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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余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：CN119089777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411164296.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法是由冯运;史余聪;朱青;张雅芝;王耀南;谭浩然;周显恩;毛建旭设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法，包括测量并记录磨床砂轮n通道的传感器数据并经采集卡转换为数字信号；对传感器数据进行分析，若传感器数据的数量大于第一预设数量阈值，直接将数字信号形成特征矩阵，若传感器数据的数量小于第二预设数量阈值，对数据信号分别提取时域、频域特征，形成特征矩阵，并进行规范化得到规范化后的特征矩阵；将规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；将需要进行预测的设备数据经过处理后所得的规范后特征矩阵作为输入矩阵对已训练好的神经网络模型进行验证，得到工业设备的剩余使用寿命预测值。提高了最终的预测精度。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：测量并记录磨床砂轮n通道的传感器数据并经采集卡转换为数字信号，以当前设备已完成作业次数或单位时间作为设备当前已使用寿命； S200：对所获得的n通道的传感器数据进行分析，若传感器数据的数量大于第一预设数量阈值，直接将数字信号形成特征矩阵，若传感器数据的数量小于第二预设数量阈值，对数据信号分别提取时域、频域特征，形成特征矩阵，对特征矩阵进行规范化得到规范化后的特征矩阵； S300：在模型训练阶段，将规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对物理信息神经网络框架下的Mamba网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；S300中将规范后的特征矩阵输入神经网络模型中进行训练，包括： S321：将特征矩阵输入神经网络模型，经过Mamba层，自Mamba网络层输出的状态经过注意力机制后与开始的原始输入矩阵一同添加到线性层中，经过前向传播后得到隐藏状态； S322：将隐藏状态和时间一起输入多重感知机中，再经过全连接层后将输出预测结果，预测结果与真实标签计算第一RMSE值； S323：通过多层感知机得到隐藏状态对输出的偏导，将其再输入Mamba层以及注意力机制后和隐藏状态一起输入线性层，经过前向传播后可以得到当前状态，当前状态加上输出对时间的偏导，与0值计算第二RMSE，将第二RMSE值添加到前面计算的第一RMSE中构成损失函数； S400：在模型测试阶段，将需要进行预测的设备数据经过处理后所得的规范后特征矩阵作为输入矩阵对已训练好的神经网络模型进行验证，得到工业设备的剩余使用寿命预测值。

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