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龙图腾网获悉宜宾丝丽雅集团有限公司;东华大学申请的专利莱赛尔纤维生产用的薄膜蒸发器剩余寿命预测方法及装置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：CN119939223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510412585.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权莱赛尔纤维生产用的薄膜蒸发器剩余寿命预测方法及装置是由王凯;何戟;于慧男;胡立华;郭小军设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本莱赛尔纤维生产用的薄膜蒸发器剩余寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了莱赛尔纤维生产用的薄膜蒸发器剩余寿命预测方法及装置，涉及机械故障诊断技术领域，包括：薄膜蒸发器筒体表面预设区域的振动传感器收集振动数据并进行预处理，以及计算关键部件特征频率；将单个振动传感器振动数据矢量相加，构建一维卷积神经网络模型，得到特征曲线；采用多项高阶指数函数进行拟合，建立剩余寿命特征曲线；得到数据集建立剩余寿命预测的一维卷积神经网络模型，将数据集输入一维卷积神经网络模型，得到剩余寿命预测模型；再将实时采集的振动数据和关键部件特征频率处理后作为预测模型的输入。本发明可减少特征提取网络模型复杂度，提高模型运算实时性，更加准确的提供数据标签，并能有效提高剩余寿命预测的准确率。

本发明授权莱赛尔纤维生产用的薄膜蒸发器剩余寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.莱赛尔纤维生产用的薄膜蒸发器剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取薄膜蒸发器从正常运行到主轴和或主轴轴承发生故障导致薄膜蒸发器无法正常运行的全过程的振动数据和主轴转速数据； 所述振动数据包括薄膜蒸发器筒体上下两端和筒体中部区域的振动传感器分别采集的各三个方向的加速度信号；其中，上下两端振动传感器分别监测主轴上、下端轴承故障情况，筒体中部区域振动传感器监测主轴故障情况； S2、将加速度信号分别按设定时间间隔进行数据分段后得到的多个数据片段进行时域分析和频域分析；其中，时域分析用于提取各数据片段的均方根和峭度，频域分析用于对各数据片段进行时域到频域的转换并提取频率重心；根据主轴转速数据得到主轴的故障特征频率，根据主轴转速数据和主轴轴承尺寸参数，得到主轴轴承的故障特征频率； S3、对各振动传感器的三个方向的加速度信号进行矢量相加后得到的多个振动矢量数据均搭建包含卷积、池化、激活函数和全连接层的一维卷积神经网络模型；通过各振动矢量数据的一维卷积神经网络模型提取各振动矢量数据振动响应随时间变化的响应趋势，得到主轴上、下端轴承和主轴的振动矢量数据特征曲线，所述主轴的振动矢量数据特征曲线是通过筒体中部区域的振动传感器对应的振动矢量数据特征曲线取平均值之后得到的； S4、采用多项高阶指数函数分别对S3步骤得到的主轴上、下端轴承和主轴的振动矢量数据特征曲线进行拟合形成主轴上端轴承剩余寿命特征曲线、主轴下端轴承剩余寿命特征曲线和主轴剩余寿命特征曲线后以百分比形式表达； S5、以S2步骤中设定时间间隔为时间分辨率，S2步骤得到的均方根、峭度、频率重心、主轴轴承的故障特征频率和主轴的故障特征频率，以及S4步骤得到的主轴上端轴承剩余寿命特征曲线、主轴下端轴承剩余寿命特征曲线和主轴剩余寿命特征曲线上的数据共同构成数据集，其中主轴上端轴承剩余寿命特征曲线、主轴下端轴承剩余寿命特征曲线和主轴剩余寿命特征曲线上的数据是标签数据； S6、将S5步骤得到的数据集划分为训练集、验证集和测试集；经训练、验证和测试后得到精度满足要求的剩余寿命预测模型； S7、获取目标薄膜蒸发器的实时振动数据和主轴转速；处理后得到的均方根、峭度、频率重心、主轴的故障特征频率和主轴轴承的故障特征频率作为剩余寿命预测模型的输入，对薄膜蒸发器主轴剩余寿命和或主轴轴承剩余寿命进行预测。

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