公开(公告)号：CN117610725A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311587371.X

申请日：2023-11-27

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 邹大程 ,  李博 ,  陈志敏 ,  许文辉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多传感数据融合的船舶典型设备寿命预测方法，包括以下步骤：1)监测数据采集；采集设备工作时的振动数据、温度数据和压力数据；2)通过阈值判断方式，获得装备状态的阶段，作为装备已有监测数据的状态标签；3)监测数据预处理；4)特征提取；5)对每类监测数据采用基于高斯混合健康基线的健康度评估方法，以装备的提取特征向量为输入，建立高斯混合模型，得到该类监测数据对应的装备的健康度；6)将由不同监测信号计算得到的健康度曲线进行加权融合，进而对装备的健康度进行综合评估；7)剩余无故障运行时间预测。本发明方法可以实现设备健康退化过程的准确评估与量化分析，精准评估装备状态。

公开(公告)号：CN119577513A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411687818.5

申请日：2024-11-25

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 周涛涛 ,  胡翩 ,  许文辉 ,  刘亦敏 ,  夏源

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/213 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/04 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的船舶系统故障诊断方法及装置，属于预测与健康管理领域，包括：采集包括电压、电流、振动加速度、转速、位移及噪声的监测数据；对监测数据进行预处理，将预处理后的各类型监测数据分别输入至单一参数故障诊断模型，输出单项故障诊断结果；将多个单项故障诊断结果以多源信息融合诊断规则进行分析，得出融合诊断结果；根据融合诊断结果，确定故障发生的部位和故障性质。本发明通过采集多源多维参数进行船舶关键系统及设备的故障诊断来提高检测准确性和可信度。

公开(公告)号：CN119646972A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411679457.X

申请日：2024-11-22

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 马哲轩 ,  罗威 ,  陈志敏 ,  许文辉 ,  罗庆华

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10 ,  G06F119/02 ,  G06F119/04 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种系统级船舶备件保障建模和配置优化方法，属于运用水面JT器材保障技术领域，包括：针对不同寿命分布类型部件组成的系统，根据累计失效相等原则将备件的非指数寿命分布等效成失效率为常数的指数分布；建立指数分布的单元级备件保障率和利用率模型；由单元级备件保障率和利用率模型建立系统级备件保障率和利用率模型；基于系统级备件保障率和利用率模型建立多种约束条件下的船舶备件配置优化模型；采用改进的离散乌鸦搜索算法对船舶备件配置优化模型进行求解，得到系统级备件配置优化方案。通过本发明对不同寿命分布单元构成的系统级备件进行配置，实现系统级船舶备件精确化保障。

公开(公告)号：CN119646654A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411687820.2

申请日：2024-11-25

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 周涛涛 ,  刘亦敏 ,  许文辉 ,  邹大程 ,  夏源

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明公开了一种基于多源融合特征和串联DBN模型的船舶设备退化状态识别方法，属于健康状态管理技术领域，包括：提取信号特征每个分量的中心频率值；采用改进多尺度排列熵进行信号特征分析，根据尺度因子获得稳定的排列熵值；获得信号最大峭度值所对应的中心频率，筛选若干BIMF分量逐层数据集，并通过排列熵构建特征向量集Q；对特征向量集Q进行降维处理获得特征向量集T；采用特征向量集T训练DBN1，将工况识别结果结合特征向量集T训练DBN2，实现船舶设备退化状态识别；建立观测器模型，获取船舶设备的健康基线，通过计算马氏距离评估识别的船舶设备退化状态。通过本发明可以实现关键设备的退化状态准确快速评估。

公开(公告)号：CN119646653A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411687817.0

申请日：2024-11-25

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 周涛涛 ,  胡翩 ,  许文辉 ,  刘亦敏 ,  刘江鹓

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于MPSO‑RBF神经网络的船舶关键部件健康状态预测方法，属于预测与健康管理技术领域，包括：对多源异构监测参数进行预处理后，选择与部件健康状态相关的监测参数作为状态特征，构建已知状态信号特征序列；将已知状态信号特征序列输入到训练成熟的MPSO‑RBF神经网络模型中，输出值作为关键部件随后的状态特征预测值，其中，MPSO‑RBF神经网络模型在RBF神经网络模型的基础上，引入改进PSO算法对网络参数进行自适应选取；根据状态特征预测值，与先验知识建立的信号特征值与健康状态的对应关系，确定和评估当前设备所处的健康状态。本发明使用改进的PSO与RBF神经网络的结合提高了装备预测的精度。