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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于采样观测器的航空发动机气动失稳预测方法及系统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：CN117556538B 。

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：202311533524.2，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于采样观测器的航空发动机气动失稳预测方法及系统是由胡竞涛;王聪;吴伟明;朱泽键;陈填锐设计研发完成，并于2023-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于采样观测器的航空发动机气动失稳预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于采样观测器的航空发动机气动失稳预测方法及系统，包括：以航空发动机单测点数据及其导数为状态变量的微分方程作为描述发动机失稳发展过程中正常模式和失稳先兆模式的动力学模型；构建对应不同失稳试验的神经网络辨识模型，将相似工况下的神经网络辨识模型进行融合表达，构造包含多个决策组的失稳特性的知识库；利用实测的单测点压力数据在每个决策组进行先兆模式检测，得到相对应的二级决策结果，对不同决策组的二级决策结果进行综合处理，得到一级决策结果。本发明采用单一传感器数据获取气动失稳模型在大范围状态空间的神经网络表达，有利于降低决策过程的计算复杂度，从而提高失稳预测的实时性。

本发明授权基于采样观测器的航空发动机气动失稳预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于采样观测器的航空发动机气动失稳预测方法，其特征在于，包括： 获取航空发动机在不同工况下失稳发展过程中的单测点压力数据； 以单测点数据及其导数为状态变量的微分方程作为描述发动机失稳发展过程中正常模式和失稳先兆模式的动力学模型； 利用采样高增益观测器从单测点数据中估计出导数信息，在由单测点压力数据及其导数信息形成的状态轨迹分布区域内，构建神经网络辨识模型，所述神经网络用于辨识每一次失稳试验中正常模式和失稳先兆模式的动力学模型； 将相似工况下所有失稳试验中正常模式或者失稳先兆模式的神经网络辨识模型进行融合表达，构造包含多种工况下失稳特性的知识库，根据工况不同，将知识库中的融合模型划分到不同决策组； 利用知识库中的神经网络融合模型构造动态估计器，并将航空发动机实测的单测点压力数据作为所述动态估计器的输入，每个决策组独立进行先兆模式检测，得到相对应的二级决策结果，对不同决策组的二级决策结果进行综合处理，得到一级决策结果； 其中，构建对应不同次失稳试验的神经网络辨识模型，具体为： 其中，χ为辨识器状态，为单测点数据的导数，α为辨识器增益，为神经网络权重的估计值，为神经网络基底，T为采样周期，用来学习正常或失稳先兆模式的非线性动态； 将相近工况下的神经网络辨识模型进行融合表达，具体为： 其中，分别表示相似工况下多次失稳试验对应的径向基函数向量， 和分别表示相似工况下多次失稳试验的神经网络辨识结果，和分别表示相似工况下多次失稳试验中轨迹附近的径向基函数子向量。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。