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龙图腾网获悉南京理工大学;北京理工大学东南信息技术研究院申请的专利基于文本特征和卷积神经网络的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：CN114186358B 。

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：202111375216.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于文本特征和卷积神经网络的轴承寿命预测方法及装置是由朱柏康;黄河燕;杨晨设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本特征和卷积神经网络的轴承寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供基于文本特征和卷积神经网络的轴承寿命预测方法及装置，方法包括：获取待预测滚动轴承的时域振动数据；对时域振动数据进行降噪处理；对降噪后的时域振动数据经过傅里叶变化获取频域数据；提取频域数据的频域特征，以及对频域数据进行编码获取文本特征；将频域特征，以及文本特征输入预先训练好的神经网络模型中，预测待预测滚动轴承的预测寿命。本申请提供的方法使用小波分解、重构的方法进行降噪，避免了阈值挑选的问题；本申请使用的文本特征作为新的退化指标，避免了传统退化指标表征不全面的缺点；并将注意力机制应用到特征通道中，增强了卷积神经网络中的特征关联能力。

本发明授权基于文本特征和卷积神经网络的轴承寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于文本特征和卷积神经网络的轴承寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待预测滚动轴承的时域振动数据； 对所述时域振动数据进行降噪处理； 对降噪后的时域振动数据经过傅里叶变化获取频域数据； 提取所述频域数据的频域特征，以及对所述频域数据进行编码获取文本特征； 将所述频域特征，以及所述文本特征输入预先训练好的神经网络模型中，预测所述待预测滚动轴承的预测寿命； 提取所述频域数据的频域特征，包括： 提取所述频域数据的频域特征，并进行平滑变换以及累计变换； 其中，所述频域特征包括方差、偏度、峰度、最值以及裕度因子； 所述平滑变换利用S-G滤波函数； 其中累计变换采用的公式为： X＝[x1,x2,…,xi,…,xN] 其中，X是输入数据的水平特征以及垂直特征，Si是i时刻的累计值，Ci是i时刻的累计变换值； 对所述频域数据进行编码获取文本特征，包括： 频域数据共N个样本，每个样本Di包含T个时间点，每个时间点为长度L的振动幅度数据； 将所述振动幅度数据的值域划分成个j区间，统计每个样本Di每个时间点包含的不同振幅的个数，将这j个区间视为j个不同的单词wj，得到词频矩阵M； 通过以下方法构建词频特征； 对所述词频矩阵M进行奇异值分解，利用最大的奇异值重构矩阵，得到的低维特征矩阵M*作为词频特征； 通过以下方法构建词频-逆文本频率特征： 所述词频矩阵M除以采样频率得到第一中间量M’； 所述第一中间量M’乘以归一化的逆文本频率，得到第二中间量M”，对所述第二中间量M”进行奇异值分解，利用最大的奇异值重构矩阵，得到的低维特征矩阵M^作为词频-逆文本频率特征； 其中，词频-逆文本频率包括词频系数及归一化的逆文本频率； 其中，词频-逆文本频率＝词频系数*归一化的逆文本频率,归一化的逆文本频率的分母|j:wj∈Di|为包含单词wj的样本Di的数量。

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南京理工大学;北京理工大学东南信息技术研究院，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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”。