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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种基于双向时间卷积网络的滚动轴承剩余寿命预测方法及存储介质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：CN119885491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510037212.5，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于双向时间卷积网络的滚动轴承剩余寿命预测方法及存储介质是由黄超;郭润夏;易敬旭;陈玖圣;刘贵行;张革文设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向时间卷积网络的滚动轴承剩余寿命预测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双向时间卷积网络的滚动轴承剩余寿命预测方法及存储介质，涉及故障预测与健康管理技术领域。方案中，采集轴承的原始信号并进行预处理得到时间序列数据，并基于预设的局部窗口，将时间序列数据划分为多个窗口数据；在窗口内对每个窗口数据进行前向和后向的时间卷积处理；将每个前向和后向的时间卷积处理结果进行自注意力处理，得到自注意力加权特征；将每个自注意力加权特征进行多层感知机处理，得到对应的寿命预测值。由于在窗口内对每个窗口数据进行前向和后向的时间卷积处理，使得可以更充分挖掘局部信息的同时，可以保持时间序列的强相关性，更好地保持了整体时间序列的因果关系。

本发明授权一种基于双向时间卷积网络的滚动轴承剩余寿命预测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双向时间卷积网络的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，包括： 采集轴承的原始信号并进行预处理得到时间序列数据，并基于预设的局部窗口，将时间序列数据划分为多个窗口数据； 在窗口内对每个窗口数据进行前向和后向的时间卷积处理，其中，对于任意一个窗口数据在窗口内进行前向和后向的时间卷处理，包括： 将窗口数据作为前向时间卷积网络的输入，对窗口数据中的每一个信号数据依次进行前向时间卷积处理，并将前向时间卷积处理后的每一个信号数据进行合并，得到窗口数据所对应的第一特征数据； 将窗口数据作为后向时间卷积网络的输入，进行时间序列数据的反转后，对反转后的时间序列数据中的每一个信号数据依次进行前向时间卷积处理，并将前向时间卷积处理后的每一个信号数据进行合并，得到窗口数据所对应的第二特征数据； 将第一特征数据和第二特征数据进行拼接处理，得到第三特征数据，包括 其中，表示第三特征数据，表示第一特征数据，表示第二特征数据，n表示窗口数据的索引； 其中，前向时间卷积处理包括多层残差处理，每一层残差处理包括两层膨胀卷积层；对于任意一个信号数据，任意一层的残差处理，包括： 其中，表示第一层膨胀卷积处理的输出，l表示残差处理层数的索引，t表示窗口数据中信号数据的索引，1≤t≤w，w表示局部窗口的长度；表示第二层膨胀卷积的输出，表示第l层残差处理的输入，表示预设的第l层残差处理的权重矩阵；表示第l层残差处理的输出；表示第一层膨胀卷积的权重参数，表示第二层膨胀卷积的权重参数，表示第一层膨胀卷积的的膨胀因子，表示第二层膨胀卷积的膨胀因子；DilatedConv1D表示一维膨胀卷积处理，WN表示权重归一化处理，ReLU表示ReLU激活函数，Dropout表示正则化处理； 将每个前向和后向的时间卷积处理结果进行自注意力处理，得到自注意力加权特征，其中，对于任意一个前向和后向的时间卷积处理结果，进行自注意力处理，得到自注意力加权特征，包括： 其中，表示任意一个前向和后向的时间卷积处理结果所对应的自注意力加权特征，表示自注意力处理，表示归一化处理，表示键矩阵的维度；表示查询矩阵，，表示查询的权值矩阵；表示键矩阵，，表示键的权值矩阵；表示值矩阵，，表示值的权值矩阵，T表示转置； 将每个自注意力加权特征进行多层感知机处理，得到对应的寿命预测值，其中，对于任意一个自注意力加权特征，进行多层感知机处理，得到对应的寿命预测值，包括： 其中，表示多层感知机中第一个全连接层的输出，ReLU表示ReLU激活函数，表示第一个全连接层的权重矩阵，表示第一个全连接层的偏置向量；表示多层感知机中第二个全连接层的输出，表示第二个全连接层的权重矩阵，表示第二个全连接层的偏置向量；表示寿命预测值，表示多层感知机中第三个全连接层的权重矩阵，表示第三个全连接层的偏置向量。

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