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龙图腾网获悉宁波铭扬不锈钢管业有限公司申请的专利一种不锈钢管的使用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：CN121031391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511566849.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种不锈钢管的使用寿命预测方法及系统是由周志龙;杨奇峰;吴棋刚设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不锈钢管的使用寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种不锈钢管的使用寿命预测方法及系统，包括如下步骤：采集不锈钢管的传感器数据并进行预处理，生成预处理数据集；将预处理数据集输入至改进型SimCLR模型，生成特征表示；将特征表示输入至改进型Mamba模型，进行时间序列建模和剩余寿命预测；对改进型SimCLR模型最小化对比损失，对改进型Mamba模型最小化回归损失和分类损失；实时接收来自不锈钢管的传感器数据，进行剩余寿命预测，定期更新和优化模型；根据实时预测结果对不锈钢管进行健康管理和维护决策，生成寿命预测报告。该方法能够准确预测不锈钢管的剩余使用寿命，提升管道维护决策的智能化水平。

本发明授权一种不锈钢管的使用寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种不锈钢管的使用寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集不锈钢管的传感器数据，并进行预处理，生成预处理数据集； 将预处理数据集输入至改进型SimCLR模型，通过数据增强、特征提取和对比学习，生成特征表示； 将特征表示输入至改进型Mamba模型，进行时间序列建模和剩余寿命预测，生成预测结果； 对改进型SimCLR模型最小化对比损失，对改进型Mamba模型最小化回归损失和分类损失； 实时接收来自不锈钢管的传感器数据，进行剩余寿命预测，生成实时预测结果，并通过实时数据反馈定期更新和优化改进型SimCLR模型和改进型Mamba模型； 根据实时预测结果对不锈钢管进行健康管理和维护决策，提供具体的寿命预测或健康状态评估报告； 所述改进型SimCLR模型包括自适应多模态数据增强模块、特征提取模块、非线性投影头和对比学习模块； 所述自适应多模态数据增强模块通过对数据加噪声、时间平移、时间尺度变换，生成多个扰动样本，得到增强时间序列数据集，对图像数据进行空间-频域联合增强，包括对图像数据进行傅里叶变换，在频域中对图像进行缩放、剪切和滤波操作，结合几何变换生成增强图像数据集，将增强时间序列数据集和增强图像数据集合并，生成增强数据集； 将增强数据集输入至特征提取模块，所述特征提取模块使用多尺度自注意力卷积神经网络进行特征学习，生成中间特征表示，所述多尺度自注意力卷积神经网络在不同卷积层中采用不同尺度的卷积核，结合自注意力机制，自适应分配注意力权重； 将中间特征表示输入至非线性投影头，所述非线性投影头包括多层感知机和可训练门控机制，通过多层ReLU或GELU激活函数将中间特征表示映射至低维空间，生成低维特征表示，所述可训练门控机制用于动态调整每个特征通道的激活强度； 采用自适应加权对比损失和动态温度调整机制优化特征表示，所述自适应加权对比损失依据样本的困难程度动态调整正负样本对的权重，所述样本的困难程度为正负样本对在特征空间中的距离或相似度，所述动态温度调整机制通过自适应算法调整损失函数中的温度参数，生成特征表示； 所述改进型Mamba模型包括时间序列建模模块和寿命预测模块； 所述时间序列建模模块采用选择性状态空间网络和自注意力机制，生成时序特征表示，选择性状态空间网络通过对特征表示中的每个时间步进行评估，动态选择最关键的时间步进行建模，每个时间步的输入通过加权机制，结合过去的时间步信息来评估当前时间步对剩余寿命预测的贡献，作为当前时间步重要性； 所述自注意力机制用于对时序特征表示中各时间步之间的相对重要性进行计算并加权，生成加权时序特征表示，自注意力机制通过计算每个时间步与其他时间步的相似度，评估每个时间步对整个序列的贡献，每个时间步的注意力得分被用来计算时间步对加权时序特征表示的影响力，计算过程包括对每一对时间步进行点积操作，将得分归一化，并用来生成每个时间步的权重； 将加权时序特征表示输入至寿命预测模块，所述寿命预测模块通过回归网络对加权时序特征表示进行处理，生成剩余寿命预测值作为预测结果输出，所述回归网络采用多层感知机结构，将加权时序特征表示逐层传递，每层包括全连接层和ReLU激活函数。

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