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龍圖騰網恭喜西南交通大學申請的專利一種裝備部件剩余壽命預測方法、系統、設備及介質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：CN119808441B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510299717.9，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種裝備部件剩余壽命預測方法、系統、設備及介質是由高宏力;孫弋;馮珽婷;劉曉紅;由智超;李世超;宋虹亮;翁正陽設計研發完成，并于2025-03-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種裝備部件剩余壽命預測方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種裝備部件剩余壽命預測方法、系統、設備及介質，具體涉及部件壽命預測領域，其技術要點為：對歷史退化指標以及歷史失效數據進行兩階段極大似然估計，并融合兩階段極大似然估計得到全對數似然函數，再對全對數似然函數進行極大似然估計得到模型參數估計值，利用模型參數估計值對剩余壽命分布模型的模型參數進行更新，得到更新后的剩余壽命分布模型；利用卡爾曼濾波結合EM算法，基于部件退化狀態預測值對部件多階段退化模型進行更新，得到更新后的多階段退化模型，將當前多源傳感數據輸入到更新后的多階段退化模型中，得到退化狀態估計值，并將退化狀態估計值輸入到更新后的剩余壽命分布模型中得到剩余壽命預測結果。

本發明授權一種裝備部件剩余壽命預測方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種裝備部件剩余壽命預測方法，其特征在于，方法包括：獲取歷史多源傳感數據中的時域特征、頻域特征和時頻域特征，構建歷史退化指標，并根據歷史多源傳感數據的時域特征、頻域特征和時頻域特征，建立表征歷史多源傳感數據與部件退化狀態之間的多源映射關系函數；基于觀測函數，構建多源映射關系函數的退化狀態映射結果與真實退化狀態之間的狀態關系函數，利用狀態關系函數對多源映射關系函數的函數參數進行優化更新，得到參數優化更新后的多源映射關系函數；利用ischange函數結合歷史退化指標計算得到部件退化分界值，得到多個部件退化階段，再基于部件退化分界值和單階段退化函數，構建部件多階段退化模型，并基于部件維納退化過程的卡方馬爾可夫性質，構建部件退化階段的剩余壽命分布模型；基于第1～q-1個部件退化階段的歷史退化指標，構建剩余壽命分布模型的第一模型參數和第二模型參數的第一對數似然函數，并利用極大似然估計法進行極大似然估計得到第一模型參數估計值，其中，第一模型參數和第二模型參數的第一對數似然函數，具體為： 其中，θp表示第一模型參數，σp表示第二模型參數，x表示退化狀態值，N表示歷史設備個數，mp表示第n個歷史設備在第p個退化階段的退化指標個數，Δt表示時間間隔，Δxn,m表示退化差值，tm表示時間，htm,θp表示漂移函數；并利用極大似然估計法進行極大似然估計得到第一模型參數估計值；基于第q個部件退化階段的歷史失效數據，構建剩余壽命分布模型的第三模型參數和第四模型參數的第二對數似然函數，其中，第三模型參數和第四模型參數的第二對數似然函數，具體為：其中，θq表示第三模型參數，σq表示第四模型參數，ΔTq表示在第3階段的時間，L表示歷史數據個數，N表示具有退化數據的數據個數，ΔTi,q表示第i個歷史失效時間，Δwq表示失效閾值，hΔTi,q,θq表示漂移函數，μΔTi,q,θq表示表征退化速率的非線性函數；將第一對數似然函數和第二對數似然函數融合得到全對數似然函數，并對全對數似然函數進行極大似然估計得到第二模型參數估計值；利用第一模型參數估計值和第二模型參數估計值對剩余壽命分布模型的模型參數進行更新，得到更新后的剩余壽命分布模型；通過多源映射關系函數獲取當前多源傳感數據對應的部件退化狀態預測值，并利用卡爾曼濾波結合EM算法，基于部件退化狀態預測值對部件多階段退化模型進行更新，得到更新后的多階段退化模型，將當前多源傳感數據輸入到更新后的多階段退化模型中，得到退化狀態估計值，并將退化狀態估計值輸入到更新后的剩余壽命分布模型中得到剩余壽命預測結果。

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