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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利船舶多层次融合模型的故障预测方法、装置及电子设备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：CN116484168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310291686.3，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权船舶多层次融合模型的故障预测方法、装置及电子设备是由张永权;周骏;卢红;黎章杰;张伟;梅江诺;魏玉展;王天河设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶多层次融合模型的故障预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种船舶多层次融合模型的故障预测方法、装置及电子设备，其方法包括：对船舶推进轴系的原始振动信号数据进行预处理，得到强化振动信号数据；将所述强化振动信号数据进行多维特征提取得到多维特征数据；将所述多维特征数据进行特征降维得到降维特征数据；将所述降维特征数据输入到人工神经网络模型中进行训练，得到船舶推进轴系故障分类模型；将目标船舶推进轴系的实时振动信号的降维特征数据输入到所述船舶推进轴系故障分类模型中，得到目标船舶的故障类型。本发明对船舶推进轴系原始振动信号数据进行多层次提取特征，得到多种类型的特征，使得对船舶故障预测的辨识性高、预测精准度高。

本发明授权船舶多层次融合模型的故障预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种船舶推进轴系的故障预测方法，其特征在于，包括： 对船舶推进轴系的原始振动信号数据进行预处理，得到强化振动信号数据； 将所述强化振动信号数据进行多维特征提取得到多维特征数据； 将所述多维特征数据进行特征降维得到降维特征数据； 将所述降维特征数据输入到人工神经网络模型中进行训练，得到船舶推进轴系故障分类模型； 将目标船舶推进轴系的实时振动信号的降维特征数据输入到所述船舶推进轴系故障分类模型中，得到目标船舶的故障类型； 所述将所述强化振动信号数据进行多维特征提取得到多维特征数据，包括： 对所述强化振动信号数据进行层次分解，得到多层次分量的振动信号数据； 从所述多层次分量的振动信号数据中提取频域特征数据、散布熵特征数据和时频特征数据； 所述从所述多层次分量的振动信号数据中提取时频特征数据，包括： 基于改进的粒子群算法对所述多层次分量的振动信号数据进行改进变分模态分解，提取时频特征数据； 所述基于改进的粒子群算法对所述多层次分量的振动信号数据进行改进变分模态分解，提取时频特征数据，包括： 基于改进的粒子群算法优化所述变分模态分解中的惩罚因子和信号分量的个数； 通过优化后的惩罚因子和信号分量的个数对所述多层次分量的振动信号数据进行分解，提取时频特征数据； 所述改进的粒子群算法的改进步骤包括： 基于压缩因子算法优化粒子群算法的参数，所述参数包括惯性权重和粒子速度。

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