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龙图腾网恭喜江苏科技大学;镇江默勒电器有限公司申请的专利一种船舶动力设备剩余寿命预测系统及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：CN114881342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210550575.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种船舶动力设备剩余寿命预测系统及方法是由杨奕飞;刘世界;苏贞;齐亮;袁伟;叶树霞;奚有丹设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶动力设备剩余寿命预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种船舶动力设备剩余寿命预测方法步骤如下：步骤1：采集船舶动力设备各数据；步骤2：构成两个剩余寿命预测样本；步骤3：构成两个多维灰度剩余寿命预测样本；步骤4：将训练集代入到改进TCN模型中，将多维数据转化为一维特征向量；步骤5：提取数据的深层次特征，多层融合模型输出影响大的参数的权重；步骤6：得到剩余寿命预测模型，将剩余寿命预测样本的测试集经过归一化处理后输入至剩余寿命预测模型，输出健康因子；步骤7：对输出的健康因子作线性回归预测，得到当前运行时刻的健康因子；步骤8：对船舶动力设备做出实时剩余寿命预测。本发明因为在传统寿命预测数据的基础上引入设备部件腐蚀数据，减小预测误差。

本发明授权一种船舶动力设备剩余寿命预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶动力设备剩余寿命预测系统，其特征在于，包括：动力设备、数据采集模块、数据处理模块、模型融合模块、剩余寿命预测模块；所述动力设备与所述数据采集模块连接；所述数据采集模块与所述数据处理模块连接；所述数据采集模块分别与模型融合模块、剩余寿命预测模块连接；所述模型融合模块与所述剩余寿命预测模块连接；所述数据采集模块用于采集所述船舶动力设备的历史运行周期数据、实时运行数据；所述数据处理模块对来自所述数据采集模块的历史运行周期数据、实时运行数据进行处理，将处理后的历史运行周期数据和实时运行数据划分为训练集、测试集；所述模型融合模块用于所述数据处理模块处理后的数据进行模型训练，并构建设备退化趋势；所述剩余寿命预测模块用于所述模型融合模块的融合模型，将数据处理模块的测试集导入到剩余寿命预测模型，输出健康因子并对船舶动力设备进行剩余寿命预测，其中，健康因子的计算公式如下： 其中，HI代表的是健康因子，ti代表的是船舶动力设备出现各种异常报警时的时间，αi代表的是船舶动力设备不同异常对其健康状态的损伤权重，tj代表的是船舶动力设备出现各种故障时的时间，αj代表的是船舶动力设备不同故障对其健康状态的损伤权重，T代表的是船舶动力设备总运行时间，n为时间序列,vk代表的是设备部件腐蚀速率，αk代表的是不同部件腐蚀情况对设备寿命的影响权重，Lk代表的是设备部件设计寿命，N代表的是设备部件个数。

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