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龙图腾网获悉浙江浙能迈领环境科技股份有限公司申请的专利用于船舶脱硫系统的故障监测与自适应调控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：CN121165515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511715481.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权用于船舶脱硫系统的故障监测与自适应调控方法及系统是由郭景州;钟志平;叶慷;赖宋明;罗鹏;柳一凡;柴剑设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于船舶脱硫系统的故障监测与自适应调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了用于船舶脱硫系统的故障监测与自适应调控方法及系统，方法包括：通过分布式传感器网络实时采集多源异构数据，进行预处理；提取多维度统计特征，采用改进的奇异谱分析算法进行微弱故障特征增强，利用高区分度特征序列训练多通道注意力机制LSTM网络，学习正常模式与多种早期故障模式的动态时序规律，进行故障的早期概率预测；识别由多个潜在因素耦合导致的复杂故障根源；利用强化学习驱动的EWMA模型动态调整检测阈值，动态优化故障监测的灵敏度与特异性；使用模糊逻辑模型计算严重度指数，评估故障的严重程度，生成分级预警，并迭代优化自适应调控策略，本发明提升了系统在强噪声和多变量耦合下的鲁棒性和可靠性。

本发明授权用于船舶脱硫系统的故障监测与自适应调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于船舶脱硫系统的故障监测与自适应调控方法，其特征在于：包括以下运行步骤： 步骤S1：通过分布式传感器网络实时采集多源异构数据，采用基于改进Z-score的离群点检测和自适应小波阈值去噪进行预处理； 步骤S2：从预处理后的多源数据中提取时域、频域和时频域多维度统计特征，采用改进的奇异谱分析算法进行微弱故障特征增强，构建高维特征集描述性能衰退的早期征兆，形成高区分度的输入特征； 步骤S3：利用输出的高区分度特征序列，训练多通道注意力机制LSTM网络，学习正常模式与多种早期故障模式的动态时序规律，进行故障的早期概率预测； 步骤S4：将脱硫系统建模为多物理场耦合的图结构，利用因果增强的图神经网络分析参数间的复杂关联关系，模拟故障传播路径，识别由多个潜在因素耦合导致的复杂故障根源； 步骤S5：基于系统实时运行状态、历史性能和故障预警反馈，利用强化学习驱动的EWMA模型动态调整检测阈值，动态优化故障监测的灵敏度与特异性； 步骤S6：根据预测输出的故障概率、影响范围和历史数据，使用模糊逻辑模型计算严重度指数，评估故障的严重程度，生成分级预警，触发不同响应流程； 步骤S7：根据故障诊断和预警结果优化未来时间窗内的控制变量，通过执行器调整运行参数，迭代优化自适应调控策略。

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