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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于迁移学习的航空发动机退化状态故障诊断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：CN113283004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202110440994.9，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于迁移学习的航空发动机退化状态故障诊断方法是由赵永平;陈耀斌设计研发完成，并于2021-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的航空发动机退化状态故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于迁移学习的航空发动机退化状态故障诊断方法，该方法基于极限学习机ELM实现，并将迁移学习的思想加入其中。该方法利用了发动机未退化时的大量运行数据，和发动机某一退化状态的少量数据，并将未退化时的数据视为源域数据，将退化后的数据视为目标域数据。该方法一共分为两个阶段，第一个阶段采用源域的数据训练极限学习机模型，提取源域的信息；在第二个阶段，采用目标域数据进行训练，对目标域进行适配。本发明通过迁移学习解决了航空发动机故障诊断数据缺乏的问题，并将其与ELM结合，保证了故障诊断的实时性和准确性。

本发明授权一种基于迁移学习的航空发动机退化状态故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的航空发动机退化状态故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在发动机标称状态下收集历史飞行数据作为源域数据；步骤2：在发动机当前退化程度下收集飞行数据作为目标域数据；步骤3：利用源域数据训练正则化极限学习机模型，得到中间模型，转入步骤4；或利用源域数据和目标域数据的组合训练正则化极限学习机模型，得到故障诊断模型，转入步骤5；步骤4：利用目标域数据继续训练中间模型，得到故障诊断模型；步骤5：将实时飞行数据输入故障诊断模型，诊断故障是否发生，以及发生的部件；步骤3中利用源域数据训练正则化极限学习机模型得到中间模型的具体步骤为：所述正则化极限学习机模型的目标函数为： 其中，β为模型的输出权重，Τ为数据的实际输出，Η为隐含层的输出，Η的计算方法如下： 公式中的wi、bi分别表示第i个隐含层神经元对应的输入权值和偏置，i＝1,2,...,L，j＝1,2,…,N，L表示隐含层神经元个数，N表示样本数量，g·表示隐含层的激活函数，hxj表示第j个样本对应的隐含层输出；该目标函数的最优解为： 其中，I为相应维数的单位矩阵，C为正则化常数；利用源域数据训练所述正则化极限学习机模型，根据公式3，得到中间模型的输出权重 Xs表示源域数据，Ts表示源域标签向量，IL表示维度为L的单位矩阵；步骤4中利用目标域数据继续训练中间模型的具体步骤包括：根据目标域数据以及步骤3中得到的中间模型的输出权重构建目标函数： 其中，C1＞0，C2＞0为两个常数；通过对公式5求导，并令其等于0，得到最优解： Xt表示目标域数据，Tt表示目标域标签向量；最后利用目标域数据进行测试；步骤3中利用源域数据和目标域数据的组合训练正则化极限学习机模型的具体步骤包括：所述正则化极限学习机模型的目标函数为： 其中C1、C2为两个大于0的常数；通过对式7求导，并令导数等于0，得到解为： β为模型的输出权重，Η为隐含层的输出，Xs表示源域数据，Ts表示源域标签向量，IL表示维度为L的单位矩阵，Xt表示目标域数据，Tt表示目标域标签向量；最后利用目标域数据进行测试。

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