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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于PINN的智能船艇操纵运动机器学习辨识建模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：CN120995898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511516308.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于PINN的智能船艇操纵运动机器学习辨识建模方法是由朱曼;方西;谭志浩;郭鸿潭设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PINN的智能船艇操纵运动机器学习辨识建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及船艇运动辨识建模技术领域，公开了基于PINN的智能船艇操纵运动机器学习辨识建模方法。本发明先构建智能船艇操纵运动融合模型：参考Abkowitz整体型模型构建考虑水动力、舵角和螺旋桨影响的机理模型，同时构建拟合不确定性干扰响应的数据驱动模型，再将二者加权融合；随后基于物理信息神经网络建模，确定PINN的输入与输出，设计物理损失函数与数据损失函数耦合的总损失函数，经归一化处理和循环迭代训练优化网络参数。以Mariner船艇Z形操纵试验数据验证，模型在精度、鲁棒性及可解释性上显著提升，可满足智能船艇自主导航等需求。

本发明授权基于PINN的智能船艇操纵运动机器学习辨识建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PINN的智能船艇操纵运动机器学习辨识建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建智能船艇操纵运动融合模型： S11、分析智能船艇操纵运动特性，考虑水动力、舵角和螺旋桨这三类机理因素对船艇运动的影响，描述船艇在不同操纵条件下的运动过程，构建机理模型； 机理模型参考Abkowitz整体型模型构建，且采用泰勒级数展开并保留三阶项，以无量纲的方式描述船艇运动过程中的水动力和力矩； Abkowitz整体型模型将船艇、螺旋桨和舵视为一个整体，将作用在船上的水动力表示为运动输入和控制输入的函数，并以纵荡速度、横荡速度、艏摇角速度作为状态变量，以舵角作为控制变量； S12、分析船艇航行过程中的不确定性影响特性，针对船艇受到的自然环境影响、自身荷载变化影响，以及传感器在采集与传输信息时产生误差带来的影响，构建数据驱动模型，所述数据驱动模型以船艇的运动状态、推力和舵角作为输入，拟合船艇对上述不确定性干扰的动态变化响应； S13、基于所述机理模型和数据驱动模型，构建机理与数据相融合的船艇操纵运动融合模型； S2、基于物理信息神经网络进行智能船艇操纵运动辨识建模： S21、确定PINN的输入与输出：输入层包含船艇运动的状态变量和控制变量，输出层包含船艇运动的状态变化变量和综合外力和力矩； S22、设计PINN的损失函数：包括基于船艇运动物理规律构建的物理损失函数，以及基于数据驱动的均方误差数据损失函数，将所述物理损失函数与数据损失函数进行耦合，得到总损失函数； S23、训练PINN：通过最小化总损失函数，利用优化器更新PINN的网络参数，完成智能船艇操纵运动辨识模型的构建。

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