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龙图腾网获悉北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学;山西云行科技有限公司申请的专利基于隐式动力学混合驱动的机械剩余使用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：CN120873501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511384506.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于隐式动力学混合驱动的机械剩余使用寿命预测方法是由伊枭剑;车尚杰;王彪;张景景设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式动力学混合驱动的机械剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械寿命预测领域，公开了一种基于隐式动力学混合驱动的机械剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：获取机械在多种工况下的振动信号，并构建训练集；通过映射演化模型提取演化特征向量，并输出初步预测结果；根据演化特征向量和初步预测结果构建隐式动力学模型；计算由映射演化模型的数据特征损失和隐式动力学模型的动力学损失构成的联合损失函数，通过反向传播更新映射演化模型和隐式动力学模型中的模型参数；通过训练好的映射演化模型对待测样本进行寿命预测得到待测旋转机械的剩余使用寿命；本发明利用旋转机械运行的振动数据自动学习并挖掘退化过程中隐含的隐式动力学特征，实现对旋转机械剩余使用寿命的准确预测。

本发明授权基于隐式动力学混合驱动的机械剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式动力学混合驱动的机械剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取机械在多种工况下的振动信号，并构建训练集； 将所述训练集输入至预先构建的映射演化模型，通过所述映射演化模型提取演化特征向量，并输出初步预测结果； 根据所述演化特征向量和所述初步预测结果构建隐式动力学模型；所述隐式动力学模型为： ； 其中，为样本i对应的RUL初步预测结果对时间t的偏导数，为样本i对应的RUL初步预测结果对特征的偏导数，为待学习的隐式非线性动力学算子，为其参数集合； 所述隐式非线性动力学算子为： ； 其中，为待学习的系数参数，为多项式阶数，k为阶数变量； 计算由所述映射演化模型的数据特征损失和所述隐式动力学模型的动力学损失构成的联合损失函数，通过反向传播更新所述映射演化模型和隐式动力学模型中的模型参数； 通过训练好的所述映射演化模型对待测样本进行寿命预测得到待测旋转机械的剩余使用寿命。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学;山西云行科技有限公司，其通讯地址为：314018 浙江省嘉兴市秀洲区油车港镇东方北路1940号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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