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龍圖騰網恭喜南京工業大學申請的專利基于對比雙對抗機制的遷移工況軸承剩余使用壽命預測方法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：CN119647012B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202411719866.8，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權基于對比雙對抗機制的遷移工況軸承剩余使用壽命預測方法是由繆小冬;孫奧云;冀新鵬;屈祥穩設計研發完成，并于2024-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于對比雙對抗機制的遷移工況軸承剩余使用壽命預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于對比雙對抗機制的遷移工況軸承剩余使用壽命預測方法，獲取單個時間步的軸承振動信號以及對應標簽，對單個時間步的軸承振動信號進行分解，獲取本征模態IMF，并重構單個時間步的軸承振動信號，以及進行故障點檢測；構建包含時序信息的樣本；構建剩余使用壽命預測模型，將樣本輸入剩余使用壽命預測模型，輸出該樣本對應的剩余使用壽命；剩余使用壽命預測模型包括動態卷積長短記憶神經網絡特征提取器與預測器；構建對比雙對抗機制的遷移訓練框架。本發明結合多尺度排列熵對原始振動信號進行降噪處理，并使用基于貝葉斯推理的隱馬爾可夫進行軸承退化過程中的故障發生點檢測。通過該技術，減輕非退化數據信息對退化過成的剩余使用壽命影響，減少預測任務的工作量與預測難度。

本發明授權基于對比雙對抗機制的遷移工況軸承剩余使用壽命預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于對比雙對抗機制的遷移工況軸承剩余使用壽命預測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1、采集并預處理軸承振動數據，獲取單個時間步的軸承振動信號xt以及對應的剩余使用壽命標簽步驟S2、對步驟S1所得單個時間步的軸承振動信號進行分解，獲取本征模態IMF，并按照每一個IMF的排列熵大小重構單個時間步的軸承振動信號；同時，使用基于貝葉斯推理的隱馬爾可夫模型進行故障點檢測；步驟S3、構建包含時序信息的樣本，同時，將源域軸承數據分為源域訓練軸承數據以及源域驗證軸承數據，將目標域軸承數據分為目標域訓練集軸承數據以及目標域測試集軸承數據；步驟S4、構建剩余使用壽命預測模型DTSConvLSTM-NN，將步驟S3中樣本輸入剩余使用壽命預測模型DTSConvLSTM-NN，輸出該樣本對應的剩余使用壽命；所述剩余使用壽命預測模型包括動態卷積長短記憶神經網絡特征提取器DTSConvLSTM與預測器MLP；通過特征提取器提取樣本的隱藏高維特征；預測器MLP包括多層全連接層，獲取剩余使用壽命的預測值；步驟S5、構建對比雙對抗機制的遷移訓練框架，遷移訓練框架分為預訓練階段與對比雙對抗訓練階段；對比雙對抗訓練階段的具體方法為：首先構建與預訓練階段相同結構的目標域預測模型，并使用預訓練的權重進行初始化；然后，引入源域與目標域的鑒別器和一個對比損失計算模塊，進行域鑒別損失以及目標域信息損失的計算；最后，通過源域數據與目標域數據訓練集對目標域預測模型、域鑒別器以及對比損失計算模塊進行更新，完成目標域模型的訓練；步驟S6、將步驟S3目標域測試集數據輸入步驟S5所獲取的目標域預測模型中，目標域預測模型的輸出即為預測的剩余使用壽命。

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南京工業大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市浦口區浦珠南路30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”。