北京航空航天大学马剑获国家专利权
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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设备剩余使用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：CN115659808B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211334929.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种设备剩余使用寿命预测方法及装置是由马剑;刘学;马翔;陶来发;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。
本一种设备剩余使用寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种设备剩余使用寿命预测方法及装置，涉及航空航天技术领域，其方法包括：从海量同类型发动机数据中挖掘发动机通用退化信息，从可迁移性强的源域中挖掘与目标发动机相似的个体退化信息，为目标发动机建立个性化预测模型。利用国际通用涡扇发动机数据对所提方法进行了验证。对比结果表明，该迁移预测框架比现有的深度学习RUL预测方法具有更高的预测精度。
本发明授权一种设备剩余使用寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种设备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取目标设备的运行监测数据，并计算所述目标设备的运行监测数据与筛选出的健康基准集和故障基准集的健康推土机距离和故障推土机距离； 利用线性权重融合算法将所述健康推土机距离和所述故障推土机距离转换为目标设备的健康度，并利用目标设备的健康度，确定所述目标设备的迁移时间； 根据所述目标设备的迁移时间，获取所述目标设备退化期长度，并根据所述目标设备退化期长度，分别计算余弦距离权重和推土机距离权重； 利用所述余弦距离权重和所述推土机距离权重，计算所述目标设备与每个同型号设备之间的可迁移距离，并根据所述可迁移距离，筛选出多个与所述目标设备相似的同型号相似设备； 获取每个同型号相似设备的设备信息，并利用所述每个同型号相似设备的设备信息对预训练后的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； 将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预测网络模型中进行预测处理，得到所述目标设备的剩余使用寿命信息； 其中，DLSTM-FC是指更深的长短期记忆-全连接层。
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