根据《中华人民共和国促进科技成果转化法》等国家法律法规，现将如下科技成果许可进行公示。公示期15天，自2025年5月20日至2025年6月3日。如有任何异议，请于公示期内向科研院实名反映。
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1.专利号：ZL201210200982.X
专利名称：一种基于联合多观测器的故障诊断与容错控制装置
专利简介：本发明公布了一种基于联合多观测器的故障诊断与容错控制装置及方法，属于航空航天领域。本发明的基于联合多观测器的故障诊断与容错控制装置包括如下模块：故障注入模块、故障诊断模块、实时监控模块、硬件控制模块。采用的方法主要解决了基于观测器的传统故障诊断方法条件的局限，操作简单，可实现性强，能够用于四旋翼直升机执行机构故障诊断和状态监视的可行性验证。
发明人：姜斌,陈复扬,张新宇,刘剑慰,杨新哲
专利权人：南京航空航天大学
专利授权日：2015-08-12
2.专利号：ZL202310213514.4
专利名称：一种基于挠度功率阈值的柔性转子系统轴承打滑诊断方法
专利简介：本发明公开了一种基于挠度功率阈值的柔性转子系统轴承打滑诊断方法。首先，同时采集柔性转子模态变形最大点处的挠度、轴承振动加速度和保持架打滑率数据，并构建数据集；其次，根据转子挠度数据绘制挠度曲线并计算挠度平均功率点，并根据挠度曲线和挠度平均功率点确定轴承运动是否处于共振区；然后，对构建的数据集中的振动加速度数据进行滤波去噪，并基于特征增强生成对抗网络生成更多的训练样本；最后，分别在轴承处于共振和非共振打滑区时构建训练和测试数据集，并基于构建的训练数据集、测试数据集和深度元迁移学习算法分别搭建轴承共振打滑和非共振打滑迁移诊断模型。本发明可以基于转子挠度和轴承振动加速度数据实现轴承打滑率的准确测量。
发明人：姜斌,马磊明,陆宁云,肖玲斐,郭勤涛,王心荻
专利权人：南京航空航天大学
专利授权日：2025-04-08
3.专利号：ZL201910088669.3
专利名称：一种基于云模型的卫星姿控系统健康状态评估和预测方法
专利简介：本发明公开了一种基于云模型的卫星姿控系统健康状态评估和预测方法，该方法贴近卫星姿态控制系统结构和功能，包括建立卫星姿控系统健康评估指标集，然后利用历史和当前数据，引入云模型理论建立卫星姿控系统健康状态确定方法，结合所建立指标集中各指标的重要度权重，得到客观合理的综合健康状态评估结果，同时了解卫星姿控系统健康状态的可能的变化情况，并在此基础上开展了健康状态趋势预测研究分析。本发明对卫星姿控系统仿真平台进行了短期和长期的健康趋势预测分析，为卫星的自主健康管理提供了高效的方法。
发明人：姜斌,曲若彤,程月华,陆宁云,江文建
专利权人：南京航空航天大学
专利授权日：2023-06-09
4.专利号：ZL201811531889.0
专利名称：基于无标签、不均衡、初值不确定数据的航空发动机寿命预测方法
专利简介：本发明公开了一种基于无标签、不均衡、初值不确定数据的航空发动机寿命预测方法,包括以下步骤：首先利用相关性指标和趋势性指标，对发动机训练数据集进行特征筛选；然后利用量子模糊聚类得到的健康状态标签，并训练多变量深度森林分类器，得到航空发动机健康评估模型；同时利用发动机训练数据集，训练长短周期记忆神经网络(LSTM)时间序列预测模型；最后利用发动机测试数据集，根据训练好的健康评估模型和时间序列预测模型，得到发动机不同健康阶段的维持时间和最终的剩余使用寿命(RUL)。本发明克服了观测数据存在的无标签、不均衡和初值不确定性，为航空发动机后续不同健康阶段的维修决策提供了技术参考。
发明人：王村松，陆宁云，程月华，姜斌
专利权人：南京航空航天大学
专利授权日：2023-06-20
5.专利号：ZL201410101206.3
专利名称：微小型电动无人机续航时间估算方法
专利简介：本发明公开了一种微小型电动无人机续航时间估算方法，包括如下步骤：在无人机飞行中，采集无人机中的电池进行放电时的实时电流值和电压值，并计算出无人机续航过程中的平均放电电流Im和平均放电电压Um；根据实时电流和电压数据，进行无人机飞行平均需用功率Preq的计算；检测电池的荷电状态（SOC）及剩余容量C(t)，并进行无人机飞行任务途中的电池能量Q(t)的计算；根据无人机飞行平均需用功率Preq和电池能量Q(t)的计算，得出实时的无人机飞行任务途中的剩余续航时间T(t)的结果。本发明提供的微小型电动无人机续航时间估算方法不依赖于模型，大大减少了对已知过程知识和信息的依赖，避免了模型建立的较大的成本和时间投入，提高了实时估计续航时间的效率。
发明人：陆宁云，姜斌，刘胜南
专利权人：南京航空航天大学
专利授权日：2016-06-15
6.专利号：ZL202210407846.1
专利名称：一种轴承试验台数字孪生建模方法
专利简介：本发明公开了一种轴承试验台数字孪生建模方法，首先利用有限元模型分层修正和基于神经网络的轴承接触刚度拟合建立基于ADAMS的轴承‑转子系统有限元模型，将其与利用实验数据获取的基于深度学习的轴承‑转子系统模型融合，搭建基于结构动力学‑深度学习联合的数字孪生模型；然后，利用深度学习分别建立两相流场、轴承内外环温度场和流固传热Fluent仿真的代理模型，将其与利用实验数据获取的基于深度学习的轴承润滑模型进行融合，搭建基于流固耦合‑深度学习联合的数字孪生模型；最后利用特征分布对抗适配深度迁移理论对所述两种数字孪生模型进行关联性分析；本发明实现了润滑状态下轴承试验台复杂工况仿真分析，可实时获取具备高可靠性的运行参数。
发明人：马磊明，姜斌，肖玲斐，郭勤涛，陆宁云，于乾坤
专利权人：南京航空航天大学
专利授权日：2025-04-11
7.专利号：ZL201610896550.5
专利名称：一种液压AGC系统的复合故障诊断方法
专利简介：本发明公开了一种液压AGC系统的复合故障诊断方法，具体步骤如下：步骤1、轧机部件动态建模：将液压AGC系统的各个环节进行等效，得到其数学模型；步骤2、系统建模：模拟故障，选取测点，建立系统的多信号模型，得到多信号模型下的故障依赖矩阵；如果是单故障，直接得到故障依赖矩阵，故障诊断，直接得到结果；步骤3、如果是复合故障，应用盲源分离算法实现测点信息的盲分离，得到故障依赖矩阵，实现对复合故障的诊断；步骤4、故障诊断：在系统发生故障后，获取测点的信息，通过将该测点信息与故障依赖矩阵进行比对，定位故障源；本发明的诊断方法达到了复合故障隔离和定位的目的，同时提高了故障的分离率。
发明人：孟宪锋,陆宁云,姜斌, 黄丹丹
专利权人：南京航空航天大学
专利授权日：2019-01-15
受让方：北京华力智飞科技有限公司
转让/许可方式：普通许可
拟交易价格及价格形成过程：经协商，交易价格拟定为人民币210万元。
