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龙图腾网恭喜南京工业大学申请的专利基于对比双对抗机制的迁移工况轴承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：CN119647012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411719866.8，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于对比双对抗机制的迁移工况轴承剩余使用寿命预测方法是由缪小冬;孙奥云;冀新鹏;屈祥稳设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比双对抗机制的迁移工况轴承剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对比双对抗机制的迁移工况轴承剩余使用寿命预测方法，获取单个时间步的轴承振动信号以及对应标签，对单个时间步的轴承振动信号进行分解，获取本征模态IMF，并重构单个时间步的轴承振动信号，以及进行故障点检测；构建包含时序信息的样本；构建剩余使用寿命预测模型，将样本输入剩余使用寿命预测模型，输出该样本对应的剩余使用寿命；剩余使用寿命预测模型包括动态卷积长短记忆神经网络特征提取器与预测器；构建对比双对抗机制的迁移训练框架。本发明结合多尺度排列熵对原始振动信号进行降噪处理，并使用基于贝叶斯推理的隐马尔可夫进行轴承退化过程中的故障发生点检测。通过该技术，减轻非退化数据信息对退化过成的剩余使用寿命影响，减少预测任务的工作量与预测难度。

本发明授权基于对比双对抗机制的迁移工况轴承剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比双对抗机制的迁移工况轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采集并预处理轴承振动数据，获取单个时间步的轴承振动信号xt以及对应的剩余使用寿命标签步骤S2、对步骤S1所得单个时间步的轴承振动信号进行分解，获取本征模态IMF，并按照每一个IMF的排列熵大小重构单个时间步的轴承振动信号；同时，使用基于贝叶斯推理的隐马尔可夫模型进行故障点检测；步骤S3、构建包含时序信息的样本，同时，将源域轴承数据分为源域训练轴承数据以及源域验证轴承数据，将目标域轴承数据分为目标域训练集轴承数据以及目标域测试集轴承数据；步骤S4、构建剩余使用寿命预测模型DTSConvLSTM-NN，将步骤S3中样本输入剩余使用寿命预测模型DTSConvLSTM-NN，输出该样本对应的剩余使用寿命；所述剩余使用寿命预测模型包括动态卷积长短记忆神经网络特征提取器DTSConvLSTM与预测器MLP；通过特征提取器提取样本的隐藏高维特征；预测器MLP包括多层全连接层，获取剩余使用寿命的预测值；步骤S5、构建对比双对抗机制的迁移训练框架，迁移训练框架分为预训练阶段与对比双对抗训练阶段；对比双对抗训练阶段的具体方法为：首先构建与预训练阶段相同结构的目标域预测模型，并使用预训练的权重进行初始化；然后，引入源域与目标域的鉴别器和一个对比损失计算模块，进行域鉴别损失以及目标域信息损失的计算；最后，通过源域数据与目标域数据训练集对目标域预测模型、域鉴别器以及对比损失计算模块进行更新，完成目标域模型的训练；步骤S6、将步骤S3目标域测试集数据输入步骤S5所获取的目标域预测模型中，目标域预测模型的输出即为预测的剩余使用寿命。

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