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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于相似性匹配优化理论的滚动轴承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：CN114154736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111497828.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于相似性匹配优化理论的滚动轴承寿命预测方法是由崔玲丽;金瓯;王鑫设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相似性匹配优化理论的滚动轴承寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相似性匹配优化理论的滚动轴承寿命预测方法，该方法首先提出通过指数衰减函数与双指数函数模型，模拟轴承退化信号，实现了样本字典集的扩充。其次，基于高斯混合模型的Jensen‑renyi散度健康指标，实现了滚动轴承振动信号退化演变趋势的提取。再通过对轴承退化数据进行高斯函数拟合，可以有效降噪。通过函数空间L2范数度量相似性，基于遍历查找字典集获取相似性并赋予对应权重，最终得到滚动轴承的剩余使用寿命预测结果。通过对轴承全生命周期信号的仿真分析，验证了所提方法的有效性。实验数据分析结果也表明该方法可以有效的预测滚动轴承剩余使用寿命。

本发明授权一种基于相似性匹配优化理论的滚动轴承寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相似性匹配优化理论的滚动轴承寿命预测方法，其特征在于：获取轴承全生命周期振动信号、仿真振动数据构建样本字典集、对轴承振动信号进行特征提取，选取轴承退化节段、对退化数据进行高斯函数拟合得到退化趋势与函数参数，计算函数空间L2范数计算相似性，继而计算不同样本对测试数据未来趋势的权重，最终基于权重与样本剩余寿命得出测试数据剩余使用寿命； 振动信号特征提取实施步骤如下； S3.1：提取轴承各类传统时域、频域健康指标作为高斯混合模型的分量；特征集为X＝x1,x2,…xN； S3.2：利用从轴承健康状态下的信号样本中提取的特征向量对GMM模型进行训练；计算出最小BIC值，选择最优GMM； 其中m为估计参数数，N为观测数； S3.3：将测试特征向量提供给最优GMM模型，计算相应GMM分量的后验概率；zx,μi,σi，i＝1,2,……,M表示高斯密度分量； 其中μi和σi分别表示均值向量和协方差矩阵；因此，一个完整的GMM是由均值向量参数化的μi协方差矩阵σi和混合权重wi,组成的λ＝wi,μi,σi；上述公式中GMM的似然函数最大化得到的参数τ是使用最大似然估计EM算法求解的；为高斯混合模型： S3.4:对测试特征向量相关的GMM-PDs进行JRD的计算；JRD的计算公式如下: w1,w2,…wn是对应概率分布PD的权向量；Hα是离散概率分布f＝f1,f2,…fn时阶数为α的Renyi熵；利用JRD的数学特性实现提取轴承的健康指标；当估计了轴承整个寿命期间的健康状况对应的PDs，然后计算JRD，评估退化程度；当轴承保持健康状态时，JRD测量值将接近于零，一旦轴承发生早期退化就会增加； 相似性预测滚动轴承剩余使用寿命步骤如下； S5.1基于遍历查找法，一一计算测试数据与样本数据的相似性；并将结果记为一个向量； S5.2对S5.1得到的向量进行赋予权重； S＝e-dis 其中dis为向量中的元素；通过上述函数将相似性向量转化为权重向量；并对权重向量进行归一化处理； S5.3记录样本字典集中每个样本在测试数据当前监测点下的真实剩余使用寿命；将其与对应权重进行加权求和得出测试数据的剩余使用寿命； S5.4通过递进测试数据当前监测点，得出测试数据的剩余寿命曲线，实现滚动轴承剩余使用寿命预测。

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