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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于模型自主遴选的机电复合传动系统健康态势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：CN120087560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510559240.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于模型自主遴选的机电复合传动系统健康态势预测方法是由王彪;牛颖承;伊枭剑;秦勇;徐其志;王成城设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型自主遴选的机电复合传动系统健康态势预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械设备智能运维技术领域，具体涉及一种基于模型自主遴选的机电复合传动系统健康态势预测方法，包括：获取机电复合传动系统运行中的实时振动信号，并提取有效特征值；根据有效特征值3区间确定数据的起始预测点；构建包含多种退化模型的模型库；当数据达到起始预测点时，使用最大似然估计方法拟合模型库中的各个模型，并使用KIC准则对所有模型进行评分，筛选出最优模型；采用粒子滤波方法更新最优模型参数分布；将更新后的参数分布分别带入最优模型，计算机电复合传动系统的健康态势。本发明可根据不同状况下的机电复合传动系统退化趋势选择最优模型，且具有较好的预测性能。

本发明授权基于模型自主遴选的机电复合传动系统健康态势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型自主遴选的机电复合传动系统健康态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取机电复合传动系统运行中的实时振动信号，并提取有效特征值； S2、确定有效特征值的3σ区间，并根据3σ区间识别机电复合传动系统的正常状态和异常状态，确定数据的起始预测点； S3、构建包含多种退化模型的模型库； S4、当数据达到起始预测点时，使用最大似然估计方法拟合模型库中的各个模型，并使用KIC准则对所有模型进行评分，筛选出最优模型；KIC准则通过惩罚模型的复杂度避免过拟合，选择KIC值最低的模型作为当前预测时间步的最优模型；KIC准则的表达式为： 其中，z*表示观测到的随机状态变量；为模型的最大似然估计，包含Wj个可调参数的向量；p·为概率密度；为对数似然函数，在最大似然估计处取得最小值；Wz表示观测到的随机状态变量的个数；表示Fisher信息矩阵的归一化形式，其中Rj由Rjαβ组成，Rjαβ为Fisher信息矩阵Rj中的元素，Rjαβ由α行和β列组成；Rjαβ计算公式为： 其中，ξjα和ξjβ分别为Rjαβ中α行元素和β列元素的似然估计值，表示在最大似然估计处计算Rjαβ的值； S5、初始化最优模型的参数分布，采用粒子滤波方法更新参数分布，并不断更新粒子权值，得到更新后的参数分布； S6、将更新后的参数分布分别带入最优模型，预测机电复合传动系统未来时间点的特征值，当预测的特征值达到设定的失效阈值时，记录失效时间并计算机电复合传动系统的健康态势。

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