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龙图腾网获悉太行国家实验室;西北工业大学申请的专利基于改进SFOA算法的燃气轮机剩余使用寿命预测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：CN120951818B 。

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：202511469307.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进SFOA算法的燃气轮机剩余使用寿命预测方法是由陈映雪;邓皓骏;孔祥兴;缑林峰;刘雄飞设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SFOA算法的燃气轮机剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于改进SFOA算法的燃气轮机剩余使用寿命预测方法，属于燃气轮机寿命预测的技术领域，具体的：采集燃气轮机全寿命周期运行参数，并形成数据集；结合时空卷积网络、双向长短期记忆神经网络和多头注意力机制形成初始预测模型；利用壮丽细尾鹩莺优化算法优化初始预测模型的模型参数得到优化后预测模型，训练优化后预测模型，采集当前待预测的燃气轮机的实时运行参数，提取运行参数的特征，对提取的特征进行处理，将处理后的特征输入训练后预测模型，训练后预测模型输出燃气轮机剩余使用寿命预测结果。通过本申请的处理方案，提高了预测精度。

本发明授权基于改进SFOA算法的燃气轮机剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SFOA算法的燃气轮机剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集燃气轮机全寿命周期运行参数，提取运行参数的特征，对提取的特征进行处理，并为处理后的特征标记对应的剩余使用寿命标签，形成数据集； 步骤2，构建初始预测模型，所述初始预测模型包括时空卷积网络、双向长短期记忆神经网络和多头注意力机制，所述时空卷积网络作为前端特征提取器，所述双向长短期记忆神经网络作为时序依赖建模模块，多头注意力机制作为全局信息整合模块； 步骤3，利用壮丽细尾鹩莺优化算法优化初始预测模型的模型参数，将初始预测模型的学习率、时空卷积网络神经元个数、双向长短期记忆神经网络神经元个数、多头注意力机制的键数、正则化参数作为优化变量，以初始预测模型在数据集上的预测结果均方根误差为优化目标函数，目标位最小化均方根误差，得到优化后预测模型； 步骤4，将数据集分为训练集和测试集，对优化后预测模型进行训练，直至模型收敛，得到训练后预测模型； 步骤5，采集当前待预测的燃气轮机的实时运行参数，提取运行参数的特征，对提取的特征进行处理，将处理后的特征输入训练后预测模型，训练后预测模型输出燃气轮机剩余使用寿命预测结果； 所述步骤5中训练后预测模型运行的步骤包括： 步骤5.1，时空卷积网络利用因果卷积层、膨胀卷积层和残差连接，提取时序数据的记忆历史特征； 步骤5.2，双向长短期记忆神经网络接收时序数据的记忆历史特征，同时处理时序数据的记忆历史特征的正向信息和反向信息，捕捉时间全局退化依赖关系，将特征融合输出全局信息； 步骤5.3，多头注意力机制接收全局信息，通过多组独立注意力头分配不同重要性权重，挖掘全局信息中退化时序信息，输出燃气轮机的剩余使用寿命预测结果； 所述步骤3中壮丽细尾鹩莺优化算法步骤包括： 步骤31，将自然界中壮丽细尾鹩莺的自然形态转换为数学模型，每个壮丽细尾鹩莺个体对应初始预测模型的一组待优化的模型参数组合，每个维度对应一个优化变量，利用正弦平方混沌映射在搜索空间中生成初始候选解种群{}，； 正弦平方混沌映射的公式为； 其中，为第次迭代后的混沌变量，初始值为0到1之间的随机小数；为第次迭代后的更新值；为控制参数；为初始候选解种群第个个体的第个维度的参数值；为搜索空间的上界；为搜索空间的下界； 步骤32，判断初始候选解种群中幼鸟的占比，如果幼鸟的占比大于0.5，则通过模拟壮丽细尾鹩莺幼鸟成长阶段的机制更新初始候选解种群中的个体参数值，直至更新后的初始候选解种群中的幼鸟的占比小于等于0.5，得到合格候选解种群； 如果初始候选解种群中幼鸟的占比小于等于0.5，则直接将初始候选解种群作为合格候选解种群； 步骤33，计算合格候选解种群中的风险阈值s，如果风险阈值小于预设值则执行步骤34，如果风险阈值大于等于预设值则执行步骤35,风险阈值，和是具有正态分布的随机数； 步骤34，通过模拟壮丽细尾鹩莺在繁殖和哺育过程中的教学机制从合格候选解种群中筛选出最优解个体，最优解个体对应的模型参数组合作为优化后预测模型的模型参数； 步骤35，通过模拟壮丽细尾鹩莺在躲避天敌的机制从合格候选解种群中筛选出最优解个体，最优解个体对应的模型参数组合作为优化后预测模型的模型参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太行国家实验室;西北工业大学，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区东山大道二段607号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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