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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;北京空间飞行器总体设计部申请的专利一种基于经验模态分解的卫星部件健康状态评估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：CN116244586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211246200.6，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种基于经验模态分解的卫星部件健康状态评估方法是由李玉庆;王晶燕;程瑶;吴浩龙;雷明佳;王日新;徐敏强设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于经验模态分解的卫星部件健康状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于经验模态分解的卫星部件健康状态评估方法，包括如下步骤：步骤一、基于卫星部件产品特征参数集建立统计参数数据集：利用产品特征参数的遥测数据进行时域统计分析，分别得到用于对产品进行健康状态评估的各个统计参数数据集；步骤二、提取基于经验模态分解EMD分解的信号序列主成分：对统计参数数据样本集进行主要成分的提取与重构；步骤三、评估基于统计参数主要成分的健康状态。本方法实现了基于数据驱动的卫星健康状态定量评估技术，在不需要产品组成、结构关系的前提下，通过构建基于历史遥测数据的健康状态评分体系，可对卫星部件产品的健康状态同时给出定量和定性的评估结果，本发明提出的健康评估准确率可达到90％。

本发明授权一种基于经验模态分解的卫星部件健康状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于经验模态分解的卫星部件健康状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、基于卫星部件产品原始遥测数据参数集建立统计参数数据集：首先从卫星部件产品的原始遥测数据中筛选具有实际物理意义的参数构建特征参数集，然后对特征参数集进行数据预处理和重组排列以构建卫星产品特征参数数据样本集，最后利用时域分析方法提取特征参数数据样本集的统计参数，分别得到用于进行产品健康状态评估的各个统计参数数据集； 步骤二、基于经验模态分解EMD和多尺度排列熵MPE提取统计参数序列主成分：利用经验模态分解将信号分解成若干个本征模函数IMF，然后利用多尺度排列熵MPE来衡量本征模函数IMF的复杂程度，最后根据MPE的阈值区分主要成分和次要成分，完成信号序列主要成分的重构提取； 其中，基于多尺度排列熵MPE的主要成分与次要成分的区分及MPE阈值确定的方法为：根据特征指标本征模函数IMF的MPE大小来区分特征指标的主要成分和次要部分； 计算信号序列多尺度排列熵MPE的过程如下： 1将时间序列粗粒化处理：对长度为N的时间序列进行粗粒化处理得到粗粒化序列，其表达式为： ； 其中，s为尺度因子，；表示对取整，当s=1时，粗粒化序列即为原始序列； 2对每个粗粒化序列进行空间重构； 3重构分量按升序排列，计算每一种符号序列出现的概率； 4根据计算每个粗粒化序列的排列熵，并进行归一化处理，进而得到多尺度排列熵值； 确定区分主要成分和次要成分的MPE阈值的过程如下： 1构造若干个趋势序列和随机噪声序列代表不同的主要成分和细节成分，并分别组成新的时间序列； 2对1中组成的新的时间序列进行EMD分解，获得若干个本征模函数IMF，根据不同的MPE值将小于该值的IMF重构为主要成分； 3计算2中以不同MPE值重构的主要成分与原始趋势序列的欧氏距离，以最小欧氏距离和使重构成分含较少波动的MPE为目标，确定MPE阈值； 对于时间序列，将时间序列EMD分解后，再根据MPE值，将特定的IMF重构后，对该时间序列的主要成分进行提取； 步骤三、基于统计参数主要成分评估产品健康状态：利用统计参数的主要成分和欧氏距离的方法建立起不同健康状态的阈值范围，实现对卫星部件产品的健康状态评估。

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哈尔滨工业大学;北京空间飞行器总体设计部，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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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