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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种机电设备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：CN119202926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411253710.5，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种机电设备寿命预测方法是由苏攀;陈军;张涛;陈莹;张永胜设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机电设备寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于机电设备管理维护技术领域，尤其涉及一种机电设备寿命预测方法。其主要包括如下步骤：根据机电设备类型确定预期寿命关联属性序列；确定待分析数据以及初始参考数据；从样本中筛选样本建立样本数据库，选择合适的数据周期，采用滑动时间窗口截取相应的周期监测数据进行相似性分析确定相似度提取有效数据，计算周期变化率偏差优选样本建立有效参考数据库；基于样本数据时序相似性建立预测权重和预测；本申请的机电设备寿命预测方法，主要用于提供一种适用于新型设备，能够更好地考虑历史量测数据与寿命周期的关联性，显化机电设备不同寿命阶段运行状态与最终预期寿命的关系，并更好地分析预测机电设备的预期剩余寿命。

本发明授权一种机电设备寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种机电设备寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤： Stp1、根据机电设备类型确定预期寿命关联属性序列；基于前述关联属性序列，从待分析机电设备的监测数据确定包含关联属性序列中各属性的已有监测数据作为待分析数据；从现有同类型机电设备样本的历史监测数据中选取覆盖相应周期或阶段的历史监测数据作为初始参考数据； Stp2、优选数据建立数据库，从现有样本中筛选样本建立样本数据库；基于待分析样本与同类型设备的数据采集周期特点选择合适的数据周期，；其中是指任意属性元素的采样周期，为保证属性元素样本数据有效的最小周期； 对于样本属性序列中每一个属性元素，采用滑动时间窗口截取相应的周期监测数据，基于滑动时间窗口所截取属性元素监测数据生成周期监测数据曲线，与待分析样本相应属性元素的周期监测数据曲线进行相似性分析，确定每一个属性元素周期监测数据相似度最大的一个时间窗，提取该时间窗内周期监测数据作为有效数据保留，得到样本的属性元素在相应周期内最接近的属性值序列，；绘制时间窗口内参数变化曲线，确定样本的属性元素的周期变化率； 其中； 同理获取待分析样本的参数周期变化率； 计算历史数据中待分析样本与每个现有样本的周期变化率偏差；其中表示样本的第类参数在第个采集周期的采样数据；为属性元素的采样周期； 按照周期变化率偏差从小到大的原则对现有样本进行排序，优选若干个现有样本，由相应有效数据构成各样本的有效数据集，整理各样本建立包含所有样本的有效参考数据库； Stp3、基于样本数据时序相似性建立预测权重和预测寿命的表达，包括基于待分析数据得到由多维向量表达的待分析样本矩阵以及待分析样本矩阵； ； ； 基于前一步骤样本的属性元素的周期变化率的计算方法确定待分析样本周期变化矩阵以及待分析样本矩阵，其中： ； ； 由于设备寿命周期的变化往往伴随着设备性能指标的持续变化，因此各时间节点的属性数据并不能很好地体现出相应属性特征的时序变化趋势，根据经验可知，当某项属性数据的寿命阶段与待分析产品的当前寿命阶段更接近，则当前数据下设备的寿命预期与待分析产品的寿命预期也更接近；为体现该种影响，建立用于表征样本与待分析产品的寿命阶段匹配程度的阶段匹配指数，，阶段匹配指数表征该数据的寿命周期节点与待分析设备当前寿命周期节点的接近程度，越接近则阶段匹配指数越大反之越小，设备寿命周期变化速度越快则阶段匹配指数大小幅值越大反之越小； 基于相似性度量原理，确定待分析样本周期变化矩阵以及参考样本矩阵的相似度可表示为；对相似度进行无量纲化处理，得到考虑寿命周期匹配度的参考样本相对于待分析样本的影响度程度； 为确定多个参考样本对于待分析样本在寿命预测中的影响权重，同时保证权重取值范围为，给定正实数，得到得到参考样本相对于待分析样本的权重表达形式；归一化处理后其权重表达为；其中为参考样本的总数； 则基于参考样本的待分析样本预测寿命可表达为： ； 其中，表示时间节点时刻待分析样本的预期剩余寿命，示时间节点时刻参考样本的剩余寿命。

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