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龍圖騰網獲悉北京化工大學申請的專利一種基于多分辨率特征提取與Bi-LSTM網絡的軸承退化趨勢預測方法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：CN115438431B 。

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：202110607838.7，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權一種基于多分辨率特征提取與Bi-LSTM網絡的軸承退化趨勢預測方法是由唐剛;李楊;王晗;張世超;王冬冬設計研發完成，并于2021-06-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多分辨率特征提取與Bi-LSTM網絡的軸承退化趨勢預測方法在說明書摘要公布了：本發明一種基于多分辨率特征提取與Bi?LSTM網絡的軸承退化趨勢預測方法，針對復雜工況和環境中，軸承振動信號含有大量隨機噪聲影響軸承退化趨勢預測精度的問題，充分考慮歷史振動狀態對當前振動的影響。主要步驟如下：應用加速軸承退化試驗的全壽命周期振動信號，對其進行時域分析提取多角度特征值構成特征集，根據特征的趨勢性與相關性篩選敏感特征，利用多分辨率奇異值分解方法對敏感特征進行分解和重構，將歸一化后的敏感特征輸入構建好的Bi?LSTM網絡進行訓練，預測軸承退化趨勢。其目的在于提供一種充分考慮軸承歷史振動狀態對當前時刻的影響、消除運行中隨機干擾、保留軸承退化過程中的重要故障信息、提高軸承退化趨勢預測準確度的預測方法。

本發明授權一種基于多分辨率特征提取與Bi-LSTM網絡的軸承退化趨勢預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多分辨率特征提取與Bi-LSTM網絡的軸承退化趨勢預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取軸承加速壽命試驗中的從開始至完全失效的振動加速度信號； S2：對所采用的振動信號進行時域分析，提取多角度特征值，初步構建全面描述軸承運行狀態的特征集； S3：分析特征集的趨勢性與相關性，選擇合適的特征； S4：將該特征輸入多分辨率奇異值分解方法，利用單調性確定合適的分解層數，構建敏感特征； 對所選特征進行奇異值分解，根據某層近似分量單調性最好的原則選擇多分辨率奇異值分解結果，停止分解，得到去除隨機噪聲的近似分量作為敏感特征；單調性指標定義為： ； S5：將敏感特征進行[0,1]歸一化處理后，由μ+3σ準則確定起始預測點，劃分訓練集和預測集； S6：構建Bi-LSTM網絡框架，將歸一化處理后的敏感特征作為輸入，得到全面表征軸承運行狀態的健康指標； S7：通過訓練集訓練、預測集驗證所述Bi-LSTM網絡； S8：將訓練和預測后的健康指標進行反歸一化處理轉化為預測的軸承退化趨勢，構建模型評價指標評價預測退化趨勢的精度； 趨勢指標定義為： 相關度指標定義為： 最后選擇具有較好物理性的特征。

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化工大學，其通訊地址為：100029 北京市朝陽區北三環東路15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”。