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龙图腾网获悉湖南工业大学申请的专利一种滚动轴承RUL的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：CN116541687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310305011.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种滚动轴承RUL的预测方法是由何静;孙伟;余岳;张昌凡设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滚动轴承RUL的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及轴承检测技术领域，公开一种滚动轴承RUL的预测方法，包括以下步骤：S1：采集轴承振动特征X；S2：特征压缩融合初步提取特征，减小了特征尺寸，获取紧凑特征Xf；S3：自适应校队特征响应Xf，获得注意加权的特征X′f；S4：对X′f添加Sinusoidal位置编码，得到具有全局位置信息的特征XPE；S5：堆叠的门控膨胀因果卷积GatedDilatedCausalConvolutional,GDCC模块对XPE进行进一步学习，从而得到轴承RUL的预测。实现了对轴承RUL的精准预测。

本发明授权一种滚动轴承RUL的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种滚动轴承RUL的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集轴承振动特征X； S2：特征压缩融合初步提取特征，减小了特征尺寸，获取紧凑特征； S3：对所述进行自适应校对特征响应，获得注意加权的特征； S4：对添加Sinusoidal位置编码，得到具有全局位置信息的特征； S5：堆叠的GDCC模块对进行进一步学习，从而得到轴承RUL的预测； 所述步骤S3包括以下步骤： S30：计算每个时间步下，特征变量调制权值的集合， S31：计算聚合总时间步下，特征图调制权值的集合， S32：将，和融合，求取； 所述的计算方法为： 所述的计算方法为： 所述的计算方法为： 式中：N为上一个卷积层的卷积核个数；卷积核，用来显示地建模各时间步下特征变量间的相关性；和表示Relu和sigmoid激活函数；M为平均池化；BN表示批量归一化；卷积核，用来显示地建模全局分布下通道间的相关性； 所述GDCC模块通过膨胀因子d不断增大的方式堆叠，其中第一个所述GDCC模块的膨胀因子d=1，第二个所述GDCC模块的膨胀因子d=2，第三个所述GDCC模块的膨胀因子d=4。

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