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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于多源域层级迁移的设备寿命预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115659809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211334946.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多源域层级迁移的设备寿命预测方法及装置是由马剑;刘学;徐沛洋;宋登巍;吕琛设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源域层级迁移的设备寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源域层级迁移的设备寿命预测方法及装置，涉及航空航天技术领域，其方法包括：利用大量同型号设备样本预训练预测模型，通过模型前几层识别设备通用衰退特征；然后利用高可迁移样本微调模型剩余层，以识别目标设备个体退化特征；最后在微调迭代过程中，对样本不同序列位置赋予不等权重，以增加高可迁移序列区间样本权重。

本发明授权一种基于多源域层级迁移的设备寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源域层级迁移的设备寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取与目标设备型号相同的M个同型号设备和每个同型号设备的第一设备信息，以及获取与所述目标设备型号相同且具有较高相似度的N个同型号相似设备和每个同型号相似设备的第二设备信息，其包括： 获取目标设备的退化期长度和与退化相关的多维监测参数，同时获取M个同型号设备中每个同型号设备与退化相关的多维监测参数； 通过主成分分析方法从所述目标设备的多维监测参数中提取出第一退化主要信息，以及从所述每个同型号设备的多维监测参数中提取出第二退化主要信息； 根据所述目标设备的退化期长度，分别计算余弦距离权重和推土机距离权重，并利用所述第一退化主要信息、所述第二退化主要信息、所述余弦距离权重以及所述推土机距离权重，计算所述目标设备与所述每个同型号设备之间的相似性数值； 利用所述目标设备与所述每个同型号设备之间的相似性数值，从所述M个同型号设备中筛选出N个与所述目标设备相似的同型号设备； 构建由上至下依次包含5层具有不同模型结构参数的LSTM网络和2层具有不同模型结构参数的FC网络的DLSTM-FC预测网络模型； 利用所述M个同型号设备和每个同型号设备的第一设备信息对所述DLSTM-FC预测网络模型进行预训练，得到预训练后的DLSTM-FC预测网络模型； 利用所述N个同型号相似设备和每个同型号相似设备的第二设备信息对所述预训练后的DLSTM-FC预测网络模型进行微调训练，得到微调训练后的DLSTM-FC预测网络模型； 获取目标设备的设备退化敏感参数信息，并将所述目标设备的设备退化敏感参数信息输入到所述微调训练后的DLSTM-FC预测网络模型中，预测出所述目标设备的设备剩余使用寿命信息； 其中，LSTM是指长短期记忆；FC是指全连接层；DLSTM-FC是指更深的长短期记忆-全连接层； 其中，所述M和N均为正整数，且M大于N。

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