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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于通道扩展及序列融合的水下推进器故障辨识方法及辨识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：CN116578938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310361285.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于通道扩展及序列融合的水下推进器故障辨识方法及辨识系统是由颜静;张叶磊;李明义;辛伯彧;徐文星;殷宝吉;张建设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通道扩展及序列融合的水下推进器故障辨识方法及辨识系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于通道扩展及序列融合的水下推进器故障辨识方法，获取水下机器人若干动态信号的时域序列；对各时域序列分别依次进行去均值、小波分解、修正贝叶斯算法、证据理论融合处理；然后对处理后的各序列分别进行傅里叶变换，得到对应的各频率序列；将各频率序列进行排列融合得到二维矩阵；以二维矩阵作为输入，通过故障诊断模型进行故障等级分类，得到推进器故障程度，所述故障诊断模型通过水下推进器故障试验建立。对时间序列通道进行了扩展，将扩展得到的频率序列诊断效果进行排序，并融合成二维矩阵进行超参数学习，大大提高了故障程度辨识收敛速度和辨识精度。

本发明授权基于通道扩展及序列融合的水下推进器故障辨识方法及辨识系统在权利要求书中公布了：1.一种基于通道扩展及序列融合的水下推进器故障辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集水下机器人的若干动态信号，获取若干动态信号的时域序列； 2对获得的各时域序列分别依次进行去均值、小波分解、修正贝叶斯算法、证据理论融合处理，实现序列通道扩展；证据理论融合处理的具体内容为： 2.4.1确定推进器故障的识别框架 2.4.2根据修正贝叶斯算法处理后各序列的故障证据的可信度分配函数，计算融合序列的故障证据的可信度分配函数 其中，为不同序列的故障证据的可信度分配函数； 2.4.3计算融合序列可信度分配函数的支持度 其中，i和j为焦元序号，取值范围为1~L； 2.4.4根据步骤2.4.3计算得到的支持度，计算得到可信度值时域序列，并将作为最终的融合序列： ； 3将去均值处理后的各序列、小波分解处理后的各序列、修正贝叶斯算法处理后的各序列、证据理论融合处理后的融合序列分别进行傅里叶变换，得到对应的各频率序列； 5将各频率序列进行排列融合得到二维矩阵；各频率序列进行排列的顺序包括按照通道扩展处理顺序、按照信号种类顺序、其卷积神经网络训练与测试结果从优到差的顺序或其卷积神经网络训练与测试结果从差到优的顺序； 6以二维矩阵作为输入，通过故障诊断模型进行故障等级分类，得到推进器故障程度，所述故障诊断模型通过水下推进器故障试验建立。

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