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龙图腾网获悉北京科技大学;贵阳铝镁设计研究院有限公司;景德镇学院申请的专利一种铝电解槽剩余寿命预测方法和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：CN116151108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310112172.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种铝电解槽剩余寿命预测方法和装置是由崔家瑞;朱雨霜;杨旭;阎群;李擎;黄若愚;李香泉;唐伟荣;曹斌设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铝电解槽剩余寿命预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种铝电解槽剩余寿命预测方法和装置，包括：筛选出铝电解槽退化相关工艺参数，获取源域电解槽和目标域电解槽的退化数据；对源域铝电解槽全寿命周期的退化状态进行划分，得到源域铝电解槽的退化数据对应的退化状态标签；确定目标域铝电解槽当前所处的退化状态并获取已有退化状态划分的结果，得到目标域铝电解槽的退化数据对应的退化状态标签；利用源域铝电解槽以及目标域铝电解槽的退化数据和对应的退化状态标签，训练得到特征迁移模型并对源域铝电解槽所有退化数据进行迁移，使用迁移后的退化数据训练得到铝电解槽剩余寿命预测模型，并对目标域铝电解槽的剩余寿命进行预测。采用本发明能够对目标域铝电解槽的剩余寿命进行精确预测。

本发明授权一种铝电解槽剩余寿命预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种铝电解槽剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、筛选出铝电解槽退化相关工艺参数，获取源域铝电解槽和目标域铝电解槽的退化数据； S2、对所述源域铝电解槽全寿命周期的退化状态进行划分，得到所述源域铝电解槽的退化数据对应的退化状态标签； S3、确定所述目标域铝电解槽当前所处的退化状态并获取已有退化状态划分的结果，得到所述目标域铝电解槽的退化数据对应的退化状态标签； S4、利用所述源域铝电解槽的部分退化数据和对应的退化状态标签，以及所述目标域铝电解槽的全部退化数据和对应的退化状态标签，训练得到特征迁移模型； S5、使用所述特征迁移模型对所述源域铝电解槽所有退化数据进行迁移，并使用迁移后的退化数据，训练得到铝电解槽剩余寿命预测模型； S6、使用所述铝电解槽剩余寿命预测模型，对所述目标域铝电解槽的剩余寿命进行预测； 所述S4的利用所述源域铝电解槽的部分退化数据和对应的退化状态标签，以及所述目标域铝电解槽的全部退化数据和对应的退化状态标签，训练得到特征迁移模型，具体包括： 将所述目标域铝电解槽的全部退化数据和对应的退化状态标签，以及和所述目标域铝电解槽已有退化状态对应的所述源域铝电解槽的退化状态的退化数据以及对应的退化状态标签，输入到改进的JDA迁移算法中，在保留各自数据原有的属性的同时，缩小二者数据的边缘分布差异和相同退化状态的条件分布差异，最终得到迁移矩阵，所述迁移矩阵即为所述特征迁移模型； 其中，所述改进的JDA迁移算法包括三个步骤：保留源域与目标域各自数据原有的属性，最小化源域与目标域的边缘分布，最小化源域与目标域的条件分布，具体包括： 采用最大化变换后数据方差的方式保留数据原有的属性，为源域和目标域数据合并以后的矩阵，，其中为源域样本数量，为目标域样本数量，为中心化矩阵，则协方差矩阵为，假设为迁移矩阵，则所述保留数据原有的属性的问题转化为如下表达式： ； 采用最大均值差异MMD距离来衡量两个数据分布的边缘概率分布差异，所述最小化源域与目标域的边缘分布的问题转化为最小化映射后的MMD距离，表达式如下： ； 引入核方法，将上式转化为如下表达式： ； 其中是一个MMD矩阵，其表达式为 ； 与边缘分布适配的处理方法相同，条件分布适配可转化为最小化类与类之间的MMD距离，表达式为 ； 其中，，分别为源域和目标域中来自第类的样本个数，为类别总数，为属于第类的源域样本，为属于第类的目标域样本，同样用核方法得到下式： ； 的表达式为： ； 通过将边缘分布差异与条件分布差异联合起来，同时也要保留源域数据与目标域数据原有属性，综合上述三个优化目标得到总的优化目标： ； 其中为正则项，用来减小过拟合，令分母为单位矩阵，上式转化为： ； 最后利用拉格朗日法求得迁移矩阵，矩阵即为所述特征迁移模型。

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