武汉理工大学范世东获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利提高挖泥船感知作业系统可靠性的方法、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：CN115897692B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211052606.0，技术领域涉及：E02F1/00；该发明授权提高挖泥船感知作业系统可靠性的方法、系统是由范世东;王斌;朱汉华;姚玉南设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本提高挖泥船感知作业系统可靠性的方法、系统在说明书摘要公布了：本发明针对绞吸式挖泥船施工环境恶劣造成的关键参数传感器故障而导致的施工不连续问题，提出了一种提高挖泥船感知作业系统可靠性的方法、系统，建立基于“数字孪生”思想的传感器网络回归预测模型，该模型利用Stacking算法建立挖泥船施工关键参数传感器与其他高可靠性传感器之间的关联模型，可在挖泥船运行时同步计算出任意一个关键参数传感器的“孪生”数据，与关键参数传感器互为备份。经“长狮12”CSD施工案例验证该方法预测精度较高，所建立的所有关键参数预测拟合优度值均高于0.9，可较好的解决关键传感器故障而导致的施工不连续问题。
本发明授权提高挖泥船感知作业系统可靠性的方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种提高挖泥船感知作业系统可靠性的方法，其特征在于，包括： 采用最大互信息系数法确定传感器间相关性：对两维空间中的数据点进行m×n网格划分，通过统计Px,y、Px、Py的频率分布计算互信息；采用归一化因子将互信息值映射至0,1区间；选取使归一化互信息最大的网格分辨率作为最大互信息系数；根据所述最大互信息系数，为每个传感器筛选出最相关的传感器类别； 基于筛选出的相关传感器类别，采用分层集成学习框架构建Stacking模型：第一层由多个基学习器组成，输入为经预处理的包含传感器间相关性的历史施工数据；第二层元学习器以第一层基学习器的输出作为训练集进行再训练； 将训练完成的Stacking模型作为传感器网络化模型的核心架构，实现目标传感器与相关传感器之间的动态数据关联； 在目标传感器发生故障时，通过所述Stacking模型实时关联出当前工况下的目标传感器数据； 在目标传感器工作正常时，所述Stacking模型输出与目标传感器数据同步的孪生式备份数据，形成主辅备份机制。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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