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龙图腾网恭喜中国航空发动机研究院申请的专利采用样本自适应加权的发动机性能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：CN114662409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210417673.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权采用样本自适应加权的发动机性能预测方法是由邵冬;陈前景;罗斌;吴雨婷;贾志刚;刘博维设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本采用样本自适应加权的发动机性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及发动机状态监测技术领域，具体涉及一种采用样本自适应加权的发动机性能预测方法，包括如下步骤：建立第一数据集和第二数据集，所述第一数据集为当前发动机的已运行数据集，所述第二数据集包括N台所述当前发动机同型号其它发动机的运行数据集；将所述第一数据集和所述第二数据集根据飞行包线分布进行聚类，获得M个聚类中心；建立子模型，以使M个聚类中心均包括N个子模型；每个所述聚类中心初始化一个预测权重向量W，对其包括的N个子模型进行加权平均，构建M个线性加权预测模型，所述线性加权预测模型用于预测发动机性能；优化聚类中心的所述预测权重向量W。该方法充分发挥了数据多样性，满足航空发动机精准性能预测的需求。

本发明授权采用样本自适应加权的发动机性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种采用样本自适应加权的发动机性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、建立第一数据集和第二数据集，所述第一数据集为当前发动机的已运行数据集，所述第二数据集包括N台所述当前发动机同型号其它发动机的已运行数据集； S2、将所述第一数据集和所述第二数据集根据飞行包线分布进行聚类，获得M个聚类中心； S3、N台其它发动机基于不同的所述聚类中心分别建立子模型，以使M个聚类中心均包括N个子模型； S4、每个所述聚类中心初始化一个预测权重向量W，对其包括的N个子模型进行加权平均，构建M个线性加权预测模型，所述线性加权预测模型用于预测发动机性能； S5、每个所述聚类中心初始化一个空数据池，将所述当前发动机的当前运行数据放入一所述聚类中心的空数据池，优化该所述聚类中心的所述预测权重向量W，所述一所述聚类中心指与所述当前运行数据距离最近的聚类中心； S6：每隔m个时刻，重复S4至S5的过程，滚动自适应优化所述预测权重向量W。

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中国航空发动机研究院，其通讯地址为：101304 北京市顺义区顺兴路21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”。