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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于深度學習的電解制氧設備的使用壽命預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115062767B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210745310.0，技術領域涉及：G06N3/0442；該發明授權基于深度學習的電解制氧設備的使用壽命預測方法及裝置是由羅自榮;尚建忠;姚淦洲;董文平;張滔;蔣濤;盧鐘岳;王莽寬設計研發完成，并于2022-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的電解制氧設備的使用壽命預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的電解制氧設備的使用壽命預測方法及裝置。方法包括：S1、將電解制氧設備中每處設備的檢測對象設定為制氧通道中的氧氣濃度；S2、將所有設備的制氧通道中的氧氣濃度進行學習訓練，記錄收集到的所有設備正常、異常時氧氣濃度數據，采用MLP神經網絡對氧氣濃度數據進行深度學習與訓練，并建構用于預測測試數據的模型；S3、采用模型對所有設備的制氧通道中的氧氣濃度進行實時監測，并得出監測結果；S4、根據所述監測結果基于剩余壽命預測深度學習模型預測電解制氧設備的使用壽命。本發明能有效的綜合考慮流程優化、維修性、操作性及安全性，避免制氧過程中某單元異常而導致的供應斷裂，更好的預測電解制氧設備的使用壽命。

本發明授權基于深度學習的電解制氧設備的使用壽命預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的電解制氧設備的使用壽命預測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、將電解制氧設備中每處設備的檢測對象設定為制氧通道中的氧氣濃度；S2、將所有設備的制氧通道中的氧氣濃度進行學習訓練，記錄收集到的所有設備正常、異常時氧氣濃度數據，采用MLP神經網絡對氧氣濃度數據進行深度學習與訓練，并建構用于預測測試數據的模型；S3、采用模型對所有設備的制氧通道中的氧氣濃度進行實時監測，并得出監測結果；S4、根據所述監測結果基于剩余壽命預測深度學習模型預測電解制氧設備的使用壽命；所述剩余壽命預測深度學習模型采用長短時記憶網絡LSTM模型并基于MLP框架訓練，所述剩余壽命預測深度學習模型的輸入為所有設備的剩余使用壽命，設備的剩余使用壽命分布為：FLw＝p{T≤1+tn|T＞tn＝[Fw+tn-Ftn][1-Ftn]；式中，t為時間，w為失效闕值，T代表設備總使用時間、tn代表設備額定使用時間。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。