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龙图腾网获悉西安交通大学;中国电力科学研究院有限公司申请的专利一种基于融合算法的传感器寿命预测方法及相关装置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：CN119623285B 。

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：202411728803.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于融合算法的传感器寿命预测方法及相关装置是由刘明;鞠登峰;胡忠强;王志广;梁先锋;鲁琦;姜宇轩设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合算法的传感器寿命预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于传感器寿命预测技术领域，公开一种基于融合算法的传感器寿命预测方法及相关装置，包括：获取传感器在工况下对应的灵敏度数据，预处理后得到电压电流和温度分别引起的灵敏度下降数据；基于电压电流引起的灵敏度下降数据，构建电压电流引起传感器老化的模型；基于温度引起的灵敏度下降数据，结合算法融合得到温度引起的传感器寿命消耗模型；将温度引起的传感器寿命消耗模型和电压电流引起传感器老化的模型合并得到复合预估模型，进行传感器寿命预测。本发明针对电压电流和温度引起的传感器灵敏度下降，分别采用极端梯度提升树和长短时记忆算法进行建模。通过网格搜索算法获取最佳参数组合，确保模型的高精度。

本发明授权一种基于融合算法的传感器寿命预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于融合算法的传感器寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取传感器在工况下对应的灵敏度数据，得到电压电流和温度分别引起的灵敏度下降数据； 基于电压电流引起的灵敏度下降数据，构建电压电流引起传感器老化的模型；基于温度引起的灵敏度下降数据，结合算法融合得到温度引起的传感器寿命消耗模型； 将温度引起的传感器寿命消耗模型和电压电流引起传感器老化的模型合并得到复合预估模型，并根据所述复合预估模型进行传感器寿命预测； 所述基于电压电流引起的灵敏度下降数据，构建电压电流引起传感器老化的模型，包括： 针对由电压电流引起的传感器灵敏度下降的实验数据，通过网格搜索算法获取最佳参数组合进行预估，将最优超参数组合输入极端梯度提升树算法中构建电压电流引起传感器老化的模型； 所述基于温度引起的灵敏度下降数据，结合算法融合得到温度引起的传感器寿命消耗模型，包括： 针对温度引起传感器灵敏度下降的实验数据，选择长短时记忆算法进行预估，在进行神经网络处理时，面对神经网络的学习率参数采用算法融合构建温度引起的传感器寿命消耗模型； 所述采用算法融合构建温度引起的传感器寿命消耗模型，包括： 选定学习率、网格划分数、初始器、激活函数、迭代次数、批量计算数和损失函数的超参数组合，并为超参数设置初始数组； 通过随机种子抽样遍历超参数组合，将所有超参数作为反向工程模型特征值，进行长短时记忆法的模型构建；将均方根误差作为反向工程模型的预测值，构建反向工程模型； 针对反向工程模型生成的大量数据，将模型数据引入模拟退火算法中，获取概率最优解的超参数和均方根误差最小的批量反向最优数组； 将反向最优数组输入极端梯度提升树模型，此时将网格划分数、初始器、激活函数、迭代次数、批量计算数、损失函数的超参数组合与均方根误差作为特征值，将学习率作为预测值构建模型，通过极端梯度提升树模型预估获得学习率及其他超参数组合值； 将场景最优超参数组合输入长短时记忆法，进行模型训练，获取算法融合下的温度引起的传感器寿命消耗模型。

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