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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种设备剩余寿命智能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：CN120316589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510797438.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种设备剩余寿命智能预测方法及装置是由王兆强;胡昌华;郑子扬;冯志超;向前;徐慧;施斌凯;何祯鑫设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种设备剩余寿命智能预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种设备剩余寿命智能预测方法及装置，涉及可靠性工程领域，该方法包括采集传感器观测数据，并对所述传感器观测数据进行预处理，提取数据波动特征；基于时间窗口输入策略，对所述传感器观测数据以及所述数据波动特征进行处理，确定输入特征；根据所述输入特征训练全局‑局部特征提取网络，确定训练后的全局‑局部特征提取网络；所述全局‑局部特征提取网络包括依次连接的多层时间卷积网络、因果卷积门控单元、二维压缩激励融合模块以及Transformer编码器；对所述训练后的全局‑局部特征提取网络进行性能校验，确定寿命预测模型；根据所述寿命预测模型预测待测设备的剩余寿命，本申请能够全面提升寿命预测性能。

本发明授权一种设备剩余寿命智能预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种设备剩余寿命智能预测方法，其特征在于，所述设备剩余寿命智能预测方法包括： 采集传感器观测数据，对所述传感器观测数据进行最小-最大归一化处理，确定归一化处理后的观测数据； 计算所述归一化处理后的观测数据的二阶差分，确定去除趋势项并突出数据的数据波动特征； 基于时间窗口输入策略，通过滑动窗口机制，将所述传感器观测数据以及所述数据波动特征进行分割，构建时间窗口样本；所述时间窗口样本包括分割后的观测数据以及分割后的数据波动特征；将所述时间窗口样本作为输入特征； 根据所述输入特征训练全局-局部特征提取网络，确定训练后的全局-局部特征提取网络；所述全局-局部特征提取网络包括依次连接的多层时间卷积网络、因果卷积门控单元、二维压缩激励融合模块以及Transformer编码器；所述多层时间卷积网络用于提取所述分割后的观测数据的长期退化特征；所述因果卷积门控单元用于从所述分割后的数据波动特征中提取关键动态信息；所述关键动态信息为短期波动特征；其中，因果卷积门控单元包括：扩张因果卷积，以及重置门和更新门；所述二维压缩激励融合模块用于整合所述短期波动特征和所述长期退化特征；所述Transformer编码器用于向融合后的特征分配时间维度的全局注意力权重； 对所述训练后的全局-局部特征提取网络进行性能校验，确定寿命预测模型； 根据所述寿命预测模型智能预测待测设备的剩余寿命。

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