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龙图腾网获悉四川润滑卫士数字科技有限公司申请的专利基于机器学习的工业设备润滑油液寿命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：CN120372861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510508114.5，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于机器学习的工业设备润滑油液寿命预测方法及系统是由饶红设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的工业设备润滑油液寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的工业设备润滑油液寿命预测方法及系统，首先获取工业设备在预设监测周期内的润滑油液状态监测数据集合，其包含多个润滑状态监测序列，每个润滑状态监测序列由润滑油液属性指标数据及设备运行状态数据构成，接着对润滑油液状态监测数据集合进行动态特征提取，得到润滑油液属性动态变化特征与设备运行状态关联特征，然后基于预置的润滑寿命预测模型，融合上述特征进行预测，生成润滑油液寿命预测值，最后根据润滑油液寿命预测值与预设润滑寿命阈值生成润滑维护决策指令，并反馈至工业设备维护终端触发润滑维护操作，实现对工业设备润滑油液寿命的有效预测及维护决策。

本发明授权基于机器学习的工业设备润滑油液寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的工业设备润滑油液寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取工业设备在预设监测周期内的润滑油液状态监测数据集合，所述润滑油液状态监测数据集合包括多个润滑状态监测序列，每个润滑状态监测序列由至少一个润滑状态采样时刻的润滑油液属性指标数据和对应的设备运行状态数据组成； 对所述润滑油液状态监测数据集合进行动态特征提取处理，得到每个润滑状态监测序列的润滑油液属性动态变化特征和设备运行状态关联特征； 基于预置的润滑寿命预测模型，对所述润滑油液属性动态变化特征和所述设备运行状态关联特征进行融合预测，生成所述润滑状态监测序列的润滑油液寿命预测值； 根据所述润滑油液寿命预测值与预设的润滑寿命阈值生成润滑维护决策指令，并将所述润滑维护决策指令反馈至工业设备维护终端以触发润滑维护操作； 所述基于预置的润滑寿命预测模型，对所述润滑油液属性动态变化特征和所述设备运行状态关联特征进行融合预测，生成所述润滑状态监测序列的润滑油液寿命预测值，包括： 将所述润滑油液属性动态变化特征划分为黏度变化特征子集、酸值累积特征子集及杂质波动特征子集； 将所述设备运行状态关联特征划分为负载关联特征子集、温度关联特征子集及振动关联特征子集； 调用润滑寿命预测模型中的特征交叉层对所述黏度变化特征子集与负载关联特征子集进行交叉组合，生成第一交叉特征向量； 对所述酸值累积特征子集与温度关联特征子集进行非线性映射处理，生成第二交叉特征向量； 将所述杂质波动特征子集与振动关联特征子集进行注意力权重分配处理，生成第三交叉特征向量； 融合所述第一交叉特征向量、第二交叉特征向量及第三交叉特征向量，生成多维度润滑油液特征集合； 调用润滑寿命预测模型中的回归预测层对所述多维度润滑油液特征集合进行寿命预测，生成所述润滑油液寿命预测值。

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