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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种不同退化阶段下多模型驱动的特大型轴承寿命预测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：CN117744495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202311807644.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种不同退化阶段下多模型驱动的特大型轴承寿命预测方法是由王华;邵逸禹;姜烨飞;王天祥设计研发完成，并于2023-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不同退化阶段下多模型驱动的特大型轴承寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种不同退化阶段下多模型驱动的特大型轴承寿命预测方法，包括如下步骤：1对特大型轴承全寿命振动加速度数据进行信号分解，根据各个分量的相关性，选择合适分量进行融合并获取性能衰退指标；2计算性能衰退指标的梯度，根据梯度和衰退指标数值的阈值，划分退化阶段；3选用深度学习中适合时间序列预测的双向门控循环单元网络，构建特大型轴承的第一个预测模型，载荷‑寿命模型为第二个预测模型，二者相结合构成第三个预测模型；4在前3步的基础上制定合适的模型使用和更新策略，对不同退化时间进行寿命预测。本发明结合了传感器监测信号数据和特大型轴承自身机理，模型的鲁棒性和泛化能力较强，具有一定应用价值。

本发明授权一种不同退化阶段下多模型驱动的特大型轴承寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种不同退化阶段下多模型驱动的特大型轴承寿命预测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤（1）、特大型轴承性能衰退指标获取：利用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解ICEEMDAN将采集到的特大型轴承全寿命周期信号进行分解，其中，ICEENDAN算法进行信号分解具体实现如下： 首先对原始信号x进行EMD分解，得到9个IMF分量和一个剩余项R，然后对每一个IMF分量作为目标分量进行自适应噪声集合的操作，得到9个包含若干个噪声成分的集合，最后将噪声集合中的成分加入目标分量中； 求出各分量和原信号的相关系数，选取相关系数最高的四个分量的均方根RMS利用核主成分分析KPCA进行融合，得到衰退指标； 步骤（2）、划分退化阶段：对步骤（1）中的衰退指标每隔10个点求取梯度，对指标和梯度的数值分别设定两组阈值，当指标和梯度均触发所设定阈值时，记录两个触发点；触发点将特大型轴承的退化分为三个阶段； 步骤（3）、建立多个寿命预测模型：以双向门控循环单元BiGRU为基础建立数据模型，以载荷-寿命模型为基础建立机理模型，二者进行结果融合建立数据-机理模型； 步骤（4）、更新寿命预测模型：利用旧特大型轴承的全寿命衰退指标预训练数据模型，然后通过修改损失函数的方法借助二阶段机理模型的预测结果更新该模型，再用一、二两阶段数据模型的结果修正机理模型；在第三阶段不断更新模型，最终得到的数据-机理模型可以评估全退化周期的剩余使用寿命RUL。

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