买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉盐城工学院申请的专利基于交互学习卷积网络的旋转机械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：CN119129366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410427255.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于交互学习卷积网络的旋转机械寿命预测方法及系统是由安晶;王浩;李青祝;杨军;李承运;姚俊曦;曹辕;王振民;袁玮琦设计研发完成，并于2024-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交互学习卷积网络的旋转机械寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于交互学习卷积网络的旋转机械寿命预测方法及系统，涉及旋转机械寿命预测领域，包括获取旋转机械振动信号，提取时域及时频域的浅层特征；构建ILCANet模型框架；将浅层特征分为训练样本集和测试样本集，对训练样本集粘贴标签形成训练标签集；将训练样本集与训练标签集输入至ILCANet模型中进行训练，训练完毕后将测试样本集输入至ILCANet模型中得到预测结果；比对预测结果与真实值的差异，验证模型精度与适应性。本发明提取了振动信号的不同特征值，并通过特征注意力机制赋予权重，提高了预测精度。通过奇偶分割和交互学习，改善了卷积网络对于长序列数据感受野不足的问题。

本发明授权基于交互学习卷积网络的旋转机械寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于交互学习卷积网络的旋转机械寿命预测方法，其特征在于：包括， 获取旋转机械振动信号，提取信号中的时域及时频域的浅层特征； 构建ILCANet模型框架，所述ILCANet模型框架包括一维卷积模块、交互学习模块、特征注意力模块和全连接层解码模块； 所述一维卷积模块由一个复制填充层、两个一维卷积层、一个LeakyRelu激活层、一个Tanh激活层和Dropout层组成，具体作用为将输入样本被映射为与输入相同维度的表示； 所述特征注意力模块包括，接收交互学习模块输出的数据序列作为特征注意力模块的输入x，采用全局平均池化GAP关注全局视图表示为， 其中，表示为第c个通道GAP输出，j表示为第j组数据序列，α表示为总序列数，Mean表示为平均值操作； 通过1×16的卷积映射函数F1，为xGAP和输入x的依赖关系进行编码，得到特征矩阵f表示为， f＝TanhF1[catx,xGAP] 其中，cat表示为合并数据； 将f分解为x′和其他，只保留x′，特征矩阵x′中包含原始输入特征信息和全局平均池化的信息，将x′通过另一个卷积映射函数F2转变为与x具有相同特征数的变量表示为， g＝Sigmoid[F2fx′] 所述全连接层解码模块为解码器，将序列映射为RUL标签； 将浅层特征分为训练样本集和测试样本集，对训练样本集粘贴标签形成训练标签集，标签的粘贴规则为一组振动特征数据对应一类寿命标签； 将训练样本集与训练标签集输入至ILCANet模型中进行训练，训练完毕后将测试样本集输入至ILCANet模型中得到预测结果； 比对预测结果与真实值的差异，验证模型精度与适应性。

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盐城工学院，其通讯地址为：224051 江苏省盐城市亭湖区希望大道中路1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”。