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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于多尺度分解增强的剩余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：CN120216970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510722238.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多尺度分解增强的剩余寿命预测方法及装置是由厚旭泰;徐博;朱超越设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度分解增强的剩余寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多尺度分解增强的剩余寿命预测方法及装置，随机选取三个不同尺度作为池化核大小，根据参数数据集合得到平均池化特征和最大池化特征，并生成融合特征，并按照对应的尺度从大到小进行排序获取三个融合特征，并确定三个融合特征对应的增强后三个增强特征；通过Bi‑LSTM模型获取三个增强特征及构成的特征表示集合；根据所述特征表示集合确定目标门控权重，根据所得三个特征表示确定预测结果；通过所述目标门控权重对所述预测结果进行加权聚合操作得到三个尺度对应的中间预测结果；根据所述中间预测结果确定目标预测寿命。针对参数数据集中不同尺度的特征本身可能具有明显的退化特征，实现精准的对设备的剩余寿命进行预测。

本发明授权基于多尺度分解增强的剩余寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度分解增强的剩余寿命预测方法，针对已使用设备的剩余寿命进行预测，其特征在于，所述方法包括： 获取所述已使用设备的参数数据集合，所述已使用设备为涡扇发动机，对所述参数数据集合进行预处理得到目标数据集合；所述参数数据集合具体为X in∈，X in =[风扇入口温度，低压压缩机出口温度，高压压缩机出口温度，低压涡轮出口温度，风扇入口压力，旁通管道压力，高压压缩机出口压力，风扇物理转速，核心机物理转速]； 随机抽取三个不同尺度作为池化核大小，对所述目标数据集合进行池化操作得到平均池化特征和最大池化特征； 将平均池化特征和所述最大池化特征在通道维度上进行拼接得到拼接特征；通过卷积神经网络和sigmoid激活函数对所述拼接特征进行操作得到初始门控权重；根据所述平均池化特征、所述最大池化特征和所述初始门控权重确定融合特征； 将三个不同尺度对应的所述融合特征按照对应的尺度从大到小进行排序，并定义为第一融合特征、第二融合特征和第三融合特征；通过MLP层根据所述第一融合特征、第二融合特征和第三融合特征进行多级融合以对所述第二融合特征进行更新得到第二更新融合特征，对所述第三融合特征进行更新得到第三更新融合特征；分别对所述第一融合特征、所述第二更新融合特征和所述第三更新融合特征进行注意力增强操作得到第一增强特征、第二增强特征和第三增强特征；表达式如下： ，i=2、3 ，i=2、3 其中，i取值为2时， 即为，为第一映射特征，即为，为所述第一融合特征；i取值为3时， 即为，为第二映射特征，即为，为所述第二融合特征；i取值为2和3时分别对应为第二更新融合特征和第三更新融合特征；i取值为1、2和3时，分别对应为第一增强特征、第二增强特征和第三增强特征，为数据格式转换操作，为注意力增强操作； 通过Bi-LSTM模型获取所述第一增强特征、第二增强特征和第三增强特征分别对应的第一特征表示、第二特征表示和第三特征表示，及所述第一特征表示、第二特征表示和第三特征表示构成的特征表示集合； 根据所述特征表示集合确定目标门控权重，根据所述第一特征表示、第二特征表示和第三特征表示确定预测结果； 通过所述目标门控权重对所述预测结果进行加权聚合操作得到三个尺度对应的中间预测结果；根据所述中间预测结果确定涡扇发动机的目标预测寿命。

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