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龙图腾网获悉北京无线电计量测试研究所申请的专利一种基于KNN的发动机剩余寿命预测方法、系统、设备及计算机可读存储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：CN119830751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411968277.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于KNN的发动机剩余寿命预测方法、系统、设备及计算机可读存储介质是由贾苑;刘泰营;陈微;吕艳霞;鲁吉林;陈锡禹;陶艳玲;李萌婕;冯雅晴;高建;白庆坤;臧驰;王诗语;曹凯;王威设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于KNN的发动机剩余寿命预测方法、系统、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种基于KNN的发动机剩余寿命预测方法、系统、设备及计算机可读存储介质，涉及发动机剩余寿命及预测领域，旨在解决现有技术中KNN预测模型超参数配置优化问题。本发明方法包括：获取数据及数据预处理；对各预处理数据与其对应的剩余寿命数据进行相关系数计算，进行参数选择；定义超参数网格；网格参数寻优，建立最优KNN模型；预测发动机剩余寿命。本发明结合距离相关系数以及基于网格搜索自动化超参数寻优算法，确定KNN模型的最优K值以及距离度量，能够更快速地找到最优的传感器参数组合，实现KNN模型的自动化超参数寻优，从而提高预测模型的性能和可靠性。

本发明授权一种基于KNN的发动机剩余寿命预测方法、系统、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于KNN的发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取发动机的传感器参数数据作为训练数据，构建训练集；对所述训练集中的发动机的传感器参数数据进行预处理，得到预处理数据； 步骤S2、对各预处理数据与其对应的剩余寿命数据进行相关系数计算，并将相关系数大于设定相关系数阈值的预处理数据增入预构建的最优参数集合； 所述对各预处理数据与其对应的剩余寿命数据进行相关系数计算，其方法为： 利用距离相关系数对各预处理数据与其对应的剩余寿命数据进行相关系数计算； 步骤S3、获取所述最优参数集合中各预处理数据对应的超参数，构建超参数网格；所述超参数包括K值、距离度量及权重函数； 步骤S4、遍历所述超参数网格，将所述超参数网格中各组超参数分别代入预构建的KNN模型进行网格参数寻优，得到最优超参数组合；将所述最优超参数组合代入所述KNN模型，作为最优KNN模型； 步骤S5、获取待进行剩余寿命预测的发动机的监测数据；将所述待进行剩余寿命预测的发动机的监测数据输入到所述最优KNN模型，得到发动机剩余寿命的预测结果。

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北京无线电计量测试研究所，其通讯地址为：100854 北京市海淀区永定路50号12楼；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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