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龙图腾网恭喜兰州理工大学申请的专利用于滚动轴承剩余寿命预测的选择性状态空间模型和设备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：CN119442161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510046581.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用于滚动轴承剩余寿命预测的选择性状态空间模型和设备是由章贯文;雷春丽;郝东风;周纪阳;李欣洁;范昂然;张磊;贾永政;栗小芳设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于滚动轴承剩余寿命预测的选择性状态空间模型和设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于滚动轴承剩余寿命预测的选择性状态空间模型和设备，首先，对采集到的多传感器数据进行Min‑Max归一化处理，并整合各传感器的通道数据以实现高效融合。接着，引入Mamba模块高效提取多传感器数据的时空深度特征，构建的ICFFT模块通过频域转换增强对非平稳信号的处理能力。同时，设计了SDP模块，结合CNorm减轻了高维特征空间中的数值波动，从而提高了模型在捕捉局部和全局依赖关系时的稳定性和计算效率。此外，通过SDP模块加权并聚焦的浅层特征与Mamba和ICFFT提取的深层特征进行残差连接，提升了前后特征信息的利用效率。最后，融合特征通过全连接层输出轴承RUL的预测结果。

本发明授权用于滚动轴承剩余寿命预测的选择性状态空间模型和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于建立滚动轴承剩余寿命预测的选择性状态空间模型的系统，其特征在于，应用于Mamba-SDP模型，所述Mamba-SDP模型将多个传感器的数据进行Min-Max归一化处理，对多个所述传感器的数据进行通道整合；所述选择性状态空间模型用于提取多个所述传感器的数据的时空深度特征；所述选择性状态空间模型为Mamba模块；所述Mamba模块用于提取多个所述传感器的数据的时空深度特征；所述Mamba-SDP模型还用于基于各个模块提取的特征输出滚动轴承剩余寿命的预测结果；所述Mamba-SDP模型还包括：ICFFT模块；所述ICFFT模块用于将所述选择性状态空间模型提取到的时域时空深度特征转换为频域信号；所述ICFFT模块用于利用离散傅立叶变换将输入的时域信号分解为实部和虚部，分别对应信号中的不同频率分量，所述实部和所述虚部分别通过通道矩阵乘法进行通道混合处理以增强频域特征的提取能力；所述ICFFT模块用于在频域特征提取完成后，使用逆傅立叶变换将频域信号重新转换回时域信号；所述Mamba-SDP模型设置有缩放点积注意力机制；所述缩放点积注意力机制用于加权并聚焦经过多个传感器融合的浅层特征，基于相似度调整特征的权重；所述Mamba-SDP模型还包括：SDP模块，所述SDP模块设置有CNorm正则化方式；所述缩放点积注意力机制和所述CNorm正则化方式共同用于减轻高维特征空间中的数值波动；所述CNorm正则化方式用于将查询和聚类中每个像素的特征约束为单位向量，通过将其正则化为有限长度来避免抑制关系属性。

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