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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于数字孪生的船用发动机故障诊断方法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：CN115329536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210812371.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数字孪生的船用发动机故障诊断方法是由杨奕飞;房嘉诚;叶树霞;袁伟;齐亮;苏贞设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的船用发动机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的船用发动机故障诊断方法，具体步骤如下：步骤1：构建船舶数字孪生模型；步骤2：将传感器采集数据与故障仿真数据通过拓展卡尔曼滤波进行融合，作为训练集样本；步骤3：通过增加步长可变因子的LMS算法构建发动机故障诊断模型；步骤4：通过训练集样本对发动机故障诊断模型进行训练，完成发动机故障诊断模型的训练；步骤5：将实时传感器数据传入发动机故障诊断模型对发动机故障进行诊断，反馈发动机故障类型、故障参数；步骤6：通过船舶数字孪生模型对反馈的发动机故障类型、故障参数进行显示。本发明通过改进的故障诊断方法结合数字孪生系统，使得故障诊断效率、准确性提高，实现故障可视化。

本发明授权一种基于数字孪生的船用发动机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的船用发动机故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：通过发动机的空间物理模型、动态的性能模型以及船舶外界环境参数，构建船舶数字孪生模型； 步骤2：将传感器采集数据与故障仿真数据通过拓展卡尔曼滤波进行融合，作为船用发动机故障诊断模型的训练集样本； 步骤3：通过增加步长可变因子的LMS算法构建发动机故障诊断模型，在构建发动机故障诊断模型过程中，选取交叉熵损失函数对发动机故障诊断模型的训练阶段是否完成进行判断，当交叉熵损失函数的变化率小于预设值时，发动机故障诊断模型训练完成， 其中，步长可变因子的LMS算法的公式如下： 其中，μ为防止算法失衡的固定收敛因子；γ为大于等于1的整数，作为可变系数；en为n时刻的瞬时误差；μn为加入的步长可变因子；xn为n时刻信号样本的矩阵矢量； 步骤4：通过训练集样本对发动机故障诊断模型进行训练，完成发动机故障诊断模型的训练； 步骤5：将实时传感器数据传入发动机故障诊断模型对发动机故障进行诊断，反馈发动机故障类型、故障参数； 步骤6：通过船舶数字孪生模型对反馈的发动机故障类型、故障参数进行显示。

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