航空发动机性能监控方法具体包括： S1，航空发动机仿真数据集的产生：从航空发动机飞行数据中提取飞行条件及工作点的概率分布，采用蒙特卡洛方法，利用航空发动机热力学模型构建航空发动机仿真数据集； S2，航空发动机部件级网络及流量网络的蒙特卡洛训练：利用S1产生的仿真数据集，对航空发动机部件级网络及流量网络进行训练； S3，航空发动机截面参数自适应模型的蒙特卡洛训练：将S2训练完成的航空发动机流量网络接入到S2的航空发动机部件级网络中，替代部件级网络中难以测量的空气流量输入，形成航空发动机截面参数自适应模型，并利用S1的数据集对该模型进行预训练； S4，航空发动机截面参数自适应模型的飞行数据再训练：从飞行数据中筛选S3建立的自适应模型所需的输入及输出数据并对其进行处理，形成飞行数据集，对航空发动机截面参数自适应模型进行再训练； S5，航空发动机截面参数自适应模型的部署：通过对比截面参数自适应模型在标准飞行数据与待测飞行数据上截面参数误差分布图，给出航空发动机性能及退化趋势是否正常的结论。

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中国人民解放军海军航空大学青岛校区，其通讯地址为：266041 山东省青岛市李沧区四流中路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”。

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