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龍圖騰網獲悉山東科技大學申請的專利基于多尺度注意力的航空發動機剩余壽命預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120180042B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510614982.1，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于多尺度注意力的航空發動機剩余壽命預測方法及系統是由居文軍;孫渝林設計研發完成，并于2025-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度注意力的航空發動機剩余壽命預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于航空發動機壽命預測技術領域，公開了基于多尺度注意力的航空發動機剩余壽命預測方法及系統。該方法采集的航空發動機的原始數據進行處理，對多工況數據中的周期性和趨勢性特征進行自適應提取，動態劃分時間片段；利用低復雜度的多尺度注意力機制，通過尺度間連通建立不同時間維度的相關性，并行排列的傳感器編碼器與時間步編碼器分別從傳感器維度和時間維度提取特征，完成對多工況數據中與航空發動機退化相關信息進行捕捉，獲取航空發動機運行中剩余使用壽命值。本發明避免了單一特征提取導致的信息缺失，提升模型對不同工況變化的適應性和魯棒性。

本發明授權基于多尺度注意力的航空發動機剩余壽命預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度注意力的航空發動機剩余壽命預測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： S1，對采集的航空發動機的原始數據進行處理，獲取航空發動機運行過程的剩余使用壽命值；航空發動機通過多個傳感器實時監測工況，采集的原始數據包括飛行高度、馬赫數、油門桿角度以及多個包含有效退化信息的傳感器信息； S2，基于獲取的航空發動機運行過程的剩余使用壽命值，依據航空發動機的工況特性，對多工況數據中的周期性和趨勢性特征進行自適應提取，動態劃分時間片段；結合傳感器數據的特征權重，動態調整卷積核尺度，并構建多分辨率樹形結構； S3，基于構建的多分辨率樹形結構，利用低復雜度的多尺度注意力機制，通過尺度間連通建立不同時間維度的相關性，通過細尺度和粗尺度節點之間的信息交換實現局部和全局信息的融合，通過尺度內連通在相同尺度內獲得上下文的相關性，通過粗尺度之間內部連通獲得遠距離位置間的依賴關系； S4，將獲得的上下文的相關性、遠距離位置間的依賴關系輸入并行排列的傳感器編碼器與時間步編碼器，分別從傳感器維度和時間維度提取特征，完成對多工況數據中與航空發動機退化相關信息進行捕捉，獲取航空發動機運行中剩余使用壽命值； 在步驟S2中，依據航空發動機的工況特性，對多工況數據中的周期性和趨勢性特征進行自適應提取，動態劃分時間片段，包括： 利用離散傅里葉變換將輸入數據從時域轉換到頻域，并選擇幅值最大的K個頻率分量，保持頻域的稀疏性；通過逆傅里葉變換將選定的頻率分量還原至時域，得到周期性分量，過程為： Xper＝IDFT{f1，...,fk}＝argTopKA，A＝DFTX 式中，Xper為得到的周期性分量表示，IDFT為離散傅里葉的逆變換過程，fk為第k個頻率分量，TopK為選擇K個振幅最大的頻率分量方法，DFT為離散傅里葉變換過程，X為輸入數據，A為離散傅里葉變換后每個頻率對應的振幅； 趨勢分解部分使用不同的平均池化核進行移動平均，根據周期性分解后的剩余部分提取總體趨勢量，將不同核得到的結果采用加權運算得到趨勢分量的表示： Xrem＝X-Xper 式中，Xtrend為得到的趨勢性分量，Softmax為激活函數，確保每個元素的值在0到1之間且總和為1，為第i個內核的平均池化函數；Xrem為原始數據在經過周期性分解后的剩余數據； 將周期分量和趨勢分量與原始輸入X相加，進行沿時間維度轉換合并得到Xtrans∈RN×d，d為選擇的傳感器維度，Xtrans為輸入X與周期分量和趨勢分量在時間維度求和結果，R為實數集，N為時間序列長度；使用可學習的權重矩陣W1，W2∈Rd×M接收來自傳感器編碼器層得到的核心機數據的注意力權重，得到每個劃分出的片段大小每個劃分出的片段大小表示為： 式中，Sigmoid為激活函數，將變量映射到0,1之間；ReLU為激活函數，Xtrans為輸入X與周期分量和趨勢分量在時間維度求和結果，Xper為周期性分量，W1,W2均為權重矩陣，為劃分出的片段大小。

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