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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于排放优化的混合动力输出控制方法及装置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：CN120756640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511269900.0，技术领域涉及：B63H21/21；该发明授权一种基于排放优化的混合动力输出控制方法及装置是由曹琼;安连彤;胡家宝设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于排放优化的混合动力输出控制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于排放优化的混合动力输出控制方法及装置，属于船舶动力系统控制领域，所述方法为：根据历史时间步的推进功率数据预测下一时间步的推进功率需求；根据第一尾气成分数据确定当前时间步主发动机的第一燃烧状态，并结合发动机的第一负载状态，获取多模态特征向量；基于深度神经网络模型根据多模态特征向量，获取最优第一预测Q值的第一主发动机输出功率决策；其中，所述深度神经网络为使用深度强化学习算法并通过以最小化尾气排放为目标的奖励函数训练获取；根据推进功率需求以及第一主发动机输出功率决策，控制混合动力输出系统执行功率分配操作。通过本申请，可以解决因混合动力系统功率分配不合理导致尾气排放过多的问题。

本发明授权一种基于排放优化的混合动力输出控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于排放优化的混合动力输出控制方法，其特征在于，包括： 采集船舶的若干历史时间步的推进功率数据，并通过预训练完毕的长短时记忆网络模型，根据所有所述推进功率数据，得到下一时间步的推进功率需求； 采集当前时间步船舶排放尾气的第一尾气成分数据，根据所述第一尾气成分数据，通过预训练完毕的支持向量机确定主发动机在当前时间步的第一燃烧状态； 采集当前时间步主发动机的第一负载状态，并通过注意力机制模块，加权融合所述第一燃烧状态以及所述第一负载状态，获取多模态特征向量； 获取预训练完毕的深度神经网络模型，并基于所述深度神经网络模型根据所述多模态特征向量，获取预设离散动作空间内各主发动机输出功率决策的第一预测Q值；其中，所述深度神经网络为通过构建以最小化尾气排放为目标的奖励函数，并基于所述奖励函数使用深度强化学习算法训练获取； 获取最优第一预测Q值的第一主发动机输出功率决策，并根据所述推进功率需求以及所述第一主发动机输出功率决策，控制混合动力输出系统执行功率分配操作。

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广东海洋大学，其通讯地址为：524088 广东省湛江市麻章区海大路1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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