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龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种零寿命标签下退化设备剩余寿命预测方法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：CN115081336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210790184.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种零寿命标签下退化设备剩余寿命预测方法及系统是由裴洪;司小胜;李天梅;胡昌华;郑建飞;喻勇;耿鑫月设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零寿命标签下退化设备剩余寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种零寿命标签下退化设备剩余寿命预测方法及系统。该方法包括：设置不同的网络参数，获得不同的零寿命标签下LSTM网络模型；根据所述零寿命标签下的时间序列，通过滑动窗方法构建训练数据集，训练不同的双向LSTM网络模型，得到多个训练后的双向LSTM网络模型；获取待测退化设备的当前退化数据，输入至所述训练后的双向LSTM网络模型，输出多个当前剩余寿命；根据所述训练数据集以及当前数据集，利用贝叶斯模型确定不同的所述训练后的双向LSTM网络模型的网络后验概率；根据所述网络后验概率融合多个所述当前剩余寿命，预测零寿命标签下所述待测退化设备的最终剩余寿命。本发明能够降低剩余寿命预测误差。

本发明授权一种零寿命标签下退化设备剩余寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种零寿命标签下退化设备剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：设置不同的网络参数，获得不同的零寿命标签下的双向LSTM网络模型；所述网络参数包括网络结构、样本批量大小、学习率与训练迭代期次数；根据所述零寿命标签下的时间序列，通过滑动窗方法构建训练数据集，训练不同的双向LSTM网络模型，得到多个训练后的双向LSTM网络模型；所述训练数据集包括退化设备不同时刻下的历史退化数据以及不同时刻下所述历史退化数据对应的退化设备的历史剩余寿命；获取待测退化设备的当前退化数据，输入至所述训练后的双向LSTM网络模型，输出多个当前剩余寿命；根据所述训练数据集以及当前数据集，利用贝叶斯模型确定不同的所述训练后的双向LSTM网络模型的网络后验概率，具体包括：根据所述训练数据集确定所述训练后的双向LSTM网络模型的训练测试精度；根据所述训练测试精度确定所述训练后的双向LSTM网络模型的网络先验概率；所述网络先验概率作为贝叶斯模型的先验概率；根据所述当前数据集确定所述训练后的双向LSTM网络模型的总体预测精度；根据所述总体预测精度确定预测退化概率；基于所述贝叶斯模型，根据所述网络先验概率以及所述预测退化概率确定所述训练后的双向LSTM网络模型的网络后验概率；所述当前数据集包括所述当前退化数据以及所述当前剩余寿命；根据所述网络后验概率融合多个所述当前剩余寿命，预测零寿命标签下所述待测退化设备的最终剩余寿命。

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