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龙图腾网获悉南京激扬智慧信息技术研究院有限公司申请的专利一种基于人工智能的波浪冲击智能锁止防护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：CN120907778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511415110.9，技术领域涉及：G01M10/00；该发明授权一种基于人工智能的波浪冲击智能锁止防护方法及系统是由刘镕畅;刘百桥;顾一闻;顾为东;潘一凡;曾得壮;杨林波;刘霁萱;李瑶瑶;李坤;李响;张梓颖设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的波浪冲击智能锁止防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的波浪冲击智能锁止防护方法及系统，属于波浪能技术领域。采集波浪振荡波形数据，识别波峰时间节点并划分时间段，监测振动体往复振动状态并拟合波形；提取负向振动特征波形，量化压力监测传感器的观测采样频率；捕捉负半波形波谷处负载压力值及时间节点，构建双尺度小波窗口模型量化高频能量度；基于高频能量度计算负载采样频率，通过智能锁止防护模型校准采样频率并反馈至传感器。本发明结合振动频率的时间域与能量域特征，有效解决了现有技术中采样策略僵化、特征分析片面及校准机制缺失的问题，提升了波浪冲击环境下智能锁止防护的适应性和效率。

本发明授权一种基于人工智能的波浪冲击智能锁止防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的波浪冲击智能锁止防护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：采集波浪的振荡波形数据，并识别振荡波形数据中表征周期性波峰特征的时间节点；以相邻波峰时间节点划分时间段，在每个时间段内持续监测振动体因波浪作用产生的往复振动状态，并拟合成振动体振动的往复波形； S2：基于波浪振荡波形数据中相邻波峰的时间节点，对振动体振动的往复波形进行分析，提取出表征振动体负向振动特征的波形，并量化出周期内压力监测传感器的观测采样频率，所述压力监测传感器用于采集在波浪冲击作用下振动体作用于振动体基座时产生的负载压力值； S3：基于负向振动特征的波形，捕捉负半波形波谷处压力监测传感器采集的负载压力值及负载压力值触发的时间节点，构建双尺度小波窗口模型，以量化每个负半波形的高频能量度； S4：基于高频能量度，量化出周期内压力监测传感器的负载采样频率；构建智能锁止防护模型，基于观测采样频率和负载采样频率，计算校准采样频率并反馈至压力监测传感器； 所述负半波形的高频能量度的量化方式如下： 捕捉在采样周期内第x个负半波形波谷处压力监测传感器采集的负载压力值和负载压力值触发的时间节点，依次分别记为和，其中，； 设置双尺度小波窗口模型，所述双尺度包括横向尺度和纵向尺度，所述横向尺度对应时间节点尺度，所述纵向尺度对应负载压力尺度，则通过所述双尺度构建出矩形窗口，并将所述矩形窗口映射到负半波形中，则在第x个负半波形中映射的矩形窗口的横向取值范围和纵向取值范围依次分别为和，得到第x个负半波形中映射的矩形窗口； 基于双尺度小波窗口模型，计算第x个负半波形的高频能量度，式中，表示矩形窗口与第x个负半波形的重合面积，表示矩形窗口的面积，且； 所述校准采样频率的量化方式如下： 基于高频能量度，计算采样周期内压力监测传感器的负载采样频率； 基于观测采样频率和负载采样频率，构建智能锁止防护模型，对压力监测传感器的采样频率进行校准，计算校准采样频率，式中，为预设值的灵敏度参数，为压力监测传感器实时采集的负载压力值，为预设值的基准负载压力值；将校准采样频率反馈至压力监测传感器。

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