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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于混合模型的风力发电机轴承寿命预测方法及装置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：CN117272186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311237069.1，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于混合模型的风力发电机轴承寿命预测方法及装置是由张涛;刘亚杰;杜雨洁;王锐;黄生俊;史志超;黄旭程设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合模型的风力发电机轴承寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于混合模型的风力发电机轴承寿命预测方法及装置。所述方法包括：对风力发电机相关运行数据集进行数据转换，将振幅概率密度形式数据集分为训练集和测试集，根据训练集对预先构建的随机森林回归模型进行训练；根据提取的训练集的健康指标对2D‑CNN‑BiLSTM混合结构的预测模型进行训练，根据测试集中预测起点前各样本的健康指标值和健康指标预测模型预测下一时刻健康指标，通过循环开展单步预测步骤完成未来多时刻健康指标值预测，并利用健康指标阈值对预测的未来多时刻健康指标值进行判断，确定轴承失效时刻，根据当前时刻至失效时刻间时间差计算得到轴承寿命预测值。采用本方法能够提高轴承寿命预测准确率。

本发明授权基于混合模型的风力发电机轴承寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的风力发电机轴承寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取风力发电机相关运行数据集；对所述风力发电机相关运行数据集进行数据转换，得到振幅概率密度形式数据集； 将所述振幅概率密度形式数据集分为训练集和测试集，根据所述训练集对预先构建的随机森林回归模型进行训练，得到健康指标构建模型；所述健康指标构建模型用于提取健康指标； 根据提取的健康指标的发展规律设置判断轴承失效的健康指标阈值，根据提取的训练集的健康指标对2D-CNN-BiLSTM混合结构的预测模型进行训练，得到健康指标预测模型； 利用所述健康指标构建模型对测试集数据进行健康指标构建，得到测试集中预测起点前各样本的健康指标值； 根据所述测试集中预测起点前各样本的健康指标值和健康指标预测模型预测下一时刻健康指标，通过循环开展单步预测步骤完成未来多时刻健康指标值预测，并利用所述健康指标阈值对预测的未来多时刻健康指标值进行判断，确定轴承失效时刻，根据当前时刻至失效时刻间时间差计算得到轴承寿命预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。