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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍火箭軍工程大學申請的專利一種零壽命標簽下退化設備剩余壽命預測方法及系統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：CN115081336B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202210790184.0，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種零壽命標簽下退化設備剩余壽命預測方法及系統是由裴洪;司小勝;李天梅;胡昌華;鄭建飛;喻勇;耿鑫月設計研發完成，并于2022-07-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種零壽命標簽下退化設備剩余壽命預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種零壽命標簽下退化設備剩余壽命預測方法及系統。該方法包括：設置不同的網絡參數，獲得不同的零壽命標簽下LSTM網絡模型；根據所述零壽命標簽下的時間序列，通過滑動窗方法構建訓練數據集，訓練不同的雙向LSTM網絡模型，得到多個訓練后的雙向LSTM網絡模型；獲取待測退化設備的當前退化數據，輸入至所述訓練后的雙向LSTM網絡模型，輸出多個當前剩余壽命；根據所述訓練數據集以及當前數據集，利用貝葉斯模型確定不同的所述訓練后的雙向LSTM網絡模型的網絡后驗概率；根據所述網絡后驗概率融合多個所述當前剩余壽命，預測零壽命標簽下所述待測退化設備的最終剩余壽命。本發明能夠降低剩余壽命預測誤差。

本發明授權一種零壽命標簽下退化設備剩余壽命預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種零壽命標簽下退化設備剩余壽命預測方法，其特征在于，包括：設置不同的網絡參數，獲得不同的零壽命標簽下的雙向LSTM網絡模型；所述網絡參數包括網絡結構、樣本批量大小、學習率與訓練迭代期次數；根據所述零壽命標簽下的時間序列，通過滑動窗方法構建訓練數據集，訓練不同的雙向LSTM網絡模型，得到多個訓練后的雙向LSTM網絡模型；所述訓練數據集包括退化設備不同時刻下的歷史退化數據以及不同時刻下所述歷史退化數據對應的退化設備的歷史剩余壽命；獲取待測退化設備的當前退化數據，輸入至所述訓練后的雙向LSTM網絡模型，輸出多個當前剩余壽命；根據所述訓練數據集以及當前數據集，利用貝葉斯模型確定不同的所述訓練后的雙向LSTM網絡模型的網絡后驗概率，具體包括：根據所述訓練數據集確定所述訓練后的雙向LSTM網絡模型的訓練測試精度；根據所述訓練測試精度確定所述訓練后的雙向LSTM網絡模型的網絡先驗概率；所述網絡先驗概率作為貝葉斯模型的先驗概率；根據所述當前數據集確定所述訓練后的雙向LSTM網絡模型的總體預測精度；根據所述總體預測精度確定預測退化概率；基于所述貝葉斯模型，根據所述網絡先驗概率以及所述預測退化概率確定所述訓練后的雙向LSTM網絡模型的網絡后驗概率；所述當前數據集包括所述當前退化數據以及所述當前剩余壽命；根據所述網絡后驗概率融合多個所述當前剩余壽命，預測零壽命標簽下所述待測退化設備的最終剩余壽命。

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火箭軍工程大學，其通訊地址為：710025 陜西省西安市灞橋區同心路2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”。