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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于控制感知仿射网络的船舶动力系统故障诊断方法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：CN121209480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511783349.1，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于控制感知仿射网络的船舶动力系统故障诊断方法是由赵明航;罗聪聪;付旭云;张永健;钟诗胜设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于控制感知仿射网络的船舶动力系统故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶动力故障诊断技术领域，具体的说是一种基于控制感知仿射网络的船舶动力系统故障诊断方法，包括构建基于控制感知仿射网络的船用柴油机燃油喷射系统仿真CAAN模型，首先对故障信号与控制信号进行时间对齐，并通过控制感知校准CAC模块将控制信号特征嵌入故障信号中，以增强特征的语义表达能力，随后，模型对融合后的特征进行解耦，分别提取机动不变特征与故障严重度特征，为保证两类特征的互补性与判别性，模型引入正则化约束以促进差异化特征学习，最后，将两类不变特征进行拼接融合，形成统一的特征表征，并输入分类器以实现故障识别；具有能够适应船用柴油机工况频繁变化、提高故障预警可靠性等优点。

本发明授权基于控制感知仿射网络的船舶动力系统故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于控制感知仿射网络的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建基于控制感知仿射网络的船用柴油机燃油喷射系统仿真CAAN模型，所述CAAN模型首先对故障信号与控制信号进行时间对齐，并通过控制感知校准CAC模块将控制信号特征嵌入故障信号中，以增强特征的语义表达能力，随后，模型对融合后的特征进行解耦，分别提取机动不变特征与故障严重度特征：前者通过梯度反转机制获得，后者则由教师网络通过知识蒸馏提取，为保证两类特征的互补性与判别性，模型引入正则化约束以促进差异化特征学习，最后，将两类不变特征进行拼接融合，形成统一的特征表征，并输入分类器以实现故障识别； 步骤2：采集控制信号与相应的燃油喷射质量流量信号，形成故障数据集；设定加速、稳态和减速三种标准运行工况，以此构建三域数据集，选取其中一个域作为目标域，其余两个作为源域，从而形成典型的域泛化任务； 步骤3：针对每个域泛化任务，采用所提出的CAAN模型进行训练，并评估其在跨域条件下的故障分类性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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