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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改进NSGA-II算法的船舶柴油机传感器配置策略优化方法及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：CN119761159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411891474.X，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种基于改进NSGA-II算法的船舶柴油机传感器配置策略优化方法及系统是由王忠巍;高泽;韩雨婷;柳长玺设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进NSGA-II算法的船舶柴油机传感器配置策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于柴油机智能监测技术领域，公开了一种基于改进NSGA‑II算法的船舶柴油机传感器配置策略优化方法及系统，方法包括：首先，确定柴油机备选传感器与待检故障模式，构建待优化传感器配置策略集合；然后将待优化传感器配置策略集合输入改进NSGA‑II算法，随后计算待优化传感器配置策略集合中各传感器配置策略的适应度函数，经过优化迭代后，找到最优传感器配置策略。本发明可以充分探究不同传感器组合对柴油机运行状态的监测效果，找到能以最少数量传感器精准识别各个待检故障模式的最优柴油机传感器配置策略。

本发明授权一种基于改进NSGA-II算法的船舶柴油机传感器配置策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进NSGA‑II算法的船舶柴油机传感器配置策略优化方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：确定柴油机备选传感器集与待检故障模式集，构建待优化传感器配置策略集； 步骤2：以待优化传感器配置策略集作为改进NSGA‑II算法的输入，计算待优化传感器配置策略集中各个传感器配置策略的监测传感器数量指标与对待检故障模式的故障隔离率； 步骤3：根据监测传感器数量指标计算改进NSGA‑II算法的适应度函数，根据故障隔离率计算改进NSGA‑II算法的适应度函数，以适应度函数、评估各传感器配置策略的优劣程度，引导改进NSGA‑II算法的优化迭代方向，进而得到最优传感器配置策略； 所述步骤1中，柴油机备选传感器集为：，其中，为不同监测位置的传感器，； 待检故障模式集为，其中，为柴油机各个待检故障模式，；从备选传感器集中随机挑选不同数量的传感器构成传感器配置策略，则待优化传感器配置策略集为：，其中，，即待优化传感器配置策略集含有个传感器配置策略； 所述步骤2中，计算待优化传感器配置策略集中各个传感器配置策略的监测传感器数量指标包括： ，其中，为传感器配置策略中的传感器数量，为备选传感器集中的传感器数量，； 统计故障模式集中各个故障模式下，待检故障模式被正确隔离的个数，结合故障模式下待检故障模式样本的数量，计算故障隔离率： ； 所述步骤3中，适应度函数、的计算公式包括： ； 以适应度函数、评估各传感器配置策略的优劣程度，引导改进NSGA‑II算法的优化迭代方向，进而得到最优传感器配置策略包括： 步骤3.1：将待优化传感器配置策略集为初始种群； 步骤3.2：计算种群中每个传感器配置策略的适应度函数与； 步骤3.3：根据快速非支配排序算法为种群分层； 步骤3.4：计算种群中每个传感器配置策略拥挤度； 步骤3.5：依据锦标赛选择算法选择适合繁殖的父代传感器配置策略； 步骤3.6：依据BPSO算法的位置和速度更新机制搜索子代传感器配置策略； 步骤3.7：父代种群与子代种群合并； 步骤3.8：依据精英策略从合并种群中保留精英传感器配置策略作为新种群； 步骤3.9：重复步骤3.2至步骤3.8直到达到最大迭代次数，以精英传感器配置策略作为传感器优化配置策略集； 传感器优化配置策略集为：，即传感器优化配置策略集含有个优化后的传感器配置策略，每个传感器配置策略中含有不同传感器，优化后的传感器配置策略形式为： ，其中，。

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