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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种机械设备健康预测的信息物理融合方法和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：CN114971050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210633531.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种机械设备健康预测的信息物理融合方法和系统是由吴军;宋林;王立平设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械设备健康预测的信息物理融合方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机械设备健康预测的信息物理融合方法和系统，其中，该方法包括：采集机械设备的工作状态数据；将工作状态数据输入至预先训练好的信息物理融合系统CPS混合模型，得到机械设备的健康预测结果，其中，CPS混合模型是根据信号处理的物理建模和深度学习的数据建模融合得到的；对健康预测结果进行数据挖掘，根据挖掘结果对机械设备的实时状态进行评估，得到机器设备的状态评估结果。本发明旨在利用经过优化后的物理建模方法提取更加丰富的先验知识，然后通过优化后的数据建模方法实现混合建模准确度的提升，有利于支持预测性维护活动，从而实现网络协同制造与智能工厂中机械设备的CPS从物理部件到网络部件再到物理部件的监控控制。

本发明授权一种机械设备健康预测的信息物理融合方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种机械设备健康预测的信息物理融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集机械设备的工作状态数据； 将所述工作状态数据输入至预先训练好的信息物理融合系统CPS混合模型，得到所述机械设备的健康预测结果，其中，所述CPS混合模型是根据信号处理的物理建模和深度学习的数据建模融合得到的； 对所述健康预测结果进行数据挖掘，根据挖掘结果对所述机械设备的实时状态进行评估，得到所述机械设备的状态评估结果； 在所述采集机械设备的工作状态数据之后，还包括： 对所述工作状态数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据融合处理、数据清洗处理和数据归一化处理中的一种或者多种； 在将所述工作状态数据输入至预先训练好的CPS混合模型之前，还包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括机械设备的多种训练样本数据； 提取所述训练数据集的时频矩阵，基于所述时频矩阵的权重，将不同权重的时频矩阵融入深度残差网络ResNet，得到融合后的ResNet； 利用所述训练数据集在所述融合后的ResNet中训练CPS混合模型，得到所述训练好的CPS混合模型； 所述提取所述训练数据集的时频矩阵，基于所述时频矩阵的权重，将不同权重的时频矩阵融入深度残差网络ResNet，得到融合后的ResNet，包括： 将所述时频矩阵进行分解，得到时间特征信息和频率特征信息的聚合特征； 对所述聚合特征进行通道转化，得到时间注意力权值和频率注意力权值； 将所述时间注意力权值和频率注意力权值融入ResNet，得到所述融合后的ResNet； 所述利用所述训练数据集在所述融合后的ResNet中训练CPS混合模型，得到所述训练好的CPS混合模型，包括： 对所述融合后的ResNet的学习率执行预设策略，得到融合后的ResNet的学习率； 基于所述融合后的ResNet的学习率，使用交叉熵损失函数计算所述训练数据集的正确标签位置的损失和错误标签位置的损失。

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