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龙图腾网获悉南通同有信息科技有限公司申请的专利基于大数据综合的船舶数据异常管理分析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：CN120724352B 。

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：202511172382.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于大数据综合的船舶数据异常管理分析方法及系统是由冯坤;冯艳;唐周梅;黄思燕;陈昊设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据综合的船舶数据异常管理分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶动力系统的智能监测与调控技术领域，具体公开了基于大数据综合的船舶数据异常管理分析方法及系统，通过在发动机表面安装温度传感器和速度传感器，实时采集排气温度和转速数据；基于孤立森林算法构建特征向量，对排气温度和转速异常情况进行精准识别，并通过计算异常系数量化异常状态，显著降低误判和漏判的风险；本发明通过建立排气温度与转速异常之间的影响关系模型，评估转速异常对排气温度异常的影响程度，并据此实现目标范围内的实时调控；调控过程中，持续监测排气温度与转速的协同变化，优化调控参数，确保发动机运行状态的稳定性和安全性。

本发明授权基于大数据综合的船舶数据异常管理分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据综合的船舶数据异常管理分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过在船舶发动机的表面安装温度传感器和速度传感器，用于实时采集船舶发动机的排气温度数据和转速数据，并对所采集的排气温度数据和转速数据进行预处理； S2：按照时间序列获取一个监测周期内的发动机的排气温度数据，根据排气温度数据的波动程度，计算排气温度异常系数，基于排气温度异常系数识别排气温度的是否异常； S3：按照时间序列获取一个监测周期内的发动机的转速数据，对转速数据进行分析，分析转速的幅度波动情况和响应时间，计算发动机转速异常系数，基于转速异常系数识别发动机转速是否异常； S4：分析历史排气温度数据与转速数据，建立排气温度与转速异常之间的影响关系模型，用于评估发动机的转速异常对排气温度异常的影响程度； S5：根据影响程度的分析结果，通过实时调控发动机转速，确保排气温度回归正常范围，且调控过程持续监控排气温度与转速的协同工作，确保发动机稳定运行； 其中，所述根据排气温度数据的波动程度，计算排气温度异常系数，具体包括： 获取监测周期内的排气温度数据集； 计算排气温度数据集的平均值、标准差和变化率； 所述变化率的计算表达式为： ； 其中，表示每个温度数据采集点，表示第个温度数据采集点的温度值，表示第个采集点与第个采集点的温度变化率； 根据排气温度数据集的变化率，计算变化率的均值和标准差； 计算排气温度的局部波动值，计算表达式为： ； 其中，表示滑动窗口大小，表示第个温度数据采集点的局部波动值； 将排气温度数据集的平均值、标准差、变化率的均值和标准差和排气温度的局部波动值，构建多维特征向量； 采用孤立森林算法对特征向量进行训练，生成多棵孤立树，进而计算每个数据点的异常评分； 根据孤立森林的模型输出的路径长度，计算每个数据点的异常评分 所述异常评分的计算表达式为： 式中，表示第个温度数据采集点的异常评分，表示孤立树中将孤立的平均路径长度，表示归一化因子； 通过对所有监测数据点的异常评分进行平均，得到排气温度异常系数，计算表达式为： 式中，表示排气温度数据采集点的总数，表示排气温度异常系数； 所述基于转速异常系数识别发动机转速是否异常，具体包括： 按照时间序列获取一个监测周期内的发动机的转速数据，对转速数据进行分析，分析转速的幅度波动情况，计算转速幅度波动系数用于评估转速的波动程度； 按照时间序列获取一个监测周期内的发动机的转速数据，对转速数据进行分析，分析转速的响应时间，计算响应速率异常指数，用于评估发动机转速响应的异常程度； 将转速的波动程度和转速响应的异常程度进行综合处理，包括：将转速幅度波动系数和响应速率异常指数进行归一化计算处理，计算发动机的转速异常系数，基于转速异常系数与预设阈值进行比较，判断转速异常系数是否大于等于预设阈值，若是，则发动机转速异常，若否，则发动机转速正常。

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