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龙图腾网恭喜烟台大学;烟台中集来福士海洋工程有限公司申请的专利一种海上作业设备健康状态的评估方法及系统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：CN119359089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411906914.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种海上作业设备健康状态的评估方法及系统是由韩华伟;傅强;王昌辉;陈长勇;彦飞;张运权;张龙;于长江;王波;李昌飞设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海上作业设备健康状态的评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及设备状态评估技术领域，尤其涉及一种海上作业设备健康状态的评估方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取海上作业设备部件数据；对海上作业设备部件数据进行初始寿命标记，生成海上作业设备部件初始寿命标记数据；对海上作业设备部件数据进行运行数据实时采集，生成海上作业设备部件实时运行数据；基于初始寿命标记数据的部件对海上作业设备部件实时运行数据进行部件划分，生成新型部件运行数据和旧型部件运行数据；对新型部件运行数据进行环境变化影响分析，生成新型部件外部变化影响因子。本发明通过多维数据采集、环境与电气影响分析、疲劳损伤评估及智能预测，提高了海上作业设备健康状态评估的准确性。

本发明授权一种海上作业设备健康状态的评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种海上作业设备健康状态的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取海上作业设备部件数据；对海上作业设备部件数据进行初始寿命标记，生成海上作业设备部件初始寿命标记数据；对海上作业设备部件数据进行运行数据实时采集，生成海上作业设备部件实时运行数据；步骤S2：基于初始寿命标记数据的部件对海上作业设备部件实时运行数据进行部件划分，生成新型部件运行数据和旧型部件运行数据；对新型部件运行数据进行环境变化影响分析，生成新型部件外部变化影响因子；对新型部件运行数据进行电气系统健康评估，生成新型部件内部变化影响因子；将新型部件外部变化影响因子和新型部件内部变化影响因子进行数据整合，生成新型部件健康影响数据；步骤S2包括以下步骤：步骤S21：基于初始寿命标记数据的部件对海上作业设备部件实时运行数据进行部件划分，生成新型部件运行数据和旧型部件运行数据；步骤S22：对新型部件运行数据进行运行环境噪声采集，得到新型部件运行环境噪声数据；对新型部件运行环境噪声数据进行噪声分离，生成新型部件运行噪声以及环境分离噪声；根据环境分离噪声对新型部件运行噪声进行环境变化影响分析，生成新型部件外部变化影响因子；步骤S23：对新型部件运行数据进行设备电机运行数据筛选，得到设备电机运行数据；对设备电机运行数据进行电流以及电压频率分析，生成设备电机电流频率数据和设备电机电压频率数据；对设备电机电流频率数据和设备电机电压频率数据进行电气系统健康评估，生成新型部件内部变化影响因子；步骤S24：将新型部件外部变化影响因子和新型部件内部变化影响因子进行数据整合，生成新型部件健康影响数据；步骤S3：对旧型部件运行数据进行疲劳损伤分析，生成旧型部件疲劳损伤数据；根据新型部件健康影响数据和旧型部件疲劳损伤数据进行海上作业设备健康状态预测，生成作业部件健康状态预测数据；步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对旧型部件运行数据进行疲劳损伤分析，生成旧型部件疲劳损伤数据；步骤S32：基于熵权法对新型部件健康影响数据和旧型部件疲劳损伤数据进行状态权重分配，生成海上作业设备部件状态权重数据；步骤S33：对海上作业设备部件状态权重数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；利用卷积神经网络算法对模型训练集进行模型训练，生成海上作业设备部件健康状态预测预模型；步骤S34：通过模型测试集对海上作业设备部件健康状态预测预模型进行模型优化迭代，从而生成作业部件健康状态预测模型；将海上作业设备部件状态权重数据导入至作业部件健康状态预测模型中进行海上作业设备健康状态预测，生成作业部件健康状态预测数据；步骤S4：基于作业部件健康状态预测数据进行维护决策构建，生成海上作业设备健康状态决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人烟台大学;烟台中集来福士海洋工程有限公司，其通讯地址为：264005 山东省烟台市莱山区清泉路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。