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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利基于平面振動特征與退化歷史的滾動軸承壽命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：CN120352149B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510832815.4，技術領域涉及：G01M13/045；該發明授權基于平面振動特征與退化歷史的滾動軸承壽命預測方法是由張志勝;夏志杰;孫涵;戴敏;溫海營;周一帆設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于平面振動特征與退化歷史的滾動軸承壽命預測方法在說明書摘要公布了：本發明提出的基于平面振動特征與退化歷史的滾動軸承壽命預測方法，包括：構建軸承全生命周期振動信號數據集，提取平面振動特征，包括主方向角和橢圓率；構建退化歷史特征，將軸承退化全過程特征序列零填充為固定長度；訓練基于CNN?LSTM的混合模型，輸入退化歷史特征后輸出剩余壽命預測值；采用加權均方誤差損失函數優化模型，提升失效前關鍵階段的預測精度。本發明提出的方法通過融合多方向振動信息與完整退化歷史，在PHM2012數據集上實現RMSE0.154，較傳統方法提升47.3%，適用于變轉速、變載荷工況下的軸承健康狀態監測與維護決策。

本發明授權基于平面振動特征與退化歷史的滾動軸承壽命預測方法在權利要求書中公布了：1.基于平面振動特征與退化歷史的滾動軸承壽命預測方法，其特征在于：包括以下具體步驟： 1）構建滾動軸承全生命周期平面振動信號數據集，并提取平面振動特征PVF和退化歷史特征DHF； 所述步驟1）提取平面振動特征PVF，具體步驟如下，包括： 計算振動信號的協方差矩陣，通過特征分解獲取主方向角和橢圓率；采用魯棒協方差估計算法剔除異常點，直至矩陣行列式收斂；擴展2D統計特征，包括平面RMS和Crest系數，其計算公式為： ； ； ; ； 其中，是震動主方向的極坐標弧度，是擬合橢圓的長軸和短軸；N是震動信號中的采樣點個數，是樣本序號，是采樣點在xy方向上的振幅數值； 2）構建和訓練CNN-LSTM混合模型，所述混合模型用于輸入DHF序列后輸出剩余壽命RUL預測值； 所述步驟2）中CNN-LSTM混合模型，具體如下： 輸入層，接收3000×4維的DHF特征矩陣，其中3000為時間步長，4為特征維度； 卷積層，包含3層一維卷積，其運算公式為：，其中，m是振動信號窗口，y是經卷積后的特征，l表示層數，k為卷積核大小，w為權重，b為偏置，是樣本序號，τ是當前全局時間； 采用LeakyReLU激活函數： ； 其中，α取0.01，x是神經元的輸出，是激活函數輸出； LSTM層，采用雙向LSTM結構，每個時間步t的計算公式為： ； 其中，、、o分別表示遺忘門、輸入門和輸出門，t是序列內的時間序數，x是神經元的輸出，C為細胞狀態，是候選細胞狀態，為隱藏狀態,和分別是遺忘門、輸入門、輸出門、細胞狀態的權重和偏置系數,設置隱藏單元數為128；是sigmoid激活函數，是正切激活函數； 輸出層，采用Sigmoid激活函數，輸出歸一化的剩余壽命百分比：，其中，z為線性變換結果，e是自然系數，是預測輸出值； 3）基于加權均方誤差wMSE損失函數優化模型，提升失效前關鍵階段的預測精度，輸出最優RUL預測結果。

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