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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國船舶集團有限公司第七一九研究所申請的專利一種主輔動力混合船舶主輔動力轉換控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119882450B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510078369.2，技術領域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權一種主輔動力混合船舶主輔動力轉換控制方法及系統(tǒng)是由羅南杭;趙昆明;方靖荃;謝冬冬;吳逸凡設計研發(fā)完成，并于2025-01-17向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種主輔動力混合船舶主輔動力轉換控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及船舶動力技術領域，具體為一種主輔動力混合船舶主輔動力轉換控制方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于船舶航行過程中的多源信息，預測船舶未來時間內的動力需求；基于預測的動力需求，建立動力動態(tài)優(yōu)化模型，實時調整最佳動力轉換方案；所述動力動態(tài)優(yōu)化模型可基于歷史運行數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化控制策略；通過收集船舶航行過程中的多源信息，包括航行狀態(tài)、氣象海況以及主輔發(fā)動機的實時性能參數(shù)，采用深度學習算法或機器學習算法特別是長短期記憶網(wǎng)絡LSTM進行動力需求的精準預測。這有助于提高動力系統(tǒng)的運行效率，減少不必要的能耗。

本發(fā)明授權一種主輔動力混合船舶主輔動力轉換控制方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種主輔動力混合船舶主輔動力轉換控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于船舶航行過程中的多源信息，預測船舶未來時間內的動力需求； 基于預測的動力需求，建立動力動態(tài)優(yōu)化模型，實時調整最佳動力轉換方案； 所述動力動態(tài)優(yōu)化模型可基于歷史運行數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化控制策略； 對主輔動力運行狀態(tài)實時監(jiān)控，并利用大數(shù)據(jù)分析技術識別并分析異常信號，以檢測潛在故障； 當檢測到的異常信號表明存在潛在故障時，自動觸發(fā)預設的應急響應預案； 將動力轉換狀態(tài)、動力需求的預測結果以及優(yōu)化后的動力轉換方案輸送至終端顯示設備，并允許進行遠程監(jiān)控與操控； 所述動力動態(tài)優(yōu)化模型采用多目標優(yōu)化算法與機器學習預測模型相結合的混合模型，實時調整并確定最佳動力轉換方案的步驟包括： 收集船舶航行過程中的實時數(shù)據(jù)； 對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理； 定義優(yōu)化目標函數(shù)，包括能耗成本最小化、排放物總量最小化以及系統(tǒng)穩(wěn)定性最大化； 采用非支配排序遺傳算法NSGA-II多目標優(yōu)化算法，構建多目標優(yōu)化模型；所述多目標優(yōu)化模型以動力組合為決策變量，以能耗成本、排放物總量和系統(tǒng)穩(wěn)定性為優(yōu)化目標； 利用歷史航行數(shù)據(jù)，構建機器學習預測模型，用于預測不同動力組合下的能耗水平、排放情況以及系統(tǒng)穩(wěn)定性； 將實時數(shù)據(jù)輸入到多目標優(yōu)化模型中，生成一系列可行的動力組合方案； 利用機器學習預測模型，對生成的方案進行能耗、排放和系統(tǒng)穩(wěn)定性的預測； 根據(jù)預測結果，采用Pareto前沿分析方法，選擇能耗最低、排放最少且系統(tǒng)穩(wěn)定性最佳的動力轉換方案； 實時收集新的航行數(shù)據(jù)，并將其用于更新機器學習預測模型和多目標優(yōu)化模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人中國船舶集團有限公司第七一九研究所，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市武昌區(qū)中山路450號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。