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龙图腾网获悉大连理工大学;大连理工大学宁波研究院申请的专利漂浮式风机纵摇阻尼在线辨识与全海况更新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：CN119442177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411504106.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权漂浮式风机纵摇阻尼在线辨识与全海况更新方法是由韩旭;耿兆天;李昕;施伟;龚胡辉设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本漂浮式风机纵摇阻尼在线辨识与全海况更新方法在说明书摘要公布了：漂浮式风机纵摇阻尼在线辨识与全海况更新方法，属于海上风电领域，为实现利用有限的漂浮式基础响应和海洋环境的监测数据进行阻尼参数在全海况范畴内的辨识，实现有限数据情况下的全海况纵摇阻尼参数全域更新的目的，技术要点是通过GPR模型预测当前海况下的状态空间以及状态空间的协方差矩阵，其中，状态空间表示漂浮式风机纵摇阻尼比；通过无迹卡尔曼滤波，预测漂浮式风机更新后的状态空间的均值和状态空间的协方差；通过高斯过程回归，将当前海况下更新的状态空间的均值和状态空间的协方差输入GPR模型进行拟合，得到更新的GPR模型；循环执行上述步骤，效果是对该漂浮式风机在其他海况条件下的纵摇阻尼实现更加准确的预测。

本发明授权漂浮式风机纵摇阻尼在线辨识与全海况更新方法在权利要求书中公布了：1.一种漂浮式风机纵摇阻尼在线辨识与全海况更新方法，其特征在于，包括S100.通过GPR模型预测当前海况下的状态空间以及状态空间的协方差矩阵，其中，状态空间表示漂浮式风机纵摇阻尼比；S200.通过无迹卡尔曼滤波，预测漂浮式风机更新后的状态空间的均值和状态空间的协方差；S300.通过高斯过程回归，将当前海况下更新的状态空间的均值和状态空间的协方差输入GPR模型进行拟合，得到更新的GPR模型；S400.循环执行步骤S100~300；所述步骤S200包括：S110.根据历史环境数据与浮式基础运动数据，建立GPR模型，通过GPR模型预测当前海况下的状态空间以及状态空间的协方差矩阵，其中，状态空间表示纵摇阻尼比；S120.计算状态空间的sigma点，与sigma点对应的均值的权重系数、协方差矩阵的权重系数；S130.从sigma点中通过状态传递函数计算sigma点的预测值，根据权重系数、协方差矩阵的权重系数，计算预测状态均值和预测状态协方差；S140.根据测量函数计算sigma点的预测测量值；S150.根据预测测量值计算预测观测均值及预测观测协方差；S160.获取实测环境数据与浮式基础运动数据，实测环境数据用于表征海况，其中，浮式基础运动数据包括纵摇运动的时程曲线，根据浮式基础运动数据计算当前海况的观测，观测表示时程曲线的标准差；S170.根据预测观测均值与观测计算残差；根据协方差矩阵的权重系数、预测值、预测状态均值、预测测量值以及预测观测均值计算状态和观测之间的交叉协方差；S180.根据状态和观测之间的交叉协方差以及预测观测协方差计算卡尔曼增益；S190.根据卡尔曼增益更新状态空间的均值和状态空间的协方差，得更新的状态空间的均值和状态空间的协方差，其中，时间的状态空间由状态空间的均值组成。

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大连理工大学;大连理工大学宁波研究院，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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”。