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龙图腾网获悉苏州热工研究院有限公司;广东核电合营有限公司;中国广核集团有限公司;中国广核电力股份有限公司申请的专利发电机剩余寿命预测方法、系统、电子设备和存储介质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：CN114118225B 。

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：202111290868.6，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权发电机剩余寿命预测方法、系统、电子设备和存储介质是由崔妍;陈世均;王晓;黄立军;夏玉秋设计研发完成，并于2021-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本发电机剩余寿命预测方法、系统、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及发电机剩余寿命预测方法、系统、电子设备和存储介质，包括：获取发电机设备的历史数据；根据历史数据，采用预设工况识别方法识别发电机设备每一时刻的运行工况；对每一时刻的运行工况进行预处理，获得数据样本集；采用改进的CNN模块和改进的LSTM模块对数据样本集中的数据进行训练，获得混合故障预测模型；改进的CNN模块为基于注意力的CNN模块，改进的LSTM模块为带窥视孔和更新门的LSTM模块；基于混合故障预设模型对发电机的剩余寿命进行预测。本发明克服现有预测方法对故障特征不敏感、参数多、训练速度慢的问题，有效提取出多参数特征，且可利用多特征数据对设备故障进行准确预测，减少长时间的停机成本、优化维修周期及改善早期的故障检测。

本发明授权发电机剩余寿命预测方法、系统、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种发电机剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取发电机设备的历史数据；其中所述历史数据包括压力数据、震动数据、转速数据、温度数据； 根据所述历史数据，采用预设工况识别方法识别发电机设备每一时刻的运行工况； 对所述每一时刻的运行工况数据进行预处理，获得数据样本集； 采用改进的CNN模块和改进的LSTM模块对所述数据样本集中的数据进行训练，获得混合故障预测模型；所述改进的CNN模块为基于注意力的CNN模块，所述改进的LSTM模块为带窥视孔和更新门的LSTM模块； 基于所述混合故障预设模型对发电机的剩余寿命进行预测； 其中，所述基于注意力的CNN模块还包括并行的标准CNN支路和注意力支路，所述标准CNN支路与注意力支路以不同长度的输入序列进行多尺度特征提取；基于注意力机制的CNN模块，所述注意力支路输入序列覆盖CNN的输入，并堆叠深层卷积网络和池化层，特征对应的输入感受也得以扩大，型获取更全面的上下文信息，从而学习到当前局部序列特征的重要程度，通过所述注意力机制的CNN模块，能够提高秉要时序特征对模型的影响程度； 所述更新门的公式如下： ； 其中，式中σ是sigmoid激活函数，bu是偏置bias； 传统LSTM的“输入门”的功能现在由更新门代替，决定细胞状态接收多少当前时刻的输入，其值为，当前时刻的输入状态如下： ； 其中，式中，Wi是输入门的权重矩阵，bi是输入门对应的偏置； 当前时刻的细胞状态由更新门决定，当前时刻的细胞状态的公式如下： ； 输出门和输入门类似，由当前时刻输入、上一时刻输出和上一时刻的细胞状态共同决定，输出门控制当前时刻的细胞状态有多少作为输出流入下一时刻，输出门公式如下： ot=σ（W0·[ht-1，xt]+b0）； 其中，式中，W0是输出门的权重矩阵，σ是sigmoid激活函数，b0是相应的输入偏置； 最后，当前时刻的细胞状态经过tanh激活函数，在输出门的控制下，向下一时刻输出，当前时刻的输出如下： 。

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苏州热工研究院有限公司;广东核电合营有限公司;中国广核集团有限公司;中国广核电力股份有限公司，其通讯地址为：215008 江苏省苏州市西环路1688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”。