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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利基于多特征融合的装备预测性维护管理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：CN121563490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610090539.3，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于多特征融合的装备预测性维护管理方法及系统是由单鑫;孙媛;尹延涛;秦玉峰;赵建印;高松设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合的装备预测性维护管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及基于多特征融合的装备预测性维护管理方法及系统，属于装备健康管理技术领域，用以解决现有传感器数据易受干扰失真、缺乏综合建模框架难以揭示装备退化路径潜在因果结构的问题。所述方法包括：实时采集多源数据，提取数据对故障的因果贡献度生成因果显著性特征值，通过反事实神经网络模型结合物理失效模型生成三维健康特征向量，融合二者得到装备状态风险特征矩阵并输入模型输出风险评分，最后动态调整监测频率与维护等级并迭代优化策略。本申请能够滤除数据干扰，深度融合多类推理机制，精准揭示装备退化规律，实现全寿命周期自适应维护。

本发明授权基于多特征融合的装备预测性维护管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多特征融合的装备预测性维护管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：采集多源数据的步骤，在装备运行过程中实时采集多源数据； 步骤S2：因果特征分析的步骤，提取多源数据对装备故障的因果贡献度，构建因果有向图，生成因果显著性特征值； 生成因果显著性特征值包括：在构建因果有向图中，识别采集多源数据所用的传感器的节点到故障节点的有向路径； 统计每条路径上节点间的条件概率变化幅度，作为路径因果强度； 综合所有指向同一故障节点的路径因果强度，采集装备当前所处的环境参数的可信度衰减系数，生成因果显著性特征值； 步骤S3：生成三维健康特征向量的步骤，通过反事实神经网络模型融合多源数据，结合装备物理失效模型规律，生成包含故障概率值、剩余寿命值及可用性值的三维健康特征向量； 其中，反事实神经网络模型在各子网络输出层引入因果注意力网络，基于因果显著性特征值动态调整特征权重，将融合后的多源数据统一特征表示输入物理约束分支，通过物理与数据联合优化层协调反事实神经网络输出与装备物理失效模型计算结果，生成三维健康特征向量； 步骤S4：输出装备的风险评分的步骤，将因果显著性特征值与三维健康特征向量融合为装备状态风险特征矩阵，输入装备感知优化模型，输出装备的风险评分； 其中，融合为装备状态风险特征矩阵的过程包括： 建立时空对齐的特征融合框架，将因果显著性特征值按时间戳与三维健康特征向量进行同步匹配； 采用张量拼接方式组合因果显著性特征值和三维健康特征向量，形成具有三个维度的原始特征立方体，其中，第一维度对应装备子系统分类，第二维度对应时间序列窗口，第三维度对应特征类型； 通过特征重要性筛选层，基于装备型号预设的特征权重模板，剔除冗余特征维度； 应用时空注意力机制对原始特征立方体进行压缩，输出装备状态风险特征矩阵； 输出装备的风险评分包括：将装备状态风险特征矩阵输入基于集成学习的装备感知优化模型，其中，装备感知优化模型采用Stacking集成框架构建； 在第一层集成基学习器，包括梯度提升决策树、深度神经网络和随机森林，分别处理装备状态风险特征矩阵的不同维度； 在第二层元学习器中使用贝叶斯优化后的支持向量回归模型，整合基学习器的输出结果； 通过特征重要性反馈机制动态调整各基学习器的权重系数，输出标准化后的风险评分值； 步骤S5：动态调整监测频率与维护等级的步骤，根据装备的风险评分和任务优先级，动态调整监测频率与维护响应时间，并通过闭环反馈机制迭代优化维护策略，对装备全寿命周期进行自适应维护管理； 监测频率数学表达式为：监测频率=基础值×维护响应系数×状态系数，其中，基础值为预设值，状态系数取值为紧急状态取值1.5、警戒状态取值1.2、正常状态取值1.0； 维护响应时间数学表达式为：维护响应时间=基础值维护响应系数×状态系数，其中，基础值为预设值，状态系数取值为紧急状态取值1.5、警戒状态取值1.2、正常状态取值1.0； 动态调整监测参数包括调整传感器采样率、数据传输间隔和特征分析深度； 闭环反馈机制迭代优化维护策略包括： 构建装备健康状态演化知识图谱，记录从初始服役到最终退役全过程的状态变迁数据； 建立维护策略反馈环，将每次维护效果与预期目标进行比对分析； 基于比对结果更新维护决策规则库，优化后续维护策略的生成逻辑，自动匹配当前阶段的最优维护方案。

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