浙江大学李妍卓获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利具有参数自适应功能的浮式风电平台水动载荷间接测量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：CN119989890B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510063521.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权具有参数自适应功能的浮式风电平台水动载荷间接测量方法是由李妍卓;冯香恒;陈泽帅;张生俊设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本具有参数自适应功能的浮式风电平台水动载荷间接测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种具有参数自适应功能的浮式风电平台水动载荷间接测量方法，包括如下步骤：1基于浮式风电平台的工作参数、水动载荷和气动载荷构建数据库；2基于数据库训练出一套以所述机组状态和环境状态为输入，以所述气动载荷为输出的神经网络模型；3当对比神经网络输出的气动载荷与数据库中的气动载荷的相对误差在设定范围内时，所述步骤1中实时获取的水动载荷即为测量结果；当神经网络模型输出的气动载荷与数据库中的气动载荷之间的相对误差超出设定范围时，自适应调整所述刚度矩阵参数并重新获取水动载荷。利用神经网络对参数的不依赖性，在平台运行中后期调节平台刚度参数，进而能够保证准确测量平台水动载荷。
本发明授权具有参数自适应功能的浮式风电平台水动载荷间接测量方法在权利要求书中公布了：1.具有参数自适应功能的浮式风电平台水动载荷间接测量方法，其特征在于：包括如下步骤： 1基于浮式风电平台的工作参数、水动载荷和气动载荷构建数据库； 所述工作参数包括平台的六自由度运动状态、机组状态、环境状态以及平台约束力； 所述水动载荷和气动载荷根据所述工作参数和平台固有的质量矩阵参数、刚度矩阵参数和阻尼矩阵参数以及叶轮固有的气动阻尼参数计算获得； 2基于数据库训练出一套以所述机组状态和环境状态为输入，以所述气动载荷为输出的神经网络模型；所述神经网络模型基于所述浮式风电平台投运之后一定时间内的数据库进行训练； 3对比神经网络模型输出的气动载荷与数据库中的气动载荷， 当对比神经网络输出的气动载荷与数据库中的气动载荷的相对误差在设定范围内时，所述步骤1中实时获取的水动载荷即为测量结果； 当神经网络模型输出的气动载荷与数据库中的气动载荷之间的相对误差超出设定范围时，自适应调整所述刚度矩阵参数并重新获取水动载荷。
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