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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聚类和LSTM的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：CN112287596B 。

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：202011000802.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于聚类和LSTM的发动机剩余寿命预测方法是由刘君强;雷凡;左洪福设计研发完成，并于2020-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类和LSTM的发动机剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：一种基于聚类和LSTM的发动机剩余寿命预测方法。涉及属于航空发动机健康管理领域，具体涉及一种基于聚类和LSTM的发动机剩余寿命预测方法。提出了一种利用聚类和LSTM结合对飞机发动机的健康状况进行监测，预测发动机的剩余寿命，从而保证航班的正常运行的基于聚类和LSTM的发动机剩余寿命预测方法。按以下步骤进行预测：1标准化；2聚类分析；3突变分析；4LSTM模型预测；5计算权重值；6多阶段预测。通过实验分析表明在进行航空发动机剩余寿命预测时，我们提出的ILSTMC方法是有效的，能够使得操作人员可结合本案的预测结果更好的对发动机健康进行管理。

本发明授权一种基于聚类和LSTM的发动机剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类和LSTM的发动机剩余寿命预测方法，其特征在于：包括如下步骤：1输入发动机数据，进行样本归一化求平均处理；2在步骤1的基础上通过聚类分析准确得到多个阶段的发动机性能退化数据，具体包括：采用簇内平方误差和来求取聚类的最佳数目k，通过观察其拐点图来判定聚类数，公式如下： ωi,j＝[X1+X2+···+Xk]-14其中，Xk表示每一个聚类的概率，ω表示样本所属簇的概率数，m为模糊系数，取值为2，μ为各簇的中心点；3在步骤2的基础上，对多个阶段的退化数据采用聚类和LSTM进行预测，预测过程中利用记忆块代替普通的隐含层节点，确保信息的存储，避免了长时依赖、梯度消失的问题，具体包括：利用聚类分析获取聚类和突变点，将发动机的数据分成多个阶段；针对突变点的检测是计算每个对象与这些中心对象的距离，具体计算见公式2到公式4；计算出t-1时刻的误差，在突变点遗忘门的激活函数sigmoid的值即σ的值近似为0且输入门近似为1，而之前时刻的细胞将不能通过时间传递并保存至当前时刻，就会出现突变点；4LSTM模型预测：使用突变点进行预测，将聚类过程得到的第1类的数据作为预测的第1阶段的数据进行直接预测；第1，2两类的数据作为第2阶阶段的数据进行预测，以此类推；得到发动机的整体健康分数OHS的真实值与预测值的结果；5计算权重值：根据LSTM的算法公式计算出每一个门的权重值；6多阶段预测：数据之间采用的是顺序关联的关系，首先做聚类处理分成多个阶段的LSTM，再做预测，具体的预测过程包括：为了更加准确的得到预测效果，将聚类得到的第1类的数据作为预测的第1阶段的数据进行直接预测；其次，将数据进行迭代进行进一步的预测，将聚类得到的第1，2两类的数据作为第2阶段的数据进行预测，最后，将聚类得到的第1，2，3三类的数据作为第3阶段的数据进行预测，然后做模型比较分析，将聚类和LSTM的预测结果带入代价函数求出RSME。

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