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龙图腾网获悉中集海洋工程研究院有限公司;深圳智能海洋工程创新中心有限公司;烟台大学申请的专利一种FPSO立管支撑系统的故障预测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：CN119692626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510198894.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种FPSO立管支撑系统的故障预测方法及系统是由傅强;王波;牟健慧;段陪永;张运权;苟鹏;谭苗;杜中旭;王扬威;李俊杰;宁晨光设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种FPSO立管支撑系统的故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种FPSO立管支撑系统的故障预测方法及系统，涉及故障预测技术领域，获取关于FPSO立管支撑系统故障状态的当前故障数据并结合历史故障数据得到最终故障类型，获取根据各最终故障类型对应的历史数据计算维修重要系数、污染系数和减产系数；根据维修重要系数、污染系数和减产系数计算每一故障类型的关键系数，并根据关键系数判断各FPSO立管支撑系统的故障类型的维修紧急性；这样一来，能够多层次的对FPSO立管支撑系统的故障进行预测，确保故障预测的准确性；且在多个故障可能同时发生的情况下，能准确判断哪个故障是最为紧急和关键的，并合理的分配资源进行优先维修和处理。

本发明授权一种FPSO立管支撑系统的故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种FPSO立管支撑系统的故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取关于FPSO立管支撑系统故障状态的数据，作为当前故障数据，并计算和FPSO立管支撑系统的每一类型的历史故障数据的相似度，预测FPSO立管支撑系统的故障类型作为最终故障类型； 对于每一最终故障类型，获取各故障类型对应的历史维修数据，并根据历史维修数据计算维修重要系数； 获取各故障类型对应的历史污染数据，并根据历史污染数据计算污染系数； 获取各故障类型对应的历史减产数据，并根据历史维修数据计算减产系数； 根据维修重要系数、污染系数和减产系数计算每一故障类型的关键系数，并根据关键系数判断各FPSO立管支撑系统的故障类型的维修紧急性； 计算和FPSO立管支撑系统的每一历史故障数据的相似度，预测FPSO立管支撑系统的故障类型作为最终故障类型包括： 将每一类型的历史故障数据记为目标历史故障数据，对当前故障数据和目标历史故障数据进行预处理； 构建一个距离矩阵，其中每个元素为当前故障数据点与目标历史故障数据点之间的距离； 利用动态规划算法计算距离矩阵中的最短路径，以找到当前故障数据序列与目标历史故障数据序列之间的最佳匹配； 根据计算得到的最短路径，对当前故障数据序列与目标历史故障数据序列进行对齐； 根据对齐后的当前故障数据序列与目标历史故障数据序列，计算它们之间的相似度； 将计算得到的相似度与相似度阈值进行比较，若相似度大于相似度阈值，则将对应的历史故障类型作为预测故障类型； 将所有的预测故障类型作为最终故障类型； 根据维修重要系数、污染系数和减产系数计算每一故障类型的关键系数，并根据关键系数判断各FPSO立管支撑系统的故障类型的维修紧急性包括： 式中，为故障类型的关键系数，分别为维修重要系数、污染系数和减产系数；分别为的预设比例系数，且均大于0; 根据关键系数的大小，将各FPSO立管支撑系统的故障类型按维修紧急性从高到低排序； 根据历史维修数据计算维修重要系数包括： 对于每一最终故障类型，获取历史数据中，该故障类型发生的次数，并获取每次故障发生时所花费的维修时间，并计算维修时间均值，作为维修时间系数； 获取维修的平均时间间隔，并获取该故障当前时间距离上一次维修的时间间隔，将平均维修时间间隔减去当前时间距离上一次维修的时间，得到维修间隔系数； 根据维修时间系数和维修间隔系数计算维修重要系数，计算的公式为： ； 式中，为维修重要系数，分别为维修时间系数、维修间隔系数和故障类型发生的总次数，分别为的预设比例系数，且均大于0； 根据历史污染数据计算污染系数包括： 对于每一最终故障类型，获取历史数据中，该故障类型发生的次数，并获取每次故障发生时储油所排进海水的体积，将每次故障发生时储油所排进海水的体积标定为，表示每次故障发生时储油所排进海水的体积的次序编号，且，为故障发生的总次数，且为正整数； 计算储油所排进海水的平均体积，计算的公式为：； 计算污染系数，计算的公式为：， 式中，为故障类型发生的总次数，分别为的预设比例系数，且均大于0。

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