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龙图腾网获悉北京市腾河智慧能源科技有限公司申请的专利电能表生产线轴承的寿命预测方法及系统、设备、介质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：CN120449721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510953499.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权电能表生产线轴承的寿命预测方法及系统、设备、介质是由刘毅;李盖;张晶;王永琪;高博瑞;甄重阳;常洪山;何光设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本电能表生产线轴承的寿命预测方法及系统、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电能表生产线轴承的寿命预测方法及系统、设备、介质，本发明的寿命预测方法通过改进的TPA算法进行时域特征和频域特征的提取，可以提高重要特征的权重且降低不重要特征的权重，可在每个时间节点根据特征的重要性重新分配权重比例，实现了时频域特征权重的动态调整，从而可以保留对剩余使用寿命预测更有影响力的特征，并排除掉冗余特征，使得融合后的特征更加精炼和有代表性，降低了后续计算量，并且，减少了不重要特征对模型最终决策的干扰，将注意力全部聚焦于预测目标，从而提高了预测模型的预测准确性和鲁棒性。

本发明授权电能表生产线轴承的寿命预测方法及系统、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种电能表生产线轴承的寿命预测方法，其特征在于，包括以下内容： 采集电能表生产线轴承的振动信号数据，并提取振动信号数据的时域信号和频域信号； 采用改进的TPA算法分别从时域信号和频域信号中提取出时域特征信号和频域特征信号，并进行融合得到时频域融合信号，其中，改进的TPA算法提高了重要特征的权重且降低了不重要特征的权重； 将时频域融合信号输入至预测模型中，预测得到电能表生产线轴承的剩余使用寿命； 所述采用改进的TPA算法从时域信号中提取出时域特征信号的过程包括以下内容： 通过卷积神经网络对过去信息进行卷积运算，得到特征矩阵，并利用评分函数计算特征矩阵中每一行的评分，得到评分矩阵； 将评分矩阵中的所有评分与预设的第一阈值和第二阈值进行对比，若某个评分大于第一阈值，则增大该评分，若某个评分小于第二阈值，则减小该评分，若某个评分大于等于第二阈值且小于等于第一阈值，则保持该评分不变，生成新的评分矩阵；基于下式调整评分： ； 其中，表示评分矩阵中的第x个评分，表示调整后的评分，β表示调整参数，X表示第一阈值，Y表示第二阈值，将评分矩阵中的所有评分从小到大进行排序，取第一个四分位数作为第二阈值，取第三个四分位数作为第一阈值； 将新的评分矩阵与特征矩阵进行加权求和，得到特征向量，并将该特征向量与当前信息进行拼接，得到最终的特征向量； 在得到时频域融合信号之后还包括以下内容： 利用时间卷积网络对时频域融合信号进行多重膨胀操作，以提取出深层次特征； 所述利用时间卷积网络对时频域融合信号进行多重膨胀操作的过程包括以下内容： 利用时间卷积网络先以信号交叠的方式对时频域融合信号进行第一次膨胀操作，再通过两次膨胀因果卷积操作提取出深层次特征；所述时间卷积网络包括三个不同尺寸的卷积核，分布在并行的三个时间卷积分支中，以分别提取短、中、长的尺度特征。

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