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龙图腾网获悉河北大学申请的专利一种滚动轴承剩余寿命预测方法、系统、设备及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：CN120217849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510275654.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种滚动轴承剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质是由闫晓丽;汪世梁;宋雨晨;王者田;袁梦设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滚动轴承剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种滚动轴承剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质，涉及机械故障预测技术领域。所述方法包括：获取滚动轴承的振动信号及对应的检测时间，并构建动态状态空间以及基于高斯分布参数化的连续动作空间；设计以预测误差为反馈的动态奖励函数，并基于ResNet网络框架，根据所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数构建马尔可夫决策过程模型，并利用PPO算法对所述马尔可夫决策过程模型进行迭代训练，得到训练好的马尔可夫决策过程模型；利用训练好的马尔可夫决策过程模型对滚动轴承剩余寿命进行预测。本发明能够自适应地学习滚动轴承的退化模式，显著提升预测模型的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种滚动轴承剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取滚动轴承的振动信号及对应的检测时间，并构建动态状态空间以及基于高斯分布参数化的连续动作空间； 设计以预测误差为反馈的动态奖励函数，并基于ResNet网络框架，根据所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数构建马尔可夫决策过程模型，并利用PPO算法对所述马尔可夫决策过程模型进行迭代训练，得到训练好的马尔可夫决策过程模型； 利用训练好的马尔可夫决策过程模型对滚动轴承剩余寿命进行预测； 所述状态空间表示为在每个训练周期e中，随机采样m个状态-时间对作为轨迹预测的状态集；其中，si为振动信号，yi为检测时间，st为当前状态，yt为实际剩余寿命，i为初始监测时间点，T为最终监测时间点； 所述动作空间的定义为： 动作空间为连续空间，表示智能体对剩余寿命的预测值，动作at通过高斯分布进行参数化，表示为Λ＝μ+σ，其中μ为均值，σ为标准差，智能体在每个时间步t根据当前状态st选择一个动作at，即对剩余寿命的预测值； 所述奖励函数表示为： rt＝-1×|at-yt| 其中，yt为实际剩余寿命； 所述马尔可夫决策过程模型包括策略网络和价值网络；所述策略网络和所述价值网络均基于ResNet网络框架构建，所述ResNet网络框架的残差块结构数学表达式为：Hx＝Fx+x，其中，Fx表示残差分量，x为输入信息；所述策略网络用于生成动作at的概率分布，表示为πθat|st，其中θ为网络参数； 所述PPO算法的目标函数为： 其中，ε为裁剪因子，为策略比率，st为当前状态，πθ为旧策略，π′θ为新策略，Et为对时间步t的期望，为多步优势函数，计算公式为： 其中，γ为折扣因子，L为多步学习长度，Vφ为价值网络的输出，φ为网络参数。

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