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龍圖騰網獲悉中交第三航務工程局有限公司;中交第三航務工程局有限公司江蘇分公司申請的專利一種海上風電施工船舶設備遠程監控與故障診斷修復系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120276264B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510758366.3，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權一種海上風電施工船舶設備遠程監控與故障診斷修復系統是由張泉泉;劉世杰;徐明華;付志偉;孫振設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種海上風電施工船舶設備遠程監控與故障診斷修復系統在說明書摘要公布了：本申請涉及海上風電施工船舶設備智能運維領域，公開了一種海上風電施工船舶設備遠程監控與故障診斷修復系統，包括：數據采集模塊，用于通過多模態傳感器采集船舶設備的運行數據，并將數據輸出至聯邦學習模塊；聯邦學習模塊，接收所述數據采集模塊的輸出數據，對多模態數據進行張量分解得到本地因子矩陣，并將所述因子矩陣上傳至云端服務器進行全局聚合，聚合后的全局因子矩陣下發至故障診斷模塊；資源分配模塊，動態接收聯邦學習模塊的通信負載與邊緣計算需求。通過多模態傳感器網絡與抗干擾預處理算法，有效克服海上高鹽霧、強電磁干擾等惡劣環境影響，確保設備運行數據的連續穩定采集。

本發明授權一種海上風電施工船舶設備遠程監控與故障診斷修復系統在權利要求書中公布了：1.一種海上風電施工船舶設備遠程監控與故障診斷修復系統，其特征在于，包括： 數據采集模塊，用于通過多模態傳感器采集船舶設備的運行數據，并將數據輸出至聯邦學習模塊； 聯邦學習模塊，接收所述數據采集模塊的輸出數據，對多模態數據進行張量分解得到本地因子矩陣，并將所述因子矩陣上傳至云端服務器進行全局聚合，聚合后的全局因子矩陣下發至故障診斷模塊； 資源分配模塊，動態接收聯邦學習模塊的通信負載與邊緣計算需求，生成帶寬與算力分配指令，并反饋至聯邦學習模塊與數據采集模塊以優化數據傳輸；所述資源分配模塊包括： 構建多目標優化函數： ； 約束條件為： ； 其中，分別為第個設備的數據量、帶寬、算力、張量秩及重構張量； 將和離散化為二進制變量： ； 構造并求解QUBO模型的哈密頓量并求解： ； 解碼量子退火結果獲得最優帶寬和算力，并下發至聯邦學習模塊與數據采集模塊； 故障診斷模塊，接收所述聯邦學習模塊的全局因子矩陣，通過嵌入設備物理方程的混合模型輸出故障類型及概率，并將診斷結果傳輸至修復決策模塊；所述故障診斷模塊包括： 構建混合損失函數： ； 其中，為數據采集模塊輸入的三階張量； 為聯邦學習模塊重構的張量； 為第個時間模態因子向量； 為設備物理方程的離散化形式，由齒輪箱振動方程、液壓泵壓力流量方程中的至少一種定義； 為物理殘差權重系數；同上： 通過梯度下降法最小化，迭代更新混合模型參數直至收斂； 將收斂后的模型輸出作為故障類型概率分布，其中表示第類故障的概率； 當存在時，判定為第類故障并觸發修復決策模塊； 修復決策模塊，根據所述故障診斷模塊的故障類型，在數字孿生中調用關聯物理方程生成修復策略，通過蒙特卡洛樹搜索算法選擇最優策略并下發至船舶設備執行；所述修復決策模塊包括： 根據故障診斷模塊輸出的故障概率，計算動態修復優先級得分： ； 其中，為第類故障的概率；為預設的故障嚴重性權重；為歷史平均修復耗時；為平滑因子； 基于優先級得分，構建資源分配整數規劃模型： ； 其中，表示是否修復第類故障；為修復第類故障所需的機器人數量和備件數量； 為總可用機器人及備件資源； 采用分支定界法求解模型，生成最優修復序列； 根據驅動維修機器人執行修復動作，并更新設備狀態至聯邦學習模塊； 應急響應模塊，監測通信鏈路狀態，若通信中斷超過預定閾值時則接管修復決策模塊的控制權，基于邊緣端預訓練的強化學習模型生成應急修復指令。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中交第三航務工程局有限公司;中交第三航務工程局有限公司江蘇分公司，其通訊地址為：200032 上海市徐匯區平江路139號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。