华中科技大学孙伟获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种旋转部件寿命预测模型的构建方法及其应用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：CN116108737B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211434990.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种旋转部件寿命预测模型的构建方法及其应用是由孙伟;王昊文设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种旋转部件寿命预测模型的构建方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明属于旋转机械部件寿命预测领域，具体涉及一种旋转部件寿命预测模型的构建方法及其应用，包括：构建工况一下的有标签样本集和工况二下的无标签样本集；对两个样本集中所有样本进行时频域特征的构造；采用所构造的时频域特征，对神经网络模型进行迁移对抗训练，得到用于工况二的旋转部件寿命预测模型，其中，当在迁移对抗训练的过程中固定数据来源鉴别器的参数时，在损失函数中引入神经网络对两种工况数据的输出的最大均值差异，可以在训练过程中同时基于两种工况下的数据对寿命预测模型的参数进行更新，减小输出的最大均值差异可以降低全连接层中所提取到的特征之间的差异，从而提升预测精度。
本发明授权一种旋转部件寿命预测模型的构建方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种旋转部件寿命预测模型的构建方法，其特征在于，包括： 构建工况一下的有标签样本集和工况二下的无标签样本集；对两个样本集中所有样本进行时频域特征的构造；采用所构造的时频域特征，对神经网络模型进行迁移对抗训练，得到用于工况二的旋转部件寿命预测模型； 其中，当在迁移对抗训练的过程中固定数据来源鉴别器的参数时，采用以下损失函数loss3来调整寿命预测模型的参数： 式中，loss1为寿命预测模型对工况一的寿命预测损失函数，loss2为数据来源鉴别器的数据来源鉴别损失函数，为工况一和工况二的输入数据所分别对应的预测输出和之间的最大均值差异，λ1、λ2和λ3为各项损失值所占权重，取值为正，且在迁移对抗训练过程，每迭代完一次，调整λ2的取值，λ2的取值随对抗训练当前已迭代次数呈指数下降变化； 其中，λ2的取值为：其中，I为对抗训练的迭代总次数，iter为对抗训练当前已迭代的次数，α、β为系数，α＜0。
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