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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计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：CN114662314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210289982.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法是由钟凯;章佳明;韩冰;吴中岱设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法在说明书摘要公布了：一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法，属于船舶柴油机热工参数辨识领域，包括：在不同工况下，采集柴油机台架实验台工作过程中转速、排气温度、功率等热工参数并进行预处理；通过多项式拟合分别分析转速、排气温度、功率三种变量与负荷工况之间的关系曲线并给出拟合曲线效果图，以平均绝对百分比误差MAPE评估拟合的效果；接着通过多项式拟合分别分析转速、排气温度、功率三种变量与推进工况之间的关系并给出拟合曲线图，同样以MAPE指标评价拟合的效果，从而实现船舶柴油机热工参数在多种工况变化情形下的准确估计。本发明提出的一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法，可以提升参数估计的准确性，也更加符合船舶柴油机的实际工作状况，此外还能有效地应用在实际工况切换频繁的场景中，同时，采用多项式拟合的方式可以减少最终模型参数，降低模型的复杂度，提升计算效率。最后，该发明中常见工况下的热工参数估计方法可以拓展到任意工况下的热工参数的估算，方法的可拓展性和实用性较强。

本发明授权一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法，其特征在于，该方法针对常见的不同工况分别采集关键的热工参数，随后通过多项式拟合分别分析转速、排气温度、功率这三种典型热工参数与变化的负荷工况之间的关系曲线并给出拟合曲线效果图，再通过多项式拟合分别分析转速、排气温度、功率与变化的推进工况之间的关系曲线并给出拟合曲线效果图，实现工况切换条件下的热工参数估计；具体包括以下步骤：步骤S1：在不同工况下，采集柴油机台架实验台工作过程中转速、排气温度、功率变量的数据并进行预处理；对柴油机不同工况的状态参数进行采集和处理；所述的不同工况具体指：为了更好地拟合工况与转速、排气温度、功率之间的关系时，也使得拟合的结果更接近真实状态，分别对于推进和负荷工况不同的数据进行采集和处理；另外，由于台架实验的排气温度在采集过程中常常存在异常点，所述异常点的读数明显高于正常水平，对于此类异常点的异常数据直接使用上一检测时刻的值代替；步骤S2：在变化的负荷工况下，采用多项式拟合建立其与典型热工参数之间的关系曲线模型，以平均绝对百分比误差MAPE评估拟合的效果；为保证采集过程中剩余的其他热工参数保持稳定，在采集负荷工况下的过程数据时保持发动机以恒定的转速工作，以模拟船舶负载工作时船速不变的情形；针对变化的负荷工况拟合其与排气温度之间的关系曲线，结果如下：T＝4.1935*10-4t3-0.0811t2+5.9992t+161.4392其中，T为排气温度，单位为degC，t为负荷工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据之间的MAPE＝0.52％；针对变化的负荷工况拟合其与功率之间的关系曲线，结果如下：P＝-0.0073t3+1.2661t2-29.8399t+1014.3385其中，其中P为功率，单位为kW，t为工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据的MAPE＝3.87％；步骤S3：在变化的推进工况下，采用多项式拟合建立其与典型热工参数之间的关系曲线模型，以MAPE指标评估拟合的效果；针对变化的推进工况拟合其与转速之间的关系曲线，结果如下：n＝-0.0067t2+1.6392t+47.2291其中，n为转速，单位为rmin，t为推进工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据的MAPE＝14.6％；针对变化的推进工况拟合其与排气温度之间的关系曲线，结果如下：T＝5.1058*10-4t3-0.124t2+10.6154t+25.7013其中，T为排气温度，单位为degC，t为推进工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据的MAPE＝7.69％；此外，采用多项式拟合的方式能够减少最终模型参数，降低模型的复杂度，提升计算效率；针对变化的推进工况拟合其与功率之间的关系曲线，结果如下：P＝-0.0165t3+2.8921t2-112.8566t+1960.5187其中，P为功率，单位为kW，t为推进工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据的MAPE＝2287％；所述的步骤S2和S3中：所述的多项式拟合是计算输入变量x高次项的线性组合，其中最高采用输入变量的三次项，表达式具体如下： 其中，表示基于输入变量x和参数w的估计值，wi表示目标参数；所得的模型能够像线性模型一样高效的运算，同时使得模型能够适用于全工况的情形；使用平方误差和作为损失函数，表达式如下： 其中，Ew表示结果损失，N表示测试样本数，xn表示第n个测试样本数据，tn表示第n个测试样本的实际标签，当损失函数取最小值时便得到最优的估计模型。

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