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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于参数预测的柴油机安全状态评估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：CN117290813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311221250.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于参数预测的柴油机安全状态评估方法是由王忠巍;韩雨婷;高泽;王晓政;赵宝瑞设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于参数预测的柴油机安全状态评估方法在说明书摘要公布了：基于参数预测的柴油机安全状态评估方法，涉及柴油机安全保护领域。本发明是为了解决目前还无法对柴油机的安全状态进行预测评估的问题。本发明包括：获取柴油机安全保护热工参数，并组成初始数据组S**；对初始数据组S**进行预处理获得S；对S进行长期预测，获得柴油机运行参数长预测数据Sll；对S进行短期预测，获得柴油机运行参数短预测数据Sss；对S、Sll、Sss分别进行归一化处理，获得SXX、SXlXl、SXsXs；利用SXX、SXlXl、SXsXs获取柴油机安全状态预测评估结论P11和柴油机安全状态运行预测剩余时长P22。本发明用于评估柴油机安全状态。

本发明授权基于参数预测的柴油机安全状态评估方法在权利要求书中公布了：1.基于参数预测的柴油机安全状态评估方法，其特征在于所述方法具体过程为： 步骤一、获取柴油机安全保护热工参数，并组成初始数据组 其中，是主机滑油进口压力时序数据序列，是曲轴箱压力时序数据序列，是主机进口空气压力时序数据序列，是排气总管温度时序数据序列，是主机淡水进口温度时序数据序列，是主机滑油进口温度时序数据序列，是主机进口空气温度时序数据序列，是增压器转速时序数据序列； 步骤二、采用拉依达准则对初始数据组进行预处理，获得预处理后的初始数据组S； 步骤三、对S进行长期预测，获得柴油机运行参数长预测数据Sl，包括以下步骤： 步骤三一、利用单位根检验方法检验S中每条预处理后的参数时序数据序列的平稳性，若通过平稳性检验，则将S作为平稳序列Sf，执行步骤三二；若没有通过平稳性检验，则对S进行差分处理，直到差分处理后的序列S通过平稳性检验，获得平稳序列Sf，然后执行步骤三二； 步骤三二、建立长期预测模型，将平稳序列Sf输入到参数长期预测模型中，获得柴油机运行参数长预测数据Sl； 所述参数长期预测模型，如下式： 其中，sft为平稳序列中t时刻的参数数值，εt,...,εt-q为白噪声；是自回归系数，i＝1,2,...,p，ψj是滑动平均系数，j＝1,2,...,q；p,q分别为自回归模型阶次和滑动平均模型阶次； 步骤四、对S进行短期预测，获得柴油机运行参数短预测数据Ss，包括以下步骤： 步骤四一、对S进行一次累加运算，获得 其中，γ∈[1,8]，sγi'是Sγ中的第i'个元素，是中的第k个元素，是对Sγ中元素行累加后的结果； 步骤四二、利用步骤四一获得的S1构造白化序列 ω＝BTB-1BTY 其中，ω为发展系数，是中的第k个元素，B、Y是中间矩阵； 步骤四三、利用步骤四一获得的S1和步骤四二获得的W1建立GM1,1灰色预测模型，如下式： 其中，α是灰色作用量，是序列变化预测值，是参数序列预测值； 步骤四四、将S输入到GM1,1灰色预测模型中，柴油机运行参数短预测数据Ss； 步骤五、对S、Sl、Ss分别进行归一化处理，获得SX、SXl、SXs； 步骤六、利用步骤五获得的SX、SXl、SXs获取柴油机安全状态预测评估结论P1： 首先，利用SX、SXl、SXs获取参数长期预测属性包含特征Fl、短期预测属性包含特征Fs、监测参数属性包含特征Ff、门限值频域属性包含特征Ft、门限值时域属性包含特征Ftr的值；然后，利用Fl、Fs、Ff、Ft、Ftr的值获取柴油机安全状态预测评估结论P1； 其中，P1越大柴油机状态越危险； 步骤七、利用步骤六获取的门限值时域属性包含特征Ftr获取柴油机安全状态运行预测剩余时长P2。

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