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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于模型特征迁移学习的高压燃料系统多次喷射下喷射量实时观测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：CN119511720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411633261.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于模型特征迁移学习的高压燃料系统多次喷射下喷射量实时观测方法是由赵建辉;卢相东;何龙国;魏荣强;王思哲设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型特征迁移学习的高压燃料系统多次喷射下喷射量实时观测方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供一种基于模型特征迁移学习的高压燃料系统多次喷射下喷射量实时观测方法，属于燃油喷射领域，本发明采集励磁电流信号、喷射器入口压力和喷射速率数据，建立单次喷射和多次喷射数据集并进行批处理归一化；构建基于双层双向长短期记忆神经网络的单次喷射速率预测模型，并利用量子粒子群算法优化其性能；将单次喷射模型的特征参数迁移至多次喷射模型中，并冻结迁移的参数，通过相对较少的多次喷射数据集进行训练；基于实时测量的励磁电流信号和喷射器入口压力，使用多次喷射速率预测模型进行实时预测，获得各喷射阶段的喷射量。与本发明显著减少了对大数据集的依赖，可实现多次喷射下各阶段喷射的喷射量的实时在线准确观测。

本发明授权一种基于模型特征迁移学习的高压燃料系统多次喷射下喷射量实时观测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型特征迁移学习的高压燃料系统多次喷射下喷射量实时观测方法，其特征是：包括以下步骤： 1在喷射器高速电磁阀的导线上夹持电流钳，在喷射器与高压燃料管的连接处安装压力传感器，采集高速电磁阀的励磁电流信号和喷射器入口处的压力信号，采用单次喷射仪采集喷射器的喷射速率，获得不同工况条件下的单次喷射、预-主喷射、预-主-后喷射的励磁电流、喷射器入口压力和喷射速率三者的数据集，将数据集划分为两类，一类为单次喷射数据集，另一类是多次喷射数据集，将所有数据集内的数据进行批处理归一化； 2构建基于双层双向长短期记忆神经网络DL-BiLSTM的单次喷射速率预测模型，利用单次喷射数据集对模型进行训练，同时采用量子粒子群算法对模型进行优化以提高预测性能； 3构建基于双层双向长短期记忆神经网络的多次喷射速率预测模型，将步骤2所构建的单次喷射速率预测模型的第一层权重和偏置模型特征参数迁移至多次喷射速率预测模型中的第一层，并冻结迁移的模型特征参数，在此基础上，利用多次喷射数据集对多次喷射速率预测模型进行训练； 4基于高压燃料系统实时测量的励磁电流信号和喷射器入口处的压力信号，采用步骤3所建立的多次喷射速率预测模型进行多次喷射下喷射速率的实时预测，通过分段时间积分获得多次喷射下各喷射阶段的实时喷射量。

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