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龙图腾网获悉上海船舶运输科学研究所有限公司申请的专利一种船舶振动异常检测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：CN119807868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411738647.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种船舶振动异常检测方法及系统是由栾泳立;韩冰;张兴龙;董胜利;王晨磊;苏芝;黄佳汲;吕金航设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶振动异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种船舶振动异常检测方法及系统，先获取船舶柴油机的原始振动数据并进行归一化处理，再对归一化处理后的原始振动数据分别进行时域和频域特征提取，并采用皮尔逊相关系数计算出时域特征参数和频域特征参数中各个特征参数分别与均方根之间的相关系数，将大于预设系数阈值的相关系数所对应的特征参数保留并分别输入至生成对抗网络中进行数据增强，再将通过编码器和解码器进行压缩和重构，进而训练深度自编码器模型，并计算重构误差以训练One‑ClassSVM模型，最后通过训练好的One‑ClassSVM模型输出每个样本的预测标签，以完成船舶振动的异常检测，能够在仅有正常数据或故障数据稀少的情况下有效检测船舶柴油机的振动异常。

本发明授权一种船舶振动异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种船舶振动异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据获取及均方根计算步骤：获取船舶柴油机的原始振动数据，并对原始振动数据进行归一化处理，根据归一化处理后的原始振动数据计算出均方根； 相关系数计算及判定步骤：对归一化处理后的原始振动数据分别进行时域和频域特征提取，得到时域特征参数和频域特征参数；并采用皮尔逊相关系数计算出时域特征参数和频域特征参数中各个特征参数分别与均方根之间的相关系数，再将计算出的各个相关系数分别与预设系数阈值进行比对，将大于预设系数阈值的相关系数所对应的特征参数保留； 深度自编码器模型训练步骤：将保留下的特征参数分别输入至生成对抗网络中进行数据增强，得到数据增强后的特征参数并将其作为输入数据；再将输入数据通过编码器进行压缩，并将压缩后的输入数据通过解码器进行重构得到重构数据，进而计算出输入数据与重构数据之间的均方误差，并将均方误差作为损失函数训练深度自编码器模型； One-ClassSVM模型训练步骤：将各个输入数据分别输入至训练好的深度自编码器模型中，得到各个输入数据与对应重构数据之间的重构误差；再将所有重构误差按照预设比例划分为训练集和测试集，采用所述训练集对One-ClassSVM模型进行训练，得到训练好的One-ClassSVM模型； 船舶振动异常检测步骤：通过人工生成多个异常数据，并将异常数据与所述测试集合并生成新测试集，将新测试集中的各个样本分别输入至训练好的深度自编码器模型中，得到各个样本与对应重构数据之间的新重构误差，再将新重构误差输入至训练好的One-ClassSVM模型中，输出每个样本的预测标签，以完成船舶振动的异常检测。

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