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龙图腾网恭喜浙江恒久传动科技股份有限公司;浙江工业大学申请的专利面向多部件耦合的链传动系统的寿命预测方法、装置及系统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：CN119578127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510136439.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权面向多部件耦合的链传动系统的寿命预测方法、装置及系统是由章进勇;郭杭锋;高峰;寿光峰;陈寿健;夏玲娜;刘华清;王振彬设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向多部件耦合的链传动系统的寿命预测方法、装置及系统在说明书摘要公布了：面向多部件耦合的链传动系统的寿命预测方法、装置及系统，其方法包括：对链传动系统的多部件进行拓扑结构分解，结合历史故障数据和专家知识，提取系统各部件之间的故障关系；对故障数据预处理，获得结构化的故障特征矩阵；利用云模型符号有向图建立链传动系统的故障传播网络，基于系统部件的功能关系与工况变化，构建模块化的故障传播路径推理模型；通过相容通路搜索、云模型的定性与定量转换，对系统的故障传播进行动态模拟和实时分析；将随机不确定性和认知不确定性进行统一量化，采用回归模型对链传动系统的退化趋势进行建模；进行模型参数的优化，结合首达时方法进行链传动系统的剩余寿命预测，并通过置信区间分析给出寿命预测的置信度。

本发明授权面向多部件耦合的链传动系统的寿命预测方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.面向多部件耦合的链传动系统的寿命预测方法，包括以下步骤：S1：挖掘链传动系统的拓扑结构分解与故障关系；对链传动系统的多部件进行拓扑结构分解，结合历史故障数据和专家知识，利用关联规则挖掘算法提取系统各部件之间的故障关系；S2：对故障数据预处理，生成结构化的故障特征矩阵；对故障数据进行预处理，包括数据清洗、噪声处理和数据规约，获得结构化的故障特征矩阵，为后续的故障传播建模提供数据支持；S3：对链传动系统故障传播网络建模，构建模块化的故障传播路径推理模型；利用云模型符号有向图建立链传动系统的故障传播网络，并基于系统部件的功能关系与工况变化，构建模块化的故障传播路径推理模型；S4：对故障传播进行动态模拟与实时分析；通过相容通路搜索、云模型的定性与定量转换，对系统的故障传播进行动态模拟和实时分析；S5：对退化趋势建模，统一量化随机与认知不确定性；将随机不确定性和认知不确定性进行统一量化，采用回归模型对链传动系统的退化趋势进行建模；具体包括：采用证据理论将链传动系统中存在的两类不确定性统一量化；具体来说，通过证据合成操作，将随机不确定性和认知不确定性结合，得到总的不确定性；采用回归方法对链传动系统的退化趋势进行建模，得到退化模型；设系统在时间的退化状态为，当前时刻的输入特征为；回归模型通过引入相关向量对输入特征进行核映射，并得到回归方程： ，其中，是回归系数，是输入特征的核映射，是噪声项；为了适应系统退化过程的动态特性，回归系数采用递归更新的方式调整，从而使退化模型能够逐步适应系统的退化趋势，精确预测未来的退化状态；为了更好地描述系统退化过程中的随机性和不确定性，在退化模型中引入加性噪声模型；噪声项服从均值为零、方差为的高斯分布；这种噪声模型用于模拟系统退化过程中的随机波动，进而对系统的退化过程进行量化，预测未来可能的故障趋势；S6：预测链传动系统的剩余寿命，结合置信区间分析给出寿命预测的置信度；通过参数估计算法进行模型参数的优化，结合首达时方法进行链传动系统的剩余寿命预测，并通过置信区间分析给出寿命预测的置信度。

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