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龍圖騰網恭喜新昌縣天姥實驗室申請的專利基于神經網絡的軸承壽命預測方法、系統(tǒng)及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118940645B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411426169.3，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權基于神經網絡的軸承壽命預測方法、系統(tǒng)及裝置是由沈雨田;陳曉敏;徐永松;劉偉庭;居冰峰設計研發(fā)完成，并于2024-10-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于神經網絡的軸承壽命預測方法、系統(tǒng)及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于神經網絡的軸承壽命預測方法、系統(tǒng)及裝置，方法包括：獲取軸承工作時的歷史相關數(shù)據(jù)進行預處理，提取數(shù)據(jù)特征并進行排序，得到相關特征矩陣；基于軸承額定壽命模型對所述預處理后軸承相關數(shù)據(jù)進行處理，得到軸承額定壽命數(shù)據(jù)集；構建軸承壽命預測預訓練模型并進行訓練，得到軸承壽命預測模型；基于軸承壽命預測模型基于當前時段相關數(shù)據(jù)對下一時段相關數(shù)據(jù)進行預測，得到軸承壽命預測參數(shù)；將軸承壽命預測參數(shù)輸入至預設預測軸承實際壽命模型，得到預測的軸承實際壽命。解決了現(xiàn)有的軸承實際工作壽命計算方式對于實際工況考慮不全面導致計算精度不高的問題，能夠有效預測軸承的實際工作壽命，具有較高的準確性和可靠性。

本發(fā)明授權基于神經網絡的軸承壽命預測方法、系統(tǒng)及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的軸承壽命預測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取軸承工作時的歷史相關數(shù)據(jù)，對歷史相關數(shù)據(jù)進行預處理，得到預處理后軸承相關數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)特征并進行排序，得到相關特征矩陣，基于相關特征矩陣及軸承壽命預測參數(shù)構建預設預測軸承實際壽命模型；基于基本軸承額定壽命模型對所述預處理后軸承相關數(shù)據(jù)進行處理，得到基本軸承額定壽命數(shù)據(jù)集；構建軸承壽命預測預訓練模型，根據(jù)所述基本軸承額定壽命數(shù)據(jù)集對軸承壽命預測預訓練模型進行訓練，得到軸承壽命預測模型；將當前時段相關數(shù)據(jù)輸入至所述軸承壽命預測模型中對下一時段相關數(shù)據(jù)進行預測，得到軸承壽命預測參數(shù)；通過預設預測軸承實際壽命模型對所述軸承壽命預測參數(shù)進行處理，得到預測的軸承實際壽命；其中，所述歷史相關數(shù)據(jù)包括振動信號數(shù)據(jù)、電機電流信號數(shù)據(jù)、溫度信號數(shù)據(jù)、軸承種類數(shù)據(jù)、軸承基本額定動載荷數(shù)據(jù)、軸承當量動載荷數(shù)據(jù)及軸承實際工作壽命數(shù)據(jù)中的一種或多種；其中，所述基本軸承額定壽命模型，表示如下： 其中，表示基本額定壽命，表示基本額定動載荷，表示軸承當量動載荷，表示不同軸承種類的壽命公式指數(shù)；其中，所述構建軸承壽命預測預訓練模型，包括以下步驟：基于多層感知機的改進BP神經網絡模型構建軸承壽命預測預訓練模型，輸入層接收軸承額定壽命數(shù)據(jù)集，輸出層輸出軸承壽命預測參數(shù)，通過激活函數(shù)得到非線性結果；構建損失函數(shù)，通過損失函數(shù)的反向傳播對軸承壽命預測預訓練模型的模型參數(shù)進行評估與調整；構建改進AFSA算法模型，通過改進AFSA算法模型對軸承壽命預測預訓練模型進行優(yōu)化，得到最優(yōu)模型超參數(shù)；其中，所述構建改進AFSA算法模型，包括以下步驟：確定人工魚群的動態(tài)視野和動態(tài)步長，表示如下： 當前魚基于所述動態(tài)視野查詢食物濃度最高的魚并確定食物濃度最高魚所處的位置，所述食物濃度最高魚所處的位置包含m個與軸承工作相關和壽命相關的數(shù)據(jù)特征，計算視野內食物濃度最高的魚對當前魚的吸引力，表示如下： 其中，表示動態(tài)視野，表示動態(tài)步長，表示最大動態(tài)視野，表示最大動態(tài)步長，表示吸引力，表示避免分母為0的正數(shù)，表示食物濃度最高的魚位置，表示食物濃度最高的魚位置的食物濃度，，表示第個樣本的第個數(shù)據(jù)特征，表示當前魚位置，表示迭代次數(shù)，表示視野調整系數(shù)，表示步長調整系數(shù)；根據(jù)魚群的平均位置、當前魚位置和食物濃度最高魚位置，確定當前魚的移動方向，表示如下： 其中，表示移動方向，分別表示權重系數(shù)，表示魚群的平均位置，，表示魚群的數(shù)量，表示第條魚位置；根據(jù)所述當前魚位置、當前魚的移動方向和當前魚的動態(tài)步長，得到當前魚移動后位置，表示如下： 其中，表示當前魚移動后位置；魚群以預設概率進行隨機探索，選擇隨機方向且每個分量服從均勻分布，根據(jù)所述當前魚位置對當前魚移動后位置進行更新，得到更新后當前魚移動后位置，表示如下： 其中，表示更新后當前魚移動后位置，表示隨機方向；其中，所述預設預測軸承實際壽命模型，表示如下： 其中，表示預測軸承實際壽命，及分別表示為軸承壽命預測參數(shù)，分別表示相關特征矩陣；其中，所述損失函數(shù)，表示如下： 其中，表示軸承額定壽命，表示預測的軸承實際壽命，表示損失函數(shù)的參數(shù)，W表示當前模型參數(shù)集合，表示最佳模型參數(shù)集合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人新昌縣天姥實驗室，其通訊地址為：312500 浙江省紹興市澄潭街道山支頭村長安棚自然村東側(高端科創(chuàng)園)；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。