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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利高波動(dòng)工況的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120317027B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510796751.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權(quán)高波動(dòng)工況的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由鄒亮;羅馨雅;龐碩;韓智云;劉星斗;信思笑;李震設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本高波動(dòng)工況的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高波動(dòng)工況的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取高波動(dòng)工況下的船舶運(yùn)行參數(shù)序列；將船舶運(yùn)行參數(shù)序列輸入預(yù)訓(xùn)練的推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，輸出指定時(shí)間尺度的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)序列；推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型包括改進(jìn)時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制單元和全連接層。本申請(qǐng)通過(guò)改進(jìn)時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)提取雙向多尺度特征，雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)分離前向與后向時(shí)序處理路徑解析雙向依賴(lài)關(guān)系，注意力機(jī)制單元采用三階段權(quán)重分配增強(qiáng)關(guān)鍵特征聚焦，全連接層實(shí)施非線性映射，實(shí)現(xiàn)高波動(dòng)工況下推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度與實(shí)時(shí)響應(yīng)能力的協(xié)同優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)高波動(dòng)工況的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種高波動(dòng)工況的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括： S1.獲取高波動(dòng)工況下的船舶運(yùn)行參數(shù)序列，船舶運(yùn)行參數(shù)序列為預(yù)設(shè)時(shí)間窗口的船舶運(yùn)行參數(shù)的時(shí)序數(shù)據(jù)，船舶運(yùn)行參數(shù)包括燃料電池輸出參數(shù)、鋰電池狀態(tài)參數(shù)、推進(jìn)電機(jī)運(yùn)行參數(shù)及環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)； S2.將船舶運(yùn)行參數(shù)序列輸入預(yù)訓(xùn)練的推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，輸出指定時(shí)間尺度的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)序列，推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型包括改進(jìn)時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制單元和全連接層，其中： 改進(jìn)時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)接收推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的輸入，通過(guò)正向膨脹因果卷積分支生成正向特征序列、逆向膨脹因果卷積分支生成特征序列，殘差連接模塊融合正向特征序列和逆向特征序列并壓縮通道維度，輸出融合多尺度時(shí)序特征的全局特征序列； 雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)接收特征序列進(jìn)行時(shí)序特征提取，輸出雙向時(shí)序依賴(lài)特征序列； 注意力機(jī)制單元對(duì)雙向時(shí)序依賴(lài)特征序列施加三階段注意力機(jī)制，輸出注意力增強(qiáng)特征序列； 全連接層接收注意力增強(qiáng)特征序列并進(jìn)行非線性映射，生成指定時(shí)間尺度的船舶推進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)序列。

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