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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种机械设备的预测性维护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119515353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411627614.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种机械设备的预测性维护方法是由邵海东;周科;刘侃;钟翔;王馨仪设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械设备的预测性维护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机械设备的预测性维护方法，涉及航空发动机维护技术领域，该方法包括：获取机械设备在多个时刻的状态数据，并将状态数据输入至状态转换网络模型中，通过状态数据提取状态数据不同尺度的多感官特征，得到信念状态；信念状态为状态数据的特征表示；然后将信念状态输入至预先训练好的实时转换‑近端策略优化网络模型中，得到机械设备的预测性维护结果。该方法能够降低机械设备的预测性维护的复杂性。

本发明授权一种机械设备的预测性维护方法在权利要求书中公布了：1.一种机械设备的预测性维护方法，其特征在于，包括： 获取机械设备在多个时刻的状态数据； 将所述状态数据输入至状态转换网络模型中，通过所述状态转换网络模型提取所述状态数据不同尺度的多感官特征，得到信念状态；所述信念状态为所述状态数据的特征表示；所述状态转换网络模型包括卷积神经网络、残差神经网络、自注意力机制模块和线性神经网络模块，所述通过所述状态转换网络模型提取所述状态数据不同尺度的多感官特征，得到信念状态，包括：将所述状态数据输入至所述卷积神经网络中，得到所述状态数据的高阶特征；将所述状态数据的高阶特征输入至所述残差神经网络中，得到所述状态数据的高阶优化特征；将所述状态数据的高阶优化特征输入至所述自注意力机制模块中，得到高阶信念状态；将所述状态数据的高阶信念状态输入至所述线性神经网络中，得到所述信念状态；所述状态转换网络模型还包括双向门控循环单元，所述方法还包括：将所述信念状态输入至所述双向门控循环单元，得到所述机械设备剩余使用寿命； 将所述信念状态输入至预先训练好的实时转换-近端策略优化网络模型中，得到所述机械设备的预测性维护结果；所述实时转换-近端策略优化网络模型包括实时订购框架和实时维护框架；所述将所述信念状态输入至预先训练好的实时转换-近端策略优化网络模型中，得到所述机械设备的预测性维护结果，包括：将所述信念状态输入至所述实时订购框架中，得到所述机械设备的订购策略，将所述订购策略确定为所述预测性订购结果；将所述信念状态输入至所述实时维护框架中，得到所述机械设备的维护策略，将所述维护策略确定为所述预测性维护结果；所述实时转换-近端策略优化网络模型的构建过程包括：获取样本机械设备的样本信念状态；将所述样本信念状态输入至策略网络，得到所述样本机械设备的样本预测性维护结果；将当前状态和所述样本预测性维护结果输入至价值网络中，通过所述价值网络中的奖励函数，确定评价值；根据所述样本预测性维护结果和样本真实维护结果，确定策略损失以及根据所述评价值确定价值损失；根据所述策略损失更新所述策略网络的参数，以及根据所述价值损失更新所述价值网络的参数；将更新后的策略网络和价值网络确定为所述实时转换-近端策略优化网络模型。

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