公开(公告)号：CN119579064A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411723072.9

申请日：2024-11-28

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 陈志敏 ,  付晨阳 ,  马哲轩 ,  郭莹莹 ,  罗威

IPC: G06Q10/087 ,  G06Q10/083 ,  G06F18/24 ,  G06F18/23 ,  G06F18/22 ,  G06N3/084 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明公开了一种基于间歇性拟合指标的备件需求预测方法，包括以下步骤：1)获取备件数据集，针对备件数量进行数据清洗；2)获取备件需求数据集，将备件需求数据集进行转换为备件需求序列；3)对备件需求序列进行数据清洗；4)获取各备件需求序列的间歇性指标；5)根据平均需求间隔与需求量变异程度，对各备件需求序列进行归类；6)间歇性拟合指标构建；7)基于间歇性拟合指标对各备件需求序列进行聚类；8)建立BP神经网络备件需求预测模型，使用步骤7)中的备件需求序列作为BP神经网络预测模型的输入数据，进行模型训练；9)使用训练获得的模型进行备件需求预测。本发明预测模型能更好地捕捉序列的特征从而提高模型的预测效果。

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：CN119576917A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411737388.3

申请日：2024-11-29

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 陈志敏 ,  付晨阳 ,  罗威 ,  郭莹莹 ,  马哲轩

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/25 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于Word2Vec模型的船舶多源数据整合方法，该方法包括以下步骤：1)收集来自不同来源的船舶备件数据；2)对收集到的船舶备件数据进行预处理；3)整理预处理后的多源船舶备件数据，结合船舶数据库标准，形成一个标准的船舶目标数据库；4)对步骤3)中提取船舶目标数据库中的备件名称信息，构建船舶备件词源，基于标准化后的船舶备件词源构建词向量模型；5)从不同来源备件数据中提取需要比对的船舶备件名称与目标数据库中备件名称进行比对，计算余弦相似度；6)对待比对备件名称和目标数据库中备件名称进行融合，最终生成统一的数据表示。本发明用词向量模型进行数据匹配与融合，能够减少人工干预，提高数据整合效率。

公开(公告)号：CN119599385A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411720007.0

申请日：2024-11-28

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 付晨阳 ,  马哲轩 ,  陈志敏 ,  刘亦敏 ,  刘维繁

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/083 ,  G06N3/006 ,  G06F30/27 ,  G06N7/01 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于低需求量和非低需求量船舶备件的配置优化方法，属于运用水面JT器材保障技术领域，包括：采用改进的灰色马尔科夫预测求解低需求量船舶备件配置优化模型；采用融合TOPSIS的多目标粒子群优化算法求解非低需求量船舶备件配置优化模型；对多目标粒子群配置优化模型求解得到的最优备件配置清单，采用蒙特卡洛进行仿真模拟，利用配置模型做仿真实验，验证多目标粒子群算法优化模型。本发明将低需求备件配置优化或非低需求备件配置优化模型两者进行相融合，借助各自的优势来实现更好的船舶备件配置优化方法，以确保船舶能连续安全、可靠的运转。提高配置优化效率和准确性。

公开(公告)号：CN119578817A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411732492.3

申请日：2024-11-29

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 王睿鑫 ,  刘亦敏 ,  马哲轩 ,  苏之昀

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/067 ,  G06F18/10 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，包括：建立全面数据采集系统，实时采集协同设备的多维数据并预处理，结合约束建模，将复杂的约束条件，量化为可计算的约束条件模型；构建多智能体协同评估模型，多智能体协同评估模型将每个参与协同工作的设备视为一个智能体，通过模拟设备间的协作过程，实现对整体任务完好性的评估；运用深度学习技术从多维数据中自动提取高级特征；设计分布式实时分析系统，结合自适应优化机制，实现大规模数据处理和模型持续优化。本发明方法不仅能够提高协同任务的可靠性和效率，还能为装备任务决策提供有力支持，对提升运用保障的智能化水平和决策准确率具有重要作用。

公开(公告)号：CN119577603A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411732490.4

申请日：2024-11-29

Applicant: 中国舰船研究设计中心

Inventor： 王睿鑫 ,  刘亦敏 ,  苏之昀 ,  马哲轩

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06F18/211 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/27 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于非平衡学习的面向多工况的设备故障诊断方法，包括以下步骤：多个传感器采集设备在不同工况下的运行数据，对采集的原始运行数据进行预处理、特征提取和特征选择，得到特征集；采用非平衡学习技术和代价敏感学习算法处理特征集，得到平衡数据集；构建基于学习的多工况故障诊断模型，在模型训练过程中，根据平衡数据集，采用交叉验证和网格搜索相结合的方法来优化模型参数；部署训练得到的多工况故障诊断模型，进行设备故障的在线诊断，并通过持续学习机制不断更新优化模型。本发明通过将非平衡学习技术应用于多工况故障诊断中，可以显著提升诊断的准确性和鲁棒性，实现设备健康状态的实时监测和预测性维护。