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龙图腾网获悉太原工业学院申请的专利一种基于多模态时空耦合图神经网络的齿轮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：CN121562091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610088246.1，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于多模态时空耦合图神经网络的齿轮寿命预测方法是由吴斌;谢鑫;张江江设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态时空耦合图神经网络的齿轮寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及齿轮检测技术领域，公开了一种基于多模态时空耦合图神经网络的齿轮寿命预测方法，包括：采集多模态数据进行预处理，并按滑动时间窗口提取多模态特征序列。在每一滑动时间窗口内以采集节点与被测齿轮节点为节点集合，确定物理耦合边与数据耦合边，并对其边权重进行融合，构建时空耦合图。进行时间关联信息提取并在时空耦合图上进行特征传播，对不同模态进行跨模态注意力权重分配，获得被测齿轮的退化状态表示。基于带有剩余寿命标注的数据求取参数集。在运行过程中输入新形成的多模态特征序列与时空耦合图，输出被测齿轮的剩余寿命，当剩余寿命小于维护阈值时生成检修建议。本申请实现了稳定与可靠的预测被测齿轮剩余寿命。

本发明授权一种基于多模态时空耦合图神经网络的齿轮寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态时空耦合图神经网络的齿轮寿命预测方法，其特征在于，包括： 采集多模态数据进行预处理，并按滑动时间窗口提取多模态特征序列，所述多模态数据包括振动数据、声学数据、温度数据、转速数据、扭矩数据和油液状态数据； 在每一滑动时间窗口内以采集节点与被测齿轮节点为节点集合，根据结构连接、接触关系与传振路径确定物理耦合边，根据历史特征的统计相关关系与因果关系确定数据耦合边，并对所述物理耦合边与数据耦合边的边权重进行融合，构建时空耦合图； 对所述多模态特征序列进行时间关联信息提取并在所述时空耦合图上进行特征传播，根据传播结果对不同模态进行跨模态注意力权重分配，获得被测齿轮的退化状态表示； 基于带有剩余寿命标注的数据求取用于推理的参数集，所述参数集的求取同时约束剩余寿命预测误差、退化状态拟合误差、能量收支一致性以及边权稀疏； 在运行过程中输入新形成的多模态特征序列与时空耦合图，输出被测齿轮的剩余寿命，当所述剩余寿命小于维护阈值时生成检修建议； 其中，基于带有剩余寿命标注的数据求取用于推理的参数集时，包括： 将历史样本按所述滑动时间窗口划分为训练窗口与验证窗口； 根据所述训练窗口内的退化状态表示与剩余寿命标注确定参数初始值； 以批次更新的方式迭代求取所述参数集，在每一轮更新后同时评估剩余寿命预测误差、退化状态拟合误差、能量收支一致性与边权重稀疏性，其中所述能量收支一致性通过比较转速变化、扭矩变化、温度变化与油液状态变化的共同趋势是否与被测齿轮的能量传递方向相符进行判定，所述边权重稀疏性通过按边权重由小到大剔除低贡献边并限制每一节点的保留边数量位于预设范围内进行约束； 当验证窗口内的四项评估指标在连续若干轮均满足预设阈值时停止更新，得到用于推理的参数集，所述参数集包括注意力权重、边权重与剩余寿命输出相关参数以及退化状态表示相关参数。

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