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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利一種基于多注意力機制的剩余使用壽命不確定性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：CN115204463B 。

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：202210636893.3，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于多注意力機制的剩余使用壽命不確定性預測方法是由周劍;熊佳瑋;田佳琦;馬義中設計研發完成，并于2022-06-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多注意力機制的剩余使用壽命不確定性預測方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于多注意力機制的剩余使用壽命不確定性預測方法，獲取燃氣渦輪引擎隨著時間推移從完好狀態逐漸退化直至報廢的二維數據，通過自注意力機制對傳感器數據的特征維度進行加權；使用具有共享參數的時間卷積網絡學習傳感器數據的時間和空間相關性信息；通過自注意力機制對時間維度進行加權，使用全連接層，對傳感器數據進行預測；使用零開始訓練法，并將分位數損失設置為模型訓練的損失，訓練基于多注意力機制的TCN模型。本發明簡化了剩余使用壽命不易估計并且增加了預測的置信區間，提高可信度的過程，為諸如剩余使用壽命預測的問題提供了新的解決方案。

本發明授權一種基于多注意力機制的剩余使用壽命不確定性預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多注意力機制的剩余使用壽命不確定性預測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1，獲取燃氣渦輪引擎隨著時間推移從完好狀態逐漸退化直至報廢的二維數據構建訓練集，并進行預處理，預處理后的數據為包含退化過程、時間滯后階數、傳感器個數的三維數據；步驟2，構建基于多注意力機制的TCN網絡，使用自注意力機制對預處理后的三維數據的特征維度進行加權，得到傳感器帶有加權特征信息的序列數據；使用具有共享參數的時間卷積網絡對帶有加權特征信息的序列數據進行學習，得到傳感器帶有時間和空間相關性信息的序列數據；使用自注意力機制對帶有時間和空間相關性信息的序列數據在時間維度進行加權，得到傳感器帶有加權時間信息的序列數據；使用全連接層，對得到帶有加權時間信息的序列數據進行預測，得到預測的剩余使用壽命；步驟3，使用零開始訓練法，并將分位數損失設置為模型訓練的損失，訓練基于多注意力機制的TCN網絡，并運用網格搜索技術，得到網絡的最優參數；步驟4，對待預測剩余使用壽命的燃氣渦輪引擎傳感器數據進行預處理，輸入訓練好的模型，完成剩余使用壽命預測；步驟1，獲取燃氣渦輪引擎隨著時間推移從完好狀態逐漸退化直至報廢的二維數據，并進行預處理，具體步驟為：步驟1.1：繪制隨著時間變化的所有引擎每一傳感器的數據的趨勢圖，根據圖像的趨勢，舍棄掉對傳感器的退化沒有影響的引擎，最終得到影響傳感器退化的引擎數據，這些數據從嶄新狀態開始記錄直至傳感器完全報廢；步驟1.2：對影響傳感器退化的引擎數據進行Z值標準化；步驟1.3：對剩余使用壽命假設它是線性下降到零，對Z值標準化后的引擎數據選取一個時間節點，在這個時間之前，任何引擎的退化都是不明顯的，從這里進行截斷，即傳感器剩余使用壽命大于該節點值的，均設置為該節點值，最終得到剩余使用壽命從該節點以后開始逐漸減少的數據；步驟1.4：將傳感器的時間滯后數據添加到截斷后的數據中，并將缺失歷史數據的條目舍棄，數據維度由二維n，s變為三維n-p*tn-1，tn，s，其中n為所有傳感器總記錄數，tn為滯后階數，s為記錄引擎工作狀態的傳感器數量，p為引擎數量，最終得到包含退化過程、時間滯后階數、傳感器個數的三維數據；基于多注意力機制的TCN網絡中，使用自注意力機制對預處理后的三維數據的特征維度進行加權，得到傳感器帶有加權特征信息的序列數據，具體步驟為：步驟2.1：對第t時間步收集的傳感器測量值xt＝{x1,t,x2,t,...,xS,t}，計算重要性權重，其計算公式如式1： 其中，s是傳感器的編號，t是時間步，xt是傳感器的測量值，hw1是訓練過程中要學習的隱藏向量，αs,t是第s個傳感器第t時間步的特征維度的權重，因此，傳感器的特征維度重要性權重向量為步驟2.2：根據重要性權重，計算第s個傳感器特征維度重要性權重的平均值其計算公式如式2： 其中，t為時間步，αs,t是第s個傳感器第t時間步的特征維度的權重，tn為滯后階數；步驟2.3：根據特征維度重要性權重平均值和傳感器測量值，計算特征維度加權后的傳感器數據，其計算公式如式3： 其中，xs,t是第s個傳感器第t時間步時刻的傳感器測量值，是第s個傳感器重要性權重的平均值。

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理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區孝陵衛200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”。