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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种装备部件剩余寿命预测方法、系统、设备及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：CN119808441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510299717.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种装备部件剩余寿命预测方法、系统、设备及介质是由高宏力;孙弋;冯珽婷;刘晓红;由智超;李世超;宋虹亮;翁正阳设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种装备部件剩余寿命预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种装备部件剩余寿命预测方法、系统、设备及介质，具体涉及部件寿命预测领域，其技术要点为：对历史退化指标以及历史失效数据进行两阶段极大似然估计，并融合两阶段极大似然估计得到全对数似然函数，再对全对数似然函数进行极大似然估计得到模型参数估计值，利用模型参数估计值对剩余寿命分布模型的模型参数进行更新，得到更新后的剩余寿命分布模型；利用卡尔曼滤波结合EM算法，基于部件退化状态预测值对部件多阶段退化模型进行更新，得到更新后的多阶段退化模型，将当前多源传感数据输入到更新后的多阶段退化模型中，得到退化状态估计值，并将退化状态估计值输入到更新后的剩余寿命分布模型中得到剩余寿命预测结果。

本发明授权一种装备部件剩余寿命预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种装备部件剩余寿命预测方法，其特征在于，方法包括：获取历史多源传感数据中的时域特征、频域特征和时频域特征，构建历史退化指标，并根据历史多源传感数据的时域特征、频域特征和时频域特征，建立表征历史多源传感数据与部件退化状态之间的多源映射关系函数；基于观测函数，构建多源映射关系函数的退化状态映射结果与真实退化状态之间的状态关系函数，利用状态关系函数对多源映射关系函数的函数参数进行优化更新，得到参数优化更新后的多源映射关系函数；利用ischange函数结合历史退化指标计算得到部件退化分界值，得到多个部件退化阶段，再基于部件退化分界值和单阶段退化函数，构建部件多阶段退化模型，并基于部件维纳退化过程的卡方马尔可夫性质，构建部件退化阶段的剩余寿命分布模型；基于第1～q-1个部件退化阶段的历史退化指标，构建剩余寿命分布模型的第一模型参数和第二模型参数的第一对数似然函数，并利用极大似然估计法进行极大似然估计得到第一模型参数估计值，其中，第一模型参数和第二模型参数的第一对数似然函数，具体为： 其中，θp表示第一模型参数，σp表示第二模型参数，x表示退化状态值，N表示历史设备个数，mp表示第n个历史设备在第p个退化阶段的退化指标个数，Δt表示时间间隔，Δxn,m表示退化差值，tm表示时间，htm,θp表示漂移函数；并利用极大似然估计法进行极大似然估计得到第一模型参数估计值；基于第q个部件退化阶段的历史失效数据，构建剩余寿命分布模型的第三模型参数和第四模型参数的第二对数似然函数，其中，第三模型参数和第四模型参数的第二对数似然函数，具体为：其中，θq表示第三模型参数，σq表示第四模型参数，ΔTq表示在第3阶段的时间，L表示历史数据个数，N表示具有退化数据的数据个数，ΔTi,q表示第i个历史失效时间，Δwq表示失效阈值，hΔTi,q,θq表示漂移函数，μΔTi,q,θq表示表征退化速率的非线性函数；将第一对数似然函数和第二对数似然函数融合得到全对数似然函数，并对全对数似然函数进行极大似然估计得到第二模型参数估计值；利用第一模型参数估计值和第二模型参数估计值对剩余寿命分布模型的模型参数进行更新，得到更新后的剩余寿命分布模型；通过多源映射关系函数获取当前多源传感数据对应的部件退化状态预测值，并利用卡尔曼滤波结合EM算法，基于部件退化状态预测值对部件多阶段退化模型进行更新，得到更新后的多阶段退化模型，将当前多源传感数据输入到更新后的多阶段退化模型中，得到退化状态估计值，并将退化状态估计值输入到更新后的剩余寿命分布模型中得到剩余寿命预测结果。

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