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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种采煤机滚筒剩余寿命预测方法及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：CN118862684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411068485.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种采煤机滚筒剩余寿命预测方法及系统是由顾颉颖;张强;刘峻铭;张润鑫;刘伟;王阳;刘洋;谭天衍;武法豪;于佳民设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采煤机滚筒剩余寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种采煤机滚筒剩余寿命预测方法及系统，方法包括以下步骤：采集滚筒多源运行数据以及物理设计数据；其中，滚筒包括截齿；分析多源运行数据特征，并基于不同煤岩介质和截割参数，建立截齿磨损速率敏感性模型；基于深度自适应模糊聚类算法，处理多源运行数据，构建滚筒数据驱动模型；基于物理设计数据，建立滚筒机理模型；采用动态贝叶斯网络，建立滚筒全生命周期数字孪生体；获得滚筒故障监测模型；基于所述滚筒故障监测模型，分析滚筒故障数据，建立滚筒寿命预测曲线，预测滚筒剩余寿命。本发明技术方案为实现滚筒状态识别和全生命周期预测提供理论基础。

本发明授权一种采煤机滚筒剩余寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种采煤机滚筒剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集滚筒多源运行数据以及物理设计数据；其中，所述滚筒包括截齿； 分析所述多源运行数据特征，并基于不同煤岩介质和截割参数，建立截齿磨损速率敏感性模型； 基于深度自适应模糊聚类算法，处理所述多源运行数据，构建滚筒数据驱动模型； 基于所述物理设计数据，建立滚筒机理模型； 基于所述滚筒数据驱动模型与所述滚筒机理模型的匹配关系，采用动态贝叶斯网络，建立滚筒全生命周期数字孪生体； 将所述截齿磨损速率敏感性模型集成到所述滚筒全生命周期数字孪生体，获得滚筒故障监测模型； 基于所述滚筒故障监测模型，分析滚筒故障数据，建立滚筒寿命预测曲线，预测滚筒剩余寿命； 构建滚筒数据驱动模型的方法为： 将所述多源运行数据进行归一化，并将归一化后的多源运行数据进行降维，获得低维多源运行数据； 构建稀疏自编码器层，所述稀疏自编码器层通过最小化重构误差学习所述低维多源运行数据的低维表示，获得训练好的稀疏自编码器层； 将预设个数训练好的稀疏自编码器层堆叠，获得深度网络； 基于所述深度网络，获得多源运行数据的低维特征； 基于深度自适应模糊聚类算法，对所述低维特征进行聚类； 基于低维特征聚类结果，获得压缩的多源运行数据； 基于压缩的多源运行数据，构建所述滚筒数据驱动模型。

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