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龙图腾网获悉华中科技大学;三峡大学申请的专利基于海上风电平台数据融合的安全监测预警系统及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：CN121030537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511574837.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于海上风电平台数据融合的安全监测预警系统及方法是由李森;王金晨;陆谢娟;陈尚沅设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于海上风电平台数据融合的安全监测预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋工程监测技术领域，具体为一种基于海上风电平台数据融合的安全监测预警系统及方法。按照时间同步要求采集海上风电平台的结构响应数据和环境载荷数据；采用分层融合策略进行数据融合处理，通过原始级融合进行数据整合和质量控制，输出标准化数据，特征级融合从标准化数据提取多维度特征信息，决策级融合将信息进行融合，输出状态评估结果；基于数据驱动预测模型和物理机制预测模型相结合的双元模型进行安全状态预测。本发明解决了海上风电平台监测中海洋环境适应性不足、传感器故障诊断困难、数据融合效果不理想、预警准确性不高等问题，为海上风电场智能运维提供先进技术支撑。

本发明授权基于海上风电平台数据融合的安全监测预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于海上风电平台数据融合的安全监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、按照时间同步要求采集海上风电平台的结构响应数据和环境载荷数据； S2、采用分层融合策略进行数据融合处理，所述分层融合策略包括原始级融合、特征级融合和决策级融合；其中，所述原始级融合用于进行数据整合和质量控制，输出标准化数据，所述特征级融合从所述标准化数据提取多维度特征信息，所述决策级融合将多维度特征信息进行融合，输出状态评估结果； 所述数据整合包括建立统一的时间基准和空间坐标系，对数据进行时空对齐；所述质量控制包括建立数据完整性指标η=N_validN_total×100%，当η95%时触发数据补偿机制；其中，N_valid表示有效数据的数量，N_total表示数据总数量； 所述特征级融合采用多模型卡尔曼滤波分别建立位移状态估计模型、应变状态估计模型、振动状态估计模型，所述多维度特征信息包括位移状态向量、应变状态向量和振动状态向量； 所述决策级融合采用D-S证据理论进行证据融合，输出平台状态的综合可信度; S3、基于数据驱动预测模型和物理机制预测模型相结合的双元模型进行安全状态预测，所述数据驱动预测模型以所述分层融合策略得到的数据为输入，以安全状态评估结果为输出，所述物理机制预测模型以所述环境载荷数据为输入，以安全状态评估结果为输出；所述数据驱动预测模型的输入包括：多维度特征信息、状态评估结果、环境参数、所述多维度特征信息的历史状态序列、传感器健康度；所述数据驱动预测模型采用训练好的LSTM-CNN神经网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学;三峡大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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