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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种浮式风机相关部件失效风险分析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：CN114880937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210524576.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种浮式风机相关部件失效风险分析方法及系统是由李贺;黄承赓;彭卫文;古博;韩瑜;欧阳孔雷设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浮式风机相关部件失效风险分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种浮式风机相关部件失效风险分析方法及系统，方法包括以下步骤：步骤S1、建立共因失效下海上浮式风机关键部件的贝叶斯网络模型并计算其子节点条件概率表；步骤S2、采用贝叶斯推理分别获取贝叶斯网络节点的初始状态与证据更新后的关键部件的失效概率；步骤S3、计算风机的每个关键部件的失效关联度，并更新基于专家评分法的失效风险优先数，最后筛选并确定重点关注的海上浮式风机存在高故障风险的关键部件清单。本发明中的可靠性分析可信度将随着故障统计先验数据的不断扩充而逐步提高，可将其拓展至海上浮式风机全寿命周期的不同阶段以提高其运行可靠性。

本发明授权一种浮式风机相关部件失效风险分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种浮式风机相关部件失效风险分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、建立共因失效下海上浮式风机关键部件的贝叶斯网络模型并计算其子节点条件概率表； 步骤S2、采用贝叶斯推理分别获取贝叶斯网络节点的初始状态与证据更新后的关键部件的失效概率； 步骤S3、计算风机的每个关键部件的失效关联度，并更新基于专家评分法的失效风险优先数，最后筛选并确定重点关注的海上浮式风机存在高故障风险的关键部件清单； 所述海上浮式风机关键部件为k个关键部件，其中包括齿轮箱、发电机、浮式基础、系泊，其中有n个关键部件存在共因失效，则共因失效下海上浮式风机关键部件的贝叶斯网络模型为： B＝G，ACPT； 其中，G表示海上浮式风机关键部件贝叶斯网络模型的网络结构；ACPT表示贝叶斯网络模型的条件概率表集合；G表达式为： G＝V，E 其中，V＝{r,c1，c2，…，cj，…，cnn≤k}表示网络结构G中结点的集合，r表示一个根结点，代表共因失效部件的状态；c1，c2，…，cj，…，cn表示具有同一失效原因的n个子结点；E为网络结构G中有向边的集合；该贝叶斯网络模型中的根结点r通过n条有向边别分与n个子结点相连，c1，c2，…，cj，…，cn中r的表达式为： 其中，Faultr＝0和Normalr＝1分别表示海上浮式风机共因失效部件失效和正常运行； c1，c2，…，cj，…，cn中cj的表达式为： 其中，Faultcj＝0和Normalcj＝1分别表示第j个海上浮式风机关键部件失效和正常运行； 贝叶斯网络模型的条件概率表的集合ACPT为： ACPT＝{a1，a2，…，aj，…，an}； 其中，aj为第j个子结点的条件概率表，n为海上浮式风机关键部件贝叶斯网络模型中关键部件数量；aj表达式为： 其中，四项条件概率的定义为： Pcj＝0|r＝0为贝叶斯网络模型中共因失效部件失效且对应的根结点失效时第j个子节点所对应关键部件失效的条件概率；Pcj＝0|r＝1为贝叶斯网络模型中共因失效部件失效且对应的根结点正常运行时第j个子节点所对应关键部件失效的条件概率；Pcj＝1|r＝0为贝叶斯网络模型中共因失效且部件失效对应的根结点失效时第j个子节点所对应关键部件正常运行的条件概率；Pcj＝1|r＝1为贝叶斯网络模型中共因失效部件失效且对应的根结点正常运行时第j个子节点所对应的关键部件正常运行的条件概率。

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