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龙图腾网获悉上海宇佑船舶科技有限公司申请的专利基于卷积神经网络的发电机状态检测方法和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：CN116644341B 。

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：202310425249.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于卷积神经网络的发电机状态检测方法和系统是由吴子俊;杨新霞设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的发电机状态检测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于卷积神经网络的发电机状态检测方法和系统，该方法包括：采集发电机的冷却系统的状态信息，以及状态信息对应的健康度，得到初始训练样本；对初始训练样本进行数据缺失处理、离群点数据检测、数据重构和样本赋值处理，得到中间训练样本；对中间训练样本进行分类，通过预设分类代码对分类后的中间训练样本进行二次分类，得到由训练集和测试集组成的目标训练样本；构建用于检测发电机的状态信息的初始发电机状态检测模型，基于目标训练样本训练初始发电机状态检测模型，得到训练好的发电机状态检测模型；根据发电机状态检测模型对发电机的冷却系统进行状态检测。本申请能够提升发电机状态检测模型训练的效率和效果。

本发明授权基于卷积神经网络的发电机状态检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的发电机状态检测方法，其特征在于，应用于发电机状态检测模型，所述方法包括： 采集所述发电机的冷却系统的状态信息，以及所述状态信息对应的健康度，得到初始训练样本，包括：根据所述状态信息，获取所述发电机的冷却系统的故障类型；为每个所述故障类型定义对应的严重程度，为每个严重程度赋值对应的健康度；为每个所述健康度匹配一个所述初始发电机状态检测模型对应的输出状态，得到所述初始训练样本； 对所述初始训练样本进行数据清洗、特征提取和数据分类融合的处理，得到中间训练样本，包括：若所述初始训练样本中的部分样本区间存在数据缺失的情况，则对所述样本区间的数据进行补充或删除，若所述初始训练样本中的部分样本区间存在离群点数据，则采用三西格玛准则对所述离群点数据中的部分数据进行删除，以得到清洗后的初始训练样本；对所述清洗后的初始训练样本进行采样处理，以保存后续建模调用的数据格式；对所述清洗后的初始训练样本进行数据重构，定义数据切分的滑动窗口长度、滑动窗口步长、数据序列段的数量、冷却水入口温度的信号切片、冷却水出口温度的的信号切片和冷却系统原始压力信号切片，得到所述中间训练样本，所述中间训练样本表示为： 其中，L为滑动窗口长度；s为滑动窗口步长；k表示第k个数据序列段， {Tw_in，1，Tw_in，2，…，Tw_in，k}为冷却水入口温度的信号切片； 为冷却水出口温度的信号切片； {P1，P2，…，Pk}为冷却系统原始压力信号切片； 对所述中间训练样本按所述发电机处于空载功率、部分负载功率、满载功率的三种不同工况进行分类，得到不同工况下在所述滑动窗口步长内的冷却水入口温度、冷却水出口温度、冷却水入口温度均值、冷却水出口温度均值和压力均值，通过预设分类代码对分类后的中间训练样本进行二次分类，得到由训练集和测试集组成的目标训练样本； 构建用于检测所述状态信息的初始发电机状态检测模型，并基于所述目标训练样本训练所述初始发电机状态检测模型，得到训练好的发电机状态检测模型，包括：将所述滑动窗口步长内的冷却水入口温度、冷却水出口温度、冷却水入口温度均值、冷却水出口温度均值和压力均值作为输入数据输入至所述初始发电机状态检测模型，输出得到所述输入数据对应发电机的冷却系统的健康度，结合所述输入数据的标签，训练所述初始发电机状态检测模型； 基于所述发电机状态检测模型预测所述发电机的冷却系统是否存在故障。

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