北京航空航天大學馬劍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利一種設備剩余使用壽命預測方法及裝置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：CN115659808B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211334929.9，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種設備剩余使用壽命預測方法及裝置是由馬劍;劉學;馬翔;陶來發;呂琛設計研發完成，并于2022-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種設備剩余使用壽命預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種設備剩余使用壽命預測方法及裝置，涉及航空航天技術領域，其方法包括：從海量同類型發動機數據中挖掘發動機通用退化信息，從可遷移性強的源域中挖掘與目標發動機相似的個體退化信息，為目標發動機建立個性化預測模型。利用國際通用渦扇發動機數據對所提方法進行了驗證。對比結果表明，該遷移預測框架比現有的深度學習RUL預測方法具有更高的預測精度。
本發明授權一種設備剩余使用壽命預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種設備剩余使用壽命預測方法，其特征在于，包括： 獲取目標設備的運行監測數據，并計算所述目標設備的運行監測數據與篩選出的健康基準集和故障基準集的健康推土機距離和故障推土機距離； 利用線性權重融合算法將所述健康推土機距離和所述故障推土機距離轉換為目標設備的健康度，并利用目標設備的健康度，確定所述目標設備的遷移時間； 根據所述目標設備的遷移時間，獲取所述目標設備退化期長度，并根據所述目標設備退化期長度，分別計算余弦距離權重和推土機距離權重； 利用所述余弦距離權重和所述推土機距離權重，計算所述目標設備與每個同型號設備之間的可遷移距離，并根據所述可遷移距離，篩選出多個與所述目標設備相似的同型號相似設備； 獲取每個同型號相似設備的設備信息，并利用所述每個同型號相似設備的設備信息對預訓練后的DLSTM-FC預測網絡模型進行微調訓練，得到微調訓練后的DLSTM-FC預測網絡模型； 將目標設備的設備退化敏感參數信息輸入到所述微調訓練后的DLSTM-FC預測網絡模型中進行預測處理，得到所述目標設備的剩余使用壽命信息； 其中，DLSTM-FC是指更深的長短期記憶-全連接層。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路37號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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