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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于CV和BHSMM模型的滚动轴承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：CN116522524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310351881.0，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于CV和BHSMM模型的滚动轴承剩余寿命预测方法是由齐亮;余心想;马丰鑫;黄晶;张永韡;杨奕飞;袁伟;苏贞;肖涵设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CV和BHSMM模型的滚动轴承剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种故障预测领域中的基于CV和BHSMM模型的滚动轴承剩余寿命预测方法，采集滚动轴承在无故障和不同故障工况下不同故障程度的振动信号，获得振动信号的列向量，根据列向量得到逻辑回归函数CV作为观测值，有效清除滚动轴承振动信号中的杂波，根据高斯分布对观测概率值优化，得出具有自相关性的概率，采用贝塔分布对状态驻留时间优化，根据优化后的自相关性的概率得到BHSMM模型，对BHSMM模型设计分类器，得到条件概率最大的分类器，计算出相应的驻留时间，根据驻留时间得到剩余寿命，实现滚动轴承剩余使用寿命的准确预测，可以更好地描述退化过程，具有更高的现实拟合性，采用概率重估值作为中间变量，降低计算的复杂程度。

本发明授权基于CV和BHSMM模型的滚动轴承剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CV和BHSMM模型的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征是包括： 步骤1采集滚动轴承在无故障和不同故障工况下不同故障程度的振动信号，获得振动信号的列向量，根据所述的列向量得到逻辑回归函数CV，将所有的CV值作为一组观测列向量OT应用于标准的隐半马尔可夫模型λ＝π，A，B，D，B是状态转移概率分布矩阵，B是观测值概率分布矩阵，π是初始时刻状态概率、N是隐藏状态数、M是观测的状态数、D是状态驻留时间概率分布； 步骤2：分别计算出每个观测列向量OT的前向概率为αtj，d、条件概率PO|λm、后向概率βti，d，持续了时间d后转移到状态sj的转移概率为ξti，j，d、第t个值处于状态si的概率γti，d、在状态si持续了时间d后的概率为φti，d； 步骤3：根据高斯分布对所述的观测值概率分布矩阵B中的观测概率值biot|ot-1优化，得出具有自相关性的观测概率biot|ot-1以及相应的具有自相关性的αtj，d、βti，d、ξti，j，d、γti，d、φti，d；当t＝1时，得到改进后的初始时刻状态概率 步骤4：采用贝塔分布对状态驻留时间d优化，由优化的状态驻留时间d得到改进后的状态驻留时间概率分布根据优化后的自相关性的ξti，j，d、γti，d，计算出所述的状态转移概率分布矩阵A中的改进后的状态转移概率和观测概率重估值得到BHSMM模型 步骤5：对BHSMM模型设计分类器，根据优化后具有自相关性的φti，d，得到条件概率PO|λm最大的分类器，计算出相应的驻留时间Di，根据驻留时间Di得到剩余寿命。

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