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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利船舶推进轴系故障识别方法、系统、电子设备和存储介质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：CN119935545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411753036.7，技术领域涉及：G01M13/028；该发明授权船舶推进轴系故障识别方法、系统、电子设备和存储介质是由吕雅琼;郝建;王贤;熊康倪设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶推进轴系故障识别方法、系统、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种船舶推进轴系故障识别方法、系统、电子设备和存储介质，属于智能故障识别领域。该方法通过获取船舶推进轴系的多模态监测信号，多模态监测信号包括多源振动信号和声音信号，多源振动信号包括多个不同监测位置的单振动信号，对多源振动信号进行时空相关性分析和加权融合得到融合振动信号，实现振动信号的增强，并提高其可信度；利用船舶推进轴系故障识别模型对处理后的多模态监测信号进行处理得到故障识别结果，模型中基于动态路由算法对多模态特征进行动态加权融合，充分考虑不同模态信号的重要性，增强特征的表现能力，提高船舶推进轴系故障识别的准确度。

本发明授权船舶推进轴系故障识别方法、系统、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种船舶推进轴系故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取船舶推进轴系的多模态监测信号，其中，所述多模态监测信号包括多源振动信号和声音信号，所述多源振动信号包括多个不同监测位置的单振动信号； 对所述多源振动信号进行时空相关性分析和加权融合得到融合振动信号，并将所述多模态监测信号中的多源振动信号替换为融合振动信号； 将所述多模态监测信号输入船舶推进轴系故障识别模型，得到船舶推进轴系的故障识别结果； 其中，所述船舶推进轴系故障识别模型具体执行以下步骤： 分别对所述多模态监测信号的各模态信号进行特征提取，得到各模态的特征向量； 基于动态路由算法对各模态的特征向量进行动态加权融合，得到故障识别结果； 所述多模态监测信号包括融合振动信号和声音信号，所述分别对所述多模态监测信号的各模态信号进行特征提取，得到各模态的特征向量，包括以下步骤： 将所述融合振动信号输入第一时间卷积神经网络模块进行特征提取，得到振动特征向量； 将所述声音信号输入第二时间卷积神经网络模块进行特征提取，得到声音特征向量； 其中，所述第一时间卷积神经网络模块和所述第二时间卷积神经网络模块均包括多个残差连接的时序卷积块。

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