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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于改进Transformer模型的水泵设备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：CN115688556B 。

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：202211094317.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进Transformer模型的水泵设备剩余使用寿命预测方法是由潘建;李芋江设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Transformer模型的水泵设备剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：一种基于改进Transformer模型的水泵设备剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：步骤S1采集数据并构建和预处理数据集，步骤S2将数据集按比例划分为训练集和验证集，步骤S3对数据集构建输入向量，并对输入向量进行步骤S4的编码、步骤S5的第一层改进的多头自注意力机制处理和步骤S6的第二层多头注意力机制处理得到输出向量，步骤S7通过非对称损失函数计算输出向量的损失值，步骤S8重复执行步骤S3至步骤S7对模型进行n轮训练，得到最优模型，步骤S9采集实时数据输入模型预测水泵设备的剩余使用寿命；本方法对多头注意力机制作出改进以筛选出重要注意力，提高模型的信息提取能力并减少模型参数，达到更好的预测效果。

本发明授权一种基于改进Transformer模型的水泵设备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Transformer模型的水泵设备剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集不同时刻的传感器测量特征和水泵设备剩余使用寿命组成数据集S，对数据集S进行预处理得到数据集S1，数据集S表示为{Si|Si＝t,x1,x2,…,xk,r,1≤i≤n}，其中Si表示第i个数据，t表示采集时间、x1,x2,…,xk表示第1个至第k个传感器测量特征，r表示剩余使用寿命，k表示传感器测量特征的个数，n为数据集S的大小；S2、将数据集S1按比例划分为训练集T和验证集V；S3、对数据集S1使用滑动窗口构建输入向量，输入向量为向量Finput和向量Foutput；S4、对向量Finput和向量Foutput分别进行编码以得到对应向量和向量S5、对向量和向量分别进行第一层多头自注意力机制处理后输入到Transformer模型的残差网络和全连接层以得到对应输出向量和向量S6、将向量和向量同时进行第二层多头注意力机制处理后得到向量然后向量输入到Transformer模型的残差网络和全连接层得到最终的输出结果Fout；S7、通过非对称损失函数计算输出结果Fout的损失值，输出结果Fout的输入向量来自训练集T时反向传播更新模型参数，输出结果Fout的输入向量来自验证集V时记录损失值；S8、重复执行S3至S7对Transformer模型进行训练，对验证集V中每个滑动窗口记录的损失值并求取平均值作为该轮训练的损失值，对模型进行n轮训练，将损失值最小的Transformer模型参数作为最优的Transformer模型参数保存；S9、获得水泵设备的传感器的检测值，得到维度为l-1×m+2的向量，输入Transformer模型得到剩余使用寿命r；所述步骤S5中，对向量和向量分别进行第一层多头自注意力机制处理后输入到Transformer模型的残差网络和全连接层以得到对应输出向量和向量的步骤如下：S5.1、将向量进行多头自注意力机制处理，首先将向量分别赋值给Q、K、V，然后将Q、K、V划分为8个自注意力得到Qt、Kt、Vt，其中1≤t≤8，向量的维度由l-1×512调整为8×l-1×64，分别对Qt、Kt、Vt使用度量公式：进行计算,其中qi∈Qt，kj∈Kt，1≤i、j≤l-1，计算的Mqi,Kt的值降序排列并选择排列在前的l-12个值，值的个数向下取整，在Qt中筛选出的qi，qi表述Qt中的第i行数据，使用注意力公式：计算注意力值，对Vt按行均值化，在行均值化后的Vt中对筛选出的qi的位置索引，并将该位置索引处的数据替换为计算的注意力值以得到Ft，将8个Ft通过矩阵拼接得到维度为l-1×512的向量Fatt；S5.2、将向量Fatt输入到Transformer模型的残差网络和全连接层得到向量S5.3、使用多头自注意力机制处理向量其中Mqi,Kt的值降序排列并选择排列靠前的l+14个值，并将处理后的向量输入到Transformer模型的残差网络和全连接层得到向量所述步骤S6中，包括以下步骤：S6.1、向量赋值给Q，向量赋值给，向量Q、K和V拆分为8个注意力块后分别计算注意力，将8个注意力块矩阵拼接为向量S6.2、将向量输入到Transformer模型的残差网络和全连接层得到向量Fout，向量Fout维度为

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