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龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利基于AI的电驱动传动系统综合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：CN120373147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510848870.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于AI的电驱动传动系统综合寿命预测方法是由谢秋月;王家堡;赵振兴设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的电驱动传动系统综合寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电驱动传动系统寿命预测技术领域，公开了基于AI的电驱动传动系统综合寿命预测方法，该方法包括：采集电驱动系统运行参数及机械部件退化数据；将数据排列为系统运行全周期输入张量和部件退化全周期输入张量，通过双向循环神经网络和门控时间卷积网络分别提取多阶特征张量；利用交叉注意力融合网络结合物理约束进行跨模态融合，得到系统‑部件退化融合特征向量；经降维后输入多层感知机网络输出寿命预测数值，结合历史案例生成带置信度的剩余使用寿命区间。该方法整合多源数据，实现跨域特征动态关联与物理约束融合，提升了寿命预测的精度和可靠性，适用于电驱动系统智能运维，为设备维护提供科学依据。

本发明授权基于AI的电驱动传动系统综合寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的电驱动传动系统综合寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取由运行传感器采集的预定周期内多个监测时间点的电驱动系统运行参数，由状态检测装置采集的所述多个监测时间点的机械部件退化数据； 对所述多个监测时间点的运行参数和所述多个监测时间点的机械部件退化数据进行特征提取和跨域关联以得到系统-部件退化融合特征向量； 基于所述系统-部件退化融合特征向量，生成寿命预测评估结果； 其中，对所述多个监测时间点的运行参数和所述多个监测时间点的机械部件退化数据进行特征提取和跨域关联以得到系统-部件退化融合特征向量，包括： 将所述多个监测时间点的运行参数按照时间维度和参数类型维度排列为系统运行全周期输入张量，且将所述多个监测时间点的机械部件退化数据按照时间维度和退化指标维度排列为部件退化全周期输入张量； 分别对所述系统运行全周期输入张量和所述部件退化全周期输入张量进行多尺度时序建模以得到系统运行多阶特征张量和部件退化多阶特征张量； 对所述系统运行多阶特征张量和所述部件退化多阶特征张量进行跨模态融合以得到所述系统-部件退化融合特征向量； 对所述系统运行多阶特征张量和所述部件退化多阶特征张量进行跨模态融合以得到所述系统-部件退化融合特征向量，包括： 将所述系统运行多阶特征张量和所述部件退化多阶特征张量输入交叉注意力融合网络以得到系统-部件退化动态关联矩阵； 将所述系统-部件退化动态关联矩阵输入基于物理约束的优化模块以得到约束修正关联矩阵； 分别将所述系统运行多阶特征张量和所述部件退化多阶特征张量输入残差特征修正网络以得到优化后的系统运行多阶特征张量和优化后的部件退化多阶特征张量； 对所述优化后的系统运行多阶特征张量和所述优化后的部件退化多阶特征张量进行特征级联编码以得到所述系统-部件退化融合特征向量。

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