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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利一种基于振动数据的船舶轴系可靠性分析与预测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：CN120764292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511263150.6，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于振动数据的船舶轴系可靠性分析与预测方法及系统是由何景异;刘成义;刘洋;郭虎;高率群;唐波设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于振动数据的船舶轴系可靠性分析与预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于振动数据的船舶轴系可靠性分析与预测方法及系统，旨在解决现有船舶轴系可靠性评估方法中存在信号处理不充分、故障识别精度低、寿命预测不准确等问题。该方法通过多源传感器阵列采集振动、转速和负载电流等数据，并结合改进的Hilbert‑Huang变换、量子卷积神经网络QCNN以及多物理场耦合模型，实现了对船舶轴系状态的全面监测与智能诊断。该方法不仅能够有效提取轴系振动特征，还能通过动态更新的故障模式库和自适应预警机制，提高船舶轴系运行的安全性和可靠性。

本发明授权一种基于振动数据的船舶轴系可靠性分析与预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于振动数据的船舶轴系可靠性分析与预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101、采集原始振动信号，同步获取轴系转速和负载电流； 步骤S103、构建振动特征融合函数对多源信号进行耦合处理，根据振动信号的频谱能量分布和转速变化，利用滑动时间窗口对频带权重进行动态调整； 步骤S105、采用改进的Hilbert-Huang变换对振动信号进行本征模态分解IMD，提取前m个IMF分量的能量熵值作为第一特征向量，改进的Hilbert-Huang变换采用自适应噪声辅助分解算法，具体包括：向原始信号添加白噪声序列，以增强信号的局部特征，并通过迭代筛选过程提取IMF分量； 步骤S107、建立轴系故障模式库，通过马氏距离计算当前状态与各故障模式的相似度，以识别潜在故障； 步骤S109、将提取的第一特征向量输入经过对抗训练的量子卷积神经网络QCNN，网络结构包含3个量子卷积层和1个经典全连接层，输出故障概率分布，量子卷积神经网络QCNN采用以下量子门操作实现特征提取：通过Pauli-Z和Pauli-Y旋转门对输入信号进行量子态变换，并结合受控非门CNOT实现量子并行计算，以提升故障识别的精度和效率； 步骤S1011、基于所述故障概率分布构建剩余使用寿命预测模型，结合材料蠕变函数和多物理场耦合效应，预测所述轴系的剩余使用寿命。

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