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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种基于EDM及Self-Attention-BiGRU的滚动轴承剩余寿命预测方法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：CN120296349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510363251.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于EDM及Self-Attention-BiGRU的滚动轴承剩余寿命预测方法是由陈德志;张智翔;张国臻;方崇;张殿海;任自艳;李东霖;张宇献设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于EDM及Self-Attention-BiGRU的滚动轴承剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于EDM及Self‑Attention‑BiGRU的滚动轴承剩余寿命预测方法，具体涉及轴承剩余寿命预测技术领域，包括以下步骤：从加速退化滚动轴承的实验平台上采集原始振动信号；利用经验模态分解对原始振动信号进行多层分解，得到多个模态函数分量和对应的残差分量；基于模态函数分量，通过计算无量纲统计特征得到原始特征集；基于原始特征集，利用自注意力机制进行评估和筛选，得到优化后的特征数据集，并将优化后的特征数据集划分为训练集数据和测试集数据；基于训练集数据，构建并训练基于双向门控循环单元及自注意力机制的模型，得到滚动轴承剩余寿命预测的模型；基于滚动轴承剩余寿命预测的模型，利用测试集数据，验证滚动轴承剩余寿命预测的模型的准确率。

本发明授权一种基于EDM及Self-Attention-BiGRU的滚动轴承剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于EDM及Self-Attention-BiGRU的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，所述预测方法包括如下步骤： S1、从加速退化滚动轴承的实验平台上采集原始振动信号； S2、利用经验模态分解对所述原始振动信号进行多层分解，得到多个模态函数分量和对应的残差分量； S3、基于所述模态函数分量和对应的残差分量，通过计算无量纲统计特征得到原始特征集； S4、基于所述原始特征集，利用自注意力机制进行评估和筛选，得到优化后的特征数据集，并将优化后的所述特征数据集划分为训练集数据和测试集数据； S5、基于训练集数据，构建并训练基于双向门控循环单元及自注意力机制的模型，得到滚动轴承剩余寿命预测的模型； S6、基于所述滚动轴承剩余寿命预测的模型，利用测试集数据，验证所述滚动轴承剩余寿命预测的模型的准确率； 步骤S5中所述基于所述训练集数据，构建并训练基于双向门控循环单元及自注意力机制的模型，得到滚动轴承剩余寿命预测的模型的方法具体包括： 1设计一个14层的双向门控循环单元及自注意力机制的网络结构； 2对所述双向门控循环单元及自注意力机制的网络结构，在双向门控循环单元层后加入了自注意力机制； 3对所述的基于双向门控循环单元及自注意力机制的模型在训练过程中采用均方误差作为损失函数，选用Adam优化器优化算法进行模型训练； 4通过特征筛选方程筛选出得分高的特征作为滚动轴承剩余寿命预测模型的输入，得到滚动轴承剩余寿命预测的模型。

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