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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于多信道源域迁移学习的小样本寿命预测模型训练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：CN119578207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411507475.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多信道源域迁移学习的小样本寿命预测模型训练方法是由李一鸣;刘同珊;罗广旭;宋桂秋设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多信道源域迁移学习的小样本寿命预测模型训练方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多信道源域迁移学习的小样本寿命预测模型训练方法，涉及旋转机械预测性维护技术领域。其中方法包括：构建旋转机械的五自由度微分方程；基于五自由度微分方程，构建旋转机械逐渐由健康阶段、退化阶段到损伤阶段的目标非线性动力学模型；对目标非线性动力学模型进行仿真分析，得到多个信道的源域数据；根据多个信道的源域数据和旋转机械的目标域数据，训练旋转机械的预设寿命预测模型，其中，预设寿命预测模型包括公共特征提取器、域特异特征提取器、域特异回归器和域特异鉴别器。本申请能够在训练样本稀缺时为模型提供丰富的源域数据，提升模型的预测精度，同时能够处理不同信道的源域数据之间的差异性，保证模型的泛化能力。

本发明授权基于多信道源域迁移学习的小样本寿命预测模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多信道源域迁移学习的小样本寿命预测模型训练方法，其特征在于，包括： 构建旋转机械的五自由度微分方程； 基于所述五自由度微分方程，构建所述旋转机械逐渐由健康阶段、退化阶段到损伤阶段的目标非线性动力学模型； 对所述目标非线性动力学模型进行仿真分析，得到多个信道的源域数据； 根据所述多个信道的源域数据和所述旋转机械的目标域数据，训练所述旋转机械的预设寿命预测模型，其中，所述预设寿命预测模型包括所述多个信道的源域数据共同对应的公共特征提取器，以及所述多个信道的源域数据分别对应的域特异特征提取器、域特异回归器和域特异鉴别器； 其中，所述旋转机械包括轴承，所述轴承包括多个滚动体、轴承内圈和轴承外圈，所述基于所述五自由度微分方程，构建所述旋转机械逐渐由健康阶段、退化阶段到损伤阶段的目标非线性动力学模型，包括： 构建所述健康阶段时所述多个滚动体中任意一个滚动体与所述轴承内圈和所述轴承外圈之间的第一接触形变公式； 将所述第一接触形变公式代入至所述五自由度微分方程，构建所述轴承在所述健康阶段的非线性动力学模型； 对所述健康阶段的非线性动力学模型进行形变调整，得到所述轴承在退化阶段的非线性动力学模型； 对所述退化阶段的非线性动力学模型进行形变调整，得到所述轴承在所述损伤阶段的非线性动力学模型； 将所述损伤阶段的非线性动力学模型确定为所述目标非线性动力学模型； 所述对所述健康阶段的非线性动力学模型进行形变调整，得到所述轴承在退化阶段的非线性动力学模型，包括： 针对所述退化阶段，基于所述第一接触形变公式，分别构建在有轴承外圈缺陷的情况下所述任意一个滚动体与所述轴承内圈和所述轴承外圈之间的第二接触形变公式，在有轴承内圈缺陷的情况下所述任意一个滚动体与所述轴承内圈和所述轴承外圈之间的第三接触形变公式，在有滚动体缺陷的情况下所述任意一个滚动体与所述轴承内圈和所述轴承外圈之间的第四接触形变公式； 基于所述第二接触形变公式、所述第三接触形变公式和所述第四接触形变公式，对所述健康阶段的非线性动力学模型进行形变调整，得到所述轴承在所述退化阶段的非线性动力学模型。

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东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11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”。

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