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龙图腾网获悉劭鸣(佛山)工业设计有限公司申请的专利一种利用深度学习算法预测厨房垃圾处理器刀头寿命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：CN120705510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510859421.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种利用深度学习算法预测厨房垃圾处理器刀头寿命方法是由方维民;罗涛;潘乐权设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用深度学习算法预测厨房垃圾处理器刀头寿命方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用深度学习算法预测厨房垃圾处理器刀头寿命方法，属于数据处理技术领域，包括：获取厨房垃圾处理器的工况参数，生成包含有工况参数的标准化数据集；对标准化数据集提取振动信号频谱特征和电机电流谐波特征，构建多维特征集；将多维特征集输入预训练的长短期记忆网络模型，输出刀头磨损程度的评估值；提取超过预设阈值的刀头磨损程度的评估值对应的振动信号频谱特征和电机电流谐波特征，根据多维特征集匹配历史记录，采用滑动窗口加权算法计算剩余寿命预测值。所述利用深度学习算法预测厨房垃圾处理器刀头寿命方法解决了目前难以通过工况参数与剩余寿命之间的关联来预测刀头寿命，从而导致刀头寿命预测精准度低下的问题。

本发明授权一种利用深度学习算法预测厨房垃圾处理器刀头寿命方法在权利要求书中公布了：1.一种利用深度学习算法预测厨房垃圾处理器刀头寿命方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取实时采集的厨房垃圾处理器的工况参数，生成包含有工况参数的标准化数据集，所述工况参数包括电机运行状态数据和刀头振动频率数据； S2：对所述标准化数据集进行时频联合分析，提取振动信号频谱特征和电机电流谐波特征，构建多维特征集； 在所述步骤S2中，采用短时傅里叶变换对所述标准化数据集中的刀头振动频率数据进行时频分析，设置窗函数为汉宁窗，窗长为预设采样点，得到时频分布矩阵； 针对所述时频分布矩阵，划分多个频段进行能量积分，计算各频段能量占比作为初步频谱特征； 从所述初步频谱特征中，采用小波分解技术提取核心振动特征频段，计算所述核心振动特征频段的平均值和方差，构成振动信号频谱特征； 在所述步骤S2中，对所述标准化数据集中的电机运行状态数据中的电机电流信号执行快速傅里叶变换，分析多个谐波成分，计算各次谐波幅值比值，得到电机电流谐波特征； 在所述步骤S2中，基于所述振动信号频谱特征和所述电机电流谐波特征，按时间戳对齐，采用横向拼接方法生成多维特征集，所述多维特征集包含振动信号频谱特征和电机电流谐波特征； S3：将包含有振动信号频谱特征和电机电流谐波特征的所述多维特征集输入预训练的长短期记忆网络模型，输出刀头磨损程度的评估值； S4：提取超过预设阈值的刀头磨损程度的评估值对应的振动信号频谱特征和电机电流谐波特征，根据多维特征集匹配历史记录，采用滑动窗口加权算法计算剩余寿命预测值。

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