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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种轧辊剩余使用寿命预测方法、装置、设备及介质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：CN120257186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510746245.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种轧辊剩余使用寿命预测方法、装置、设备及介质是由和东平;杨豪;李伟强;杜旺哲;刘元铭;王涛设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轧辊剩余使用寿命预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种轧辊剩余使用寿命预测方法、装置、设备及介质，涉及轧辊检测技术领域，用于解决现有技术中轧辊剩余使用寿命在线预测准确性低的问题。包括：获取在线阶段的至少包括待预测轧辊表面图像与待预测工作振动信号的初始轧辊寿命数据集；采用构建完成的多源信息融合的轧辊寿命预测模型ResNet18‑DA模型，对待预测轧辊寿命数据集进行特征提取以及特征融合，得到目标特征；确定轧辊剩余使用寿命预测结果。本发明通过对轧辊表面图像与工作振动信号的数据融合，增强预测准确性和鲁棒性，建立ResNet18‑DA模型，确定轧辊磨损图像和工作振动信号与轧辊剩余寿命之间的联系，实现轧辊剩余寿命的在线准确预测。

本发明授权一种轧辊剩余使用寿命预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种轧辊剩余使用寿命预测方法，其特征在于，方法包括： 获取在线阶段的初始轧辊寿命数据集；所述初始轧辊寿命数据集中至少包括待预测轧辊表面图像与待预测工作振动信号； 对所述初始轧辊寿命数据集进行预处理，得到待预测轧辊寿命数据集，包括：对所述待预测工作振动信号进行裁剪，以轧辊正常工作时的预设个转动周期为时域区间，进行截取，得到截取振动信号；对所述截取振动信号进行初步筛选，剔除异常数据，并根据统计特征对初步筛选得到的振动信号进行特征提取与分类；所述统计特征至少包括振动信号的均值与峭度；使用变分模态分解对分类后的振动信号进行变分模态分解，计算各IMF特征值的大小，使用连续小波变换将一维时域振动信号转换为二维振动信号时频图，并采用oneclassSVM算法进行二次筛选，得到目标时频图；对处理后的振动信号进行归一化处理，并基于均匀采样对目标时频图进行压缩，得到目标轧辊振动信号集； 采用构建完成的多源信息融合的轧辊寿命预测模型，对所述待预测轧辊寿命数据集进行特征提取以及特征融合，得到目标特征；所述轧辊寿命预测模型为基于ResNet18算法结合注意力机制的双注意力机制的ResNet18-DA模型；所述轧辊寿命预测模型的残差块中添加有SE注意力机制模块，在残差块外部添加自注意力模块；将待预测轧辊寿命数据集输入构建完成的多源信息融合的轧辊寿命预测模型中进行轧辊剩余使用寿命预测，数据输入时，具体有两个通道，一个通道放入轧辊表面图像，一个通道放轧辊工作振动时频图； 基于所述目标特征确定轧辊剩余使用寿命预测结果。

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