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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种对船舶舵机进行故障诊断的方法、装置、介质及设备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：CN118568593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410675763.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种对船舶舵机进行故障诊断的方法、装置、介质及设备是由廖志强;梁观龙;宋雪玮;贾宝柱;尹建川;黄振德;侯杰设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对船舶舵机进行故障诊断的方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种对船舶舵机进行故障诊断的方法、装置、介质及设备，方法包括：确定目标信号的SDP图像数据集，构建深度残差神经网络；深度残差神经网络的第一层为卷积神经网络，卷积神经网络用于对SDP图像集进行卷积运算，增强关键特征提取的能力；深度残差神经网络的残差块中引入注意力机制层；振动信号反映舵机的振动特征，电流信号反映舵机的电路连接情况，将船舶舵机的多种信号融合在二维极坐标轴得到SDP图像可增大故障特征的表达；并且在利用目标转换因子确定SDP像集后，可提升SDP图像集特征表达的准确率，进而在利用SDP图像集对深度残差神经网络模型进行训练后，提高模型的识别准确率，从而提高故障诊断的准确率。

本发明授权一种对船舶舵机进行故障诊断的方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种对船舶舵机进行故障诊断的方法，其特征在于，所述方法包括：采集船舶舵机在正常状态下的多组目标信号以及采集所述船舶舵机在不同故障状态下的多组目标信号，并将每组所述目标信号转换为频域信号；所述目标信号包括：振动信号及电流信号；基于每组所述目标信号及对应的频域信号确定对称点模式SDP图像的目标转换因子，根据所述目标转换因子将不同状态下的每组目标信号及对应的频域信号转换为对应的SDP图像，得到SDP图像集；利用所述SDP图像集对构建的深度残差神经网络模型进行训练，以使所述深度残差神经网络模型学习到所述船舶舵机在正常状态下呈现的关键特征和在故障状态下呈现的关键特征；获取待测船舶电机的待测目标信号，将所述待测目标信号转换为待测频域信号，根据所述待测目标信号和所述待测频域信号转换为待测SDP图像；利用训练完毕的所述深度残差神经网络模型对所述待测SDP图像进行诊断；其中，所述深度残差神经网络的第一层为卷积神经网络，所述卷积神经网络用于对所述SDP图像集进行卷积运算，增强关键特征提取的能力；所述深度残差神经网络的残差块中引入注意力机制层，所述注意力机制层用于自适应学习所述SDP图像集中每个特征的特征权重，以抑制所述SDP图像集中的若干非关键特征。

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