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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于PreDyn-ST模型的EHA性能退化预测方法及系统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：CN119720761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411781168.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于PreDyn-ST模型的EHA性能退化预测方法及系统是由高殿荣;关添元;马江炜;李佳帅;周宇旋;马凯文;王泽义设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PreDyn-ST模型的EHA性能退化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于PreDyn‑ST模型的EHA性能退化预测方法及系统，提出了基于深度学习方法PreDyn‑ST模型的EHA液压系统的性能退化预测方法及系统。本发明的方法包括：S1、搭建EHA试验台；S2、信号采集；S3、获取退化标签；S4、构建PreDyn‑ST模型；S5、PreDyn‑ST模型训练；S6、获得模型预测的寿命预测结果。另一方面本发明的系统包括数据采集模块、退化标签定义模块、模型构建模块、数据划分模块以及模型验证预测模块。本发明能够可视化退化过程中时空特性的动态变化，并结合物理退化机制对这些变化进行解释，增强了模型的可解释性，并提升了模型的可信度。

本发明授权基于PreDyn-ST模型的EHA性能退化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PreDyn-ST模型的EHA性能退化预测方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1、搭建EHA试验台；搭建的EHA试验台包括EHA驱动的主动部分和负载部分，主动部分包括伺服电机、齿轮泵、伺服液压缸和多个数据采集传感器； 负载部分采用对顶缸结构，负载部分包括电机泵、溢流阀和多个单向阀； S2、信号采集：通过数据采集传感器采集活塞杆位移传感器信号、力传感器信号、液压伺服缸两腔的流量和压力信号、伺服电机电流信号以及伺服电机转速信号； S3、建立带有退化标签的元器件功能信号集：根据传感器信号数据得到系统效率，将系统效率作为退化标签，建立带有退化标签的元器件功能信号集； S4、构建PreDyn-ST模型：使用对比学习的SimCLR架构、基于物理先验的GCN空间特性提取模块以及Transformer时间特性提取模块构建PreDyn-ST模型，以PreDyn-ST模型的输出作为系统的寿命预测结果，具体包括以下子步骤： S41、使用对比学习的SimCLR架构拉近传感器信号数据的多元时序序列中滑动窗口内时间步间正样本的距离，增大负样本之间的距离，生成增强后的数据； S42、将增强后的数据输入至特征提取模块，进行初步特征提取； S43、提取出的特征分别输入Transformer时间特性提取模块和基于物理先验的GCN空间特性提取模块； S44、随着退化阶段的变化，PreDyn-ST模型自适应调整Transformer时间特性提取模块和基于物理先验的GCN空间特性提取模块的权重并输出系统的寿命预测结果；通过观察传感器相关性CSI值，CSI数值增高，使得传感器之间的联系会使得空间模块的权重上升； S5、PreDyn-ST模型训练：将S3中带有退化标签的元器件功能信号集，划分为训练集、验证集及测试集后，对PreDyn-ST模型进行训练和验证，调整模型参数，得到训练完成的PreDyn-ST模型； S6、获得模型预测的寿命预测结果：实时采集传感器信号数据的多元时序序列输入S5训练完成的PreDyn-ST模型，输出预测的系统寿命预测结果，判断系统寿命预测结果是否低于设定的阈值，根据判断结果确定EHA的性能退化状态。

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