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龙图腾网获悉上海海洋大学;上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司申请的专利数字孪生与云边协同的深海采矿系统故障诊断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：CN121597472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610106924.2，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权数字孪生与云边协同的深海采矿系统故障诊断方法及系统是由邢博闻;许豪轩;刘振冲;张岚;汤成;郁强设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字孪生与云边协同的深海采矿系统故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了数字孪生与云边协同的深海采矿系统故障诊断方法及系统，涉及深海采矿系统故障诊断技术领域。该方法包括：构建数字孪生模型，并进行机理监测；边缘侧信号处理与部件级智能诊断；云端进行数据汇聚；在云端诊断中心执行双引擎信息融合与决策；进行不确定性量化与可视化输出。本发明通过构建一种基于数字孪生与云边协同的智能诊断架构，深度融合机理模型与人工智能，实现对系统级连锁故障的超前预警、对强噪声环境下部件微弱故障的鲁棒诊断，并提供具有量化置信度与决策支持信息的高可信度诊断结论，从而显著提升深海采矿作业的安全性、可靠性与运维智能化水平。

本发明授权数字孪生与云边协同的深海采矿系统故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生与云边协同的深海采矿系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：构建深海采矿系统的多物理场耦合数字孪生模型，基于该数字孪生模型进行机理监测；在深海采矿系统的关键设备近场部署边缘诊断单元，该边缘诊断单元对多种传感器采集的原始信号进行实时滤波、特征提取与部件级故障的初步诊断，并生成深度特征向量；将边缘诊断单元生成的初步诊断结果与深度特征向量上传至云端诊断中心；云端诊断中心同步运行所述数字孪生引擎，接收其系统级异常判断与定位信息；在云端诊断中心执行双引擎信息融合与决策；基于云端诊断中心形成的诊断结果，进行不确定性量化与可视化输出；其中，该边缘诊断单元对多种传感器采集的原始信号进行实时滤波、特征提取与部件级故障的初步诊断，并生成深度特征向量，具体包括： 在完成对信号的自适应噪声抑制处理后，深海采矿系统将降噪后的信号传输至预先部署在边缘诊断单元中的轻量化深度学习模型中；所述深度学习模型基于端到端的架构设计，采用前向传播机制对输入信号进行逐层特征解析与计算——信号首先经过卷积层或循环层提取时频域局部特征，随后通过池化层降低数据维度并增强特征鲁棒性，最终在全连接层完成特征空间到故障类别的映射；针对某一部件，深度学习模型输出一个多维故障分类概率向量，其中每个维度对应一种预设故障类型，向量中的数值表示信号属于所述故障类型的置信度，这一结果构成部件级的初步诊断结论，为后续决策提供快速参考；同时，为支持更复杂的故障溯源与健康状态评估，系统会从深度学习模型的特征融合层提取一个高维深度特征向量，所述特征融合层特征既保留了底层特征的细节信息，又融合了高层语义特征，能够编码故障的表征，这些特征用于当前故障的精细化分类，还作为输入传递给数字孪生系统。

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