买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种热轧工作辊实时剩余寿命的预测方法及其系统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：CN115392019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211005656.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种热轧工作辊实时剩余寿命的预测方法及其系统是由宋守许;徐瑞;蔚辰;李想设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热轧工作辊实时剩余寿命的预测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种热轧工作辊实时剩余寿命的预测方法及其系统。该热轧工作辊实时剩余寿命的预测方法首先通过对待预测轧辊的原始电涡流信号序列进行采集，采用时频分析方法提取出用于表征轧辊性能退化的特征参数，进而根据特征参数建立特征参数数据集。然后结合特征参数数据集构建出求解后的轧辊剩余寿命的概率密度函数，将轧辊的运行时间作为输入，根据构建的轧辊性能退化评估模型对轧辊剩余寿命进行实时预测。该预测方法在无损涡流信号的基础上，采用时频域特征提取方法，有效地抑制了噪声对特征值的影响，保留了信号中的有效信息，并且基于特征值的退化轨迹，利用Wiener过程的剩余寿命预估模型对轧辊剩余寿命实时预测，同时对轧辊的工作状态影响较小。

本发明授权一种热轧工作辊实时剩余寿命的预测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种热轧工作辊实时剩余寿命的预测方法，其特征在于，其包括步骤： 一、建立特征参数数据集 采集一个待预测轧辊表面的原始电涡流信号序列，并采用时频分析方法提取出用于表征所述轧辊性能退化的特征参数，进而根据所述特征参数建立所述特征参数数据集；其中，所述原始电涡流信号序列包括初始的未运行脉冲涡流信号以及实时的运行脉冲涡流信号；所述特征参数包括轧辊表面的裂纹特征、氧化特征以及磨损特征； 二、构建轧辊性能退化评估模型 1根据所述轧辊的当前工作状态，确定轧辊失效时的特征值阈值ω，基于Wiener过程并引入所述特征值阈值ω，以建立轧辊剩余寿命的概率密度函数： 式中，t表示设备寿命达到的时刻；k表示当前时刻轧辊已经运行的转数；T表示寿命；fTkt为所述轧辊剩余寿命的概率密度函数，且该概率密度函数在时刻tk下的未知参数表示为a表示漂移参数，且漂移参数a设定为服从均值为μa且方差为的正态分布；σ表示扩散参数； 2根据所述特征参数数据集将时刻tk及其历史时刻的特征参数作为输入，求取在时刻tk下的未知参数Θk； 3将求取出的所述未知参数Θk代入所述轧辊剩余寿命的概率密度函数中，得到求解后的轧辊剩余寿命的概率密度函数，即所述轧辊性能退化评估模型； 三、预测轧辊的剩余寿命 将所述轧辊的运行时间点作为输入，利用所述轧辊性能退化评估模型计算出在每个时刻下的轧辊剩余寿命，进而实现对所述热轧工作辊剩余寿命的实时预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。