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龙图腾网恭喜青岛哈尔滨工程大学创新发展中心申请的专利一种水下矢量推进器健康指标体系构建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：CN119357563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411909840.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种水下矢量推进器健康指标体系构建方法是由刘增凯;么艾灵;陈云赛;张栋;姜清华;高永设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下矢量推进器健康指标体系构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种水下矢量推进器健康指标体系构建方法，涉及水下矢量推进器技术领域，具体包括如下步骤：获取全周期振动信号，对全周期振动信号进行数据预处理，形成预处理后的数据集；将数据集划分为训练集和测试集，并将测试集和训练集同时输入到BiLSTM、CNN‑SE、DNN、信息编码神经网络中，利用不同神经网络提取特征信息；对提取的多种特征信息，利用MVSBA融合多种特征信息，得到加权后的融合向量；利用平滑算法，对加权后的融合向量进行平滑处理；利用加权均值作为衡量水下矢量推进器健康状态的评价函数的评价指标。本发明的技术方案克服现有技术中缺乏稳定、可靠的水下矢量推进器健康指标体系的问题。

本发明授权一种水下矢量推进器健康指标体系构建方法在权利要求书中公布了：1.一种水下矢量推进器健康指标体系构建方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，利用水下矢量推进器上搭载的传感器获取全周期振动信号，对全周期振动信号进行数据预处理，形成预处理后的数据集；S2，将数据集划分为训练集和测试集，并将测试集和训练集同时输入到双向长短期间记忆网络BiLSTM、基于注意力机制的卷积神经网络CNN-SE、深度神经网络DNN、信息编码神经网络中，利用不同神经网络提取特征信息；S3，对通过步骤S2提取的多种特征信息，利用基于标记区域的特征融合算法MVSBA融合多种特征信息，得到加权后的融合向量；S4，利用平滑算法SG，对加权后的融合向量进行平滑处理；S5，将、和的指标融合成加权均值，作为衡量水下矢量推进器健康状态的评价函数HI的评价指标。

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青岛哈尔滨工程大学创新发展中心，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区三沙路1777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”。