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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于卷积白盒的滚动轴承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：CN120145176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510615349.4，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于卷积白盒的滚动轴承剩余寿命预测方法及系统是由居文军;张宇设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积白盒的滚动轴承剩余寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于轴承剩余使用寿命检测技术领域，公开了一种基于卷积白盒的滚动轴承剩余寿命预测方法及系统。该方法对原始振动信号进行时域和频域特征提取，降噪处理，划分健康状态与退化状态，并结合Weibull‑MSE损失函数进行深度神经网络训练，使RUL的预测符合轴承实际退化过程；通过融合膨胀因果卷积注意力机制DCA与多尺度卷积MSC的卷积CRATE网络架构，完成对轴承信号长时依赖信息与局部退化特征的同步提取。本发明结合健康状态评估提高了RUL预测的精准度，增强了局部特征提取能力，通过多尺度信息融合提升了模型局部建模能力，通过CRATE结构提高了可解释性和预测可信度。

本发明授权一种基于卷积白盒的滚动轴承剩余寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积白盒的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，对原始振动信号进行时域和频域特征提取，结合奇异值分解SVD进行降噪处理，去除信号中的随机噪声和干扰，提供输入特征； S2，将处理后的数据输入深度神经网络，基于相关系数分析方法，对轴承的运行过程进行动态评估，划分健康状态与退化状态，结合Weibull-MSE损失函数进行深度神经网络训练，使RUL的预测符合轴承实际退化过程； S3，通过融合膨胀因果卷积注意力机制DCA与多尺度卷积MSC的卷积CRATE网络架构，完成对轴承信号长时依赖信息与局部退化特征的同步提取； 在步骤S3中，通过融合膨胀因果卷积注意力机制DCA与多尺度卷积MSC的卷积CRATE网络架构，包括：膨胀因果卷积注意力机制DCA为融合膨胀因果卷积DCC与CRATE结构的多头子空间卷积注意力，形成的多头子空间卷积子注意力；通过多尺度卷积MSC模块，增强对空间特征提取能力； 完成对轴承信号长时依赖信息与局部退化特征的同步提取，包括： S301，构建膨胀因果卷积DCC，在Transformer结构的注意力计算过程中，采用膨胀因果卷积DCC替代标准自注意力机制，对轴承信号局部特征的捕获； S302，嵌入多尺度卷积MSC模块，多尺度卷积模块被嵌入CRATE结构的主循环块中，放置在多头子空间卷积注意力之后、迭代收缩阈值算法ISTA之前，提取轴承信号的多尺度特征； S303，回归器优化与RUL预测，在回归器中延时间维度使用平局池化操作，捕获长期依赖关系； S304，构建卷积CRATE网络架构。

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