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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种海上浮式风电平台振动耦合的智能优化方法和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：CN120560367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511045118.0，技术领域涉及：G05D19/02；该发明授权一种海上浮式风电平台振动耦合的智能优化方法和系统是由李逸;刘畅;卢庆杰;冯凯龙设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海上浮式风电平台振动耦合的智能优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及海上风电技术领域，公开了一种海上浮式风电平台振动耦合的智能优化方法和系统，将海上浮式风电平台的振动耦合数据及环境数据融合构建振动样本集，以通过时空克里金模型将振动样本集中时间域、空间域、环境耦合下的数据进行融合，以进行波前预测，生成预测结果；量化阻尼器的集群协同度，并根据量化结果和波前预测结果构建多目标函数，以在海上浮式风电平台的振动耦合智能优化仿真过程中求解，得到振动控制参数；根据振动控制参数动态分配所述阻尼器的工作模式，并利用集群一致性算法对动态分配结果进行调节，生成智能优化策略以执行；实现了对海上浮式风电平台的有效控制，还能实时适应不同的环境条件和振动情况。

本发明授权一种海上浮式风电平台振动耦合的智能优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种海上浮式风电平台振动耦合的智能优化方法，其特征在于，包括： 获取海上浮式风电平台与阻尼器的振动耦合数据以及所述海上浮式风电平台所处目标范围内的环境数据，并根据所述振动耦合数据和所述环境数据构建振动样本集； 基于预先构建的时空克里金模型，提取所述振动样本集在空间域下的第一数据，分割所述振动样本集在时间域下的第二数据，确定所述振动样本集中用于环境耦合建模的第三数据，并对所述第一数据、所述第二数据和所述第三数据进行融合，得到用于波前预测的融合数据，以生成预测结果； 量化所述阻尼器的集群协同度，根据量化得到的所述集群协同度与所述预测结果构建多目标函数，并在所述海上浮式风电平台的振动耦合智能优化仿真过程中，对所述多目标函数进行求解，得到振动控制参数； 所述量化所述阻尼器的集群协同度，包括： 量化所述阻尼器到振动热点的距离，并与协同半径相结合，计算所述阻尼器的空间权重； 获取所述阻尼器的实际出力和理论目标出力，以量化所述阻尼器的协同偏差； 基于所述空间权重和所述协同偏差量化所述阻尼器的瞬时协同度； 对所述瞬时协同度进行时间窗口积分和时间平滑处理，得到所述集群协同度； 所述构建多目标函数，包括： 基于所述预测结果确定输入能量，并根据所述阻尼器的工作状态量化耗散能量，以与所述输入能量确定能量耗散效率； 获取所述阻尼器的应力谱，并结合所述阻尼器的材料疲劳性能数据，确定疲劳损伤； 以最小化所述能量耗散效率和所述疲劳损伤，以及最大化所述集群协同度为目标，构建所述多目标函数； 根据所述振动控制参数动态分配所述阻尼器的工作模式，并利用集群一致性算法对动态分配结果进行调节，生成智能优化策略以执行。

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