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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利船用涡轮增压器状态监测信号优选及故障诊断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：CN119984895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510473646.X，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权船用涡轮增压器状态监测信号优选及故障诊断方法是由胡磊;胡皓然;刘璐媛;董飞;杨建国;胡闹设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本船用涡轮增压器状态监测信号优选及故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种船用涡轮增压器状态监测信号优选及故障诊断方法，该方法包括：在船用涡轮增压器布置多个测点，并采集振动信号及其对应的故障状态；对振动信号进行有效性识别，包括时域检测与频域检测；若振动信号在时域检测与频域检测中均有效，则该振动信号为有效数据；对其进行变分模态分解，并选取部分IMF分量进行信号重构，得到重构信号；计算每个重构信号的改进信息熵，根据改进信息熵确定优选测点；选取有效的时域与频域特征参数，利用优选测点的振动信号的有效特征参数及其对应的故障状态训练神经网络模型，完成船用涡轮增压器故障诊断。本发明基于改进信息熵完成敏感测点的筛选，并选取有效特征参数完成船用涡轮增压器故障诊断。

本发明授权船用涡轮增压器状态监测信号优选及故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种船用涡轮增压器状态监测信号优选及故障诊断方法，其特征在于，该方法包括： 在船用涡轮增压器布置多个测点，并采集振动信号及其对应的故障状态； 对采集的振动信号进行有效性识别，包括时域检测与频域检测； 若振动信号在时域检测与频域检测中均有效，则该振动信号为有效数据； 对为有效数据的振动信号进行变分模态分解，得到各阶IMF分量，并选取部分IMF分量进行信号重构，得到重构信号； 计算每个重构信号的改进信息熵，根据改进信息熵确定优选测点； 计算优选测点的振动信号的时域与频域特征参数，以转速为横坐标，以特征参数值为纵坐标，每个时域与频域特征参数生成一张散点图，每张散点图包含船用涡轮增压器的不同故障状态，且不同故障状态使用不同的标记； 若散点图中不同故障状态对应的标记分别占据一块区域，区域之间明显区分开，且不同故障状态对应的标记随转速的变化趋势平缓，则该张散点图对应的时域与频域特征参数为有效特征参数； 利用优选测点的振动信号的有效特征参数及其对应的故障状态训练神经网络模型； 对训练后的神经网络模型进行单故障交叉验证和多故障验证，单故障交叉验证所使用的数据均为只包含一种故障状态的数据，多故障验证所使用的数据为包含多种故障状态的数据，包含多种故障状态是指一个数据不仅包含所需诊断的故障状态，还包含不需诊断的故障状态，以验证模型能否将所需诊断的故障状态从多种故障状态中提取出来； 若单故障交叉验证和多故障验证的准确率均符合要求，则神经网络模型合格，基于合格的神经网络模型完成船用涡轮增压器故障诊断； 其中，计算每个重构信号的改进信息熵，根据改进信息熵确定优选测点，包括： 计算重构信号的IMF分量的频域信号的信息参数： 式中，为第i个IMF分量的能量参数，为频域信号的数据点数，为第i个IMF分量的频谱中第j条谱线所对应的频率值，为所对应的幅值； 计算个IMF分量的总能量： 式中，表示重构信号的IMF分量数； 计算事件的概率： 计算改进信息熵： 式中，为转速区间总数，k为第k个转速区间，为基于与计算的第k个转速区间的改进信息熵，为所有转速区间的总和改进信息熵； 多状态改进信息熵取平均值： 式中，表示船用涡轮增压器的故障状态数，表示船用涡轮增压器的第个故障状态； 选取最大的若干个测点或超过预设信息熵阈值的测点作为最优测点。

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