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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利在线预测场景下航空发动机剩余寿命不确定性量化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：CN119862800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510352787.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权在线预测场景下航空发动机剩余寿命不确定性量化方法是由蔡志强;王伟;陆文灏;王兆强;司书宾;孟学煜;张帅设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本在线预测场景下航空发动机剩余寿命不确定性量化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空发动机技术领域，具体涉及一种在线预测场景下航空发动机剩余寿命不确定性量化方法，该方法获取航空发动机在试车及运行过程中训练数据集；基于扩散模型，根据监测数据，并结合表征映射函数，获取去噪网络模型；采集在线预测场景下存在随机缺失和传感器故障数据的测试样本；根据测试样本通过优化后的去噪网络模型，获取填充样本；将填充样本与测试样本相结合，获取填充后的测试样本；对填充后的测试样本，根据训练好的RUL预测模型，以及加权经验分布函数，共形预测构建RUL预测区间。本发明旨在精确评估航空发动机的综合性能，提高预测结果的可靠性与鲁棒性。

本发明授权在线预测场景下航空发动机剩余寿命不确定性量化方法在权利要求书中公布了：1.一种在线预测场景下航空发动机剩余寿命不确定性量化方法，其特征在于，包括：获取航空发动机在试车及运行过程中训练数据集，其中，所述训练数据集包括监测数据以及该监测数据对应的剩余寿命标签；根据监测数据通过预训练策略对监测数据的表征，获取表征映射函数；基于扩散模型，根据监测数据，并结合表征映射函数，获取去噪网络模型；将训练数据集划分为训练子集和校准子集；根据训练子集对RUL预测模型进行训练获取训练好的RUL预测模型；通过校准子集构建将监测数据映射到潜在空间的映射网络；采集在线预测场景下存在随机缺失和传感器故障数据的测试样本；根据测试样本通过优化后的去噪网络模型，获取填充样本；将填充样本与测试样本相结合，获取填充后的测试样本；将校准子集中的样本以及填充后的测试样本通过映射网络，映射到潜在空间中，获取校准子集中每个样本的权重；根据校准子集中每个样本的绝对残差构建符合性分数，并通过不同样本的权重对符合性分数进行加权，定义加权经验分布函数；对填充后的测试样本，根据训练好的RUL预测模型，以及加权经验分布函数，共形预测构建RUL预测区间。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。