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龙图腾网恭喜嘉兴市特种设备检验检测院;宁波财经学院;杭州奥立达电梯有限公司申请的专利基于深度卷积神经网络的曳引机主轴模组寿命预测方法、系统、介质、设备和产品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：CN119577588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510144977.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于深度卷积神经网络的曳引机主轴模组寿命预测方法、系统、介质、设备和产品是由苏万斌;吕焕培;沈伟;李科;王亮;江叶峰;陈伟刚设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度卷积神经网络的曳引机主轴模组寿命预测方法、系统、介质、设备和产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的曳引机主轴模组寿命预测方法、系统、介质、设备和产品，涉及曳引机主轴模组的寿命预测领域。所述寿命预测方法包括：获取所述曳引机主轴模组中主轴轴承旋转预定转数的热通量数据；根据所述热通量数据生成热通量变化曲线；根据所述热通量变化曲线生成时频色谱图；将所述时频色谱图输入至曳引机主轴模组寿命预测模型中，获取所述曳引机主轴模组的预测寿命数据。采用本发明能够实现通过主轴轴承热通量值的波动情况对曳引机主轴模组的运行状态及寿命进行有效预测，以确保电梯运行的可靠性和安全性。

本发明授权基于深度卷积神经网络的曳引机主轴模组寿命预测方法、系统、介质、设备和产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积神经网络的曳引机主轴模组寿命预测方法，其特征在于，所述寿命预测方法包括：获取所述曳引机主轴模组中主轴轴承旋转预定转数的热通量数据；根据所述热通量数据生成热通量变化曲线；根据所述热通量变化曲线生成时频色谱图；将所述时频色谱图输入至曳引机主轴模组寿命预测模型中，获取所述曳引机主轴模组的预测寿命数据；其中，通过下述方式获取所述曳引机主轴模组寿命预测模型：根据所述曳引机主轴模组的数字模型获取曳引机主轴在主轴正常且轴承磨损状态下以及在主轴变形磨损且轴承正常状态下转动所述预定转数的第一热通量变换曲线、所述第一热通量变换曲线对应的时频色谱图、主轴轴承疲劳寿命值作为测试集和训练集；根据所述测试集和训练集对基于卷积神经网络构建的所述曳引机主轴模组寿命预测模型进行训练和评估，并根据所述评估的结果对曳引机主轴模组寿命预测模型的参数进行调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人嘉兴市特种设备检验检测院;宁波财经学院;杭州奥立达电梯有限公司，其通讯地址为：314000 浙江省嘉兴市南湖区祝家港路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。