買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉北京交通大學申請的專利面向裝備實時健康監測的未來盲視丟失數據補全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：CN120086509B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510580639.X，技術領域涉及：G06F18/15；該發明授權面向裝備實時健康監測的未來盲視丟失數據補全方法是由王彪;牛穎承;秦勇;王成城;伊梟劍;郭亮設計研發完成，并于2025-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向裝備實時健康監測的未來盲視丟失數據補全方法在說明書摘要公布了：本發明涉及機械設備智能運維技術領域，具體涉及一種面向裝備實時健康監測的未來盲視丟失數據補全方法，包括：讀取機械裝備實時運行數據；利用指示器對實時運行數據是否丟失的狀態進行分類；構建距離度量矩陣，以量化丟失數據與前向已知數據之間的關聯影響程度；根據距離度量矩陣構建滯后退化函數；讀取前向已知數據的自相關信息，擬合滯后退化函數中的權重矩陣和偏置向量參數值；通過滯后退化函數度量前向已知數據對丟失數據的影響權重；構建單調矩陣，確定前向已知數據的單調性；根據前向已知數據的單調矩陣，以及前向已知數據對丟失數據的影響權重對丟失數據進行補全。本發明可減少退化信息的丟失，并能保持原有的退化軌跡。

本發明授權面向裝備實時健康監測的未來盲視丟失數據補全方法在權利要求書中公布了：1.一種面向裝備實時健康監測的未來盲視丟失數據補全方法，其特征在于，包括以下步驟： 讀取機械裝備實時運行數據； 利用指示器對實時運行數據是否丟失的狀態進行分類； 當出現丟失數據時，構建距離度量矩陣，以量化丟失數據與前向已知數據之間的關聯影響程度；距離度量矩陣的構建過程包括： 當lt-1＝0,lt＝1時，距離度量矩陣ψ的表達式為：ψt＝|Mt-Mt-1|； 當lt-1＝1,lt＝1時，距離度量矩陣ψ的表達式為：ψt＝|Mt-Mt-1|+ψt-1； 其中，ψt-1為上一絕對時間間隔，Mt為丟失數據時間位置，Mt-1為上一未丟失數據點位置；lt-1為上一時刻的數據特征缺失模式；將ψt＝|Mt-Mt-1|+ψt-1遞推至lt-k＝0，停止計算數據之間的距離，ψt越小表明在時間維度上數據間的距離越近，關聯影響程度越大； 根據距離度量矩陣構建滯后退化函數，以描述數據間的退化關系；滯后退化函數的表達式為： 其中，θ∈[0，1]；a為權重矩陣，b為偏置向量，為需要擬合的參數；ψ表示距離度量矩陣； 讀取前向已知數據的自相關信息，擬合滯后退化函數中的權重矩陣和偏置向量參數值； 通過滯后退化函數度量前向已知數據對丟失數據的影響權重； 構建單調矩陣，確定前向已知數據的單調性； 根據前向已知數據的單調矩陣，以及前向已知數據對丟失數據的影響權重對丟失數據進行補全，單調矩陣的表達式為： 其中，i為丟失數據的時間點位置，若運行數據整體為單調遞增，單調矩陣ζτ＞0；若運行數據整體為單調遞減，單調矩陣ζτ＜0； 對丟失數據進行補全的計算公式為： 其中，為第i個時間點丟失數據補全后的數據，θ1和θ2分別為前向已知運行數據yi-1和yi-2對丟失數據yi影響權重；為全局平均值，即所有前向已知數據的平均值；li＝1，表示第i個時間點數據丟失。

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交通大學，其通訊地址為：100044 北京市海淀區西直門外上園村3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”。