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龙图腾网获悉盐城工学院申请的专利一种基于标记分布的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：CN115841580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211431241.2，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于标记分布的轴承剩余使用寿命预测方法是由邵星;何达;王翠香;皋军设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标记分布的轴承剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标记分布的轴承寿命预测，包括，将数据集划分为训练集和测试集，针对轴承振动信号进行预处理，将振动信号归一化，存储成二维的灰度图片；用方向梯度直方图和灰度共生矩阵对二维灰度图像进行特征提取，并进行特征融合；对轴承已使用时间标记采用概率函数进行标记分布处理，最后通过核极限学习机对轴承已使用时间进行建模，预测未知图像已使用时间，将轴承使用寿命与其已使用时间相减即可预测其剩余使用寿命。方向梯度直方图与灰度共生矩阵的特征融合，获得了更为全面的表征；标记分布学习对寿命能进行更准确的描述，将其与核极限学习机结合在保证较好的精度的同时有效地缩短了运行时间，相较传统方法取得更好的预测效果。

本发明授权一种基于标记分布的轴承剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标记分布的轴承寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤a，将轴承信息的数据集划分为训练集和测试集，针对轴承振动信号进行预处理，将振动信号归一化，存储成二维的灰度图像； 步骤b，将步骤a得到的灰度图像用方向梯度直方图法和灰度共生矩阵进行特征提取； 步骤c，对轴承使用时长标记采用概率函数进行标记分布处理； 步骤d，将步骤c中进行处理后的标记分布训练集与测试集与特征进行合并形成新的特征数据集并用核极限学习机进行处理，计算出核矩阵和以及权值，将得到的输出相乘，得到预测输出标记分布，得到最大概率预测使用时长； 步骤e，分别计算用方向梯度直方图和灰度共生矩阵特征通过核极限学习机后得到的准确率，然后给分类准确率高的分配较高的权重，分类准确率低的分配较低的权重得到融合的特征，并将融合的特征用核极限学习机进行处理； 步骤f，将期望值加入使用时长预测中，和步骤d中最大概率预测的使用时长共同决策使用时长； 步骤g，将步骤f得到的预测轴承使用时长与其使用年限相减，得到其剩余的使用寿命。

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