[发明专利]基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法

权利要求书

1.一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，包括步骤：

S1：缺陷应力数据筛选步骤，根据实测应力结果进行数据校验，筛选出所述实测应力结果中的正常测点位置与异常测点位置，确定第一实测时间段，划分出全数据完整时间段与缺陷数据时间段；

S2：环境信息收集步骤，汇集风、浪和流的实测数据，对所述实测数据进行短期海况划分并引入环境信息控制参数，确定各所述短期海况下的风场、海浪和海流信息；

S3：应力信息收集步骤，依据所述短期海况划分第二实测时间段，获取所述正常测点位置与所述异常测点位置的应力谱，确定频率节点；

S4：建立应力修补模型，以所述全数据完整时间段内的所述异常测点位置应力谱作为输出层，所述正常测点位置应力谱与环境控制信息作为输入层，利用神经网络算法在计算机中进行模型训练，得到所述应力修补模型；

S5：应力谱修补步骤，将所述缺陷数据时间段内所述正常测点位置应力谱与所述环境控制信息输入训练模型中，获取所述异常测点位置处缺陷数据时间段内的应力谱；

所述正常测点位置为通过所述数据校验的测点位置，所述异常测点位置为未通过所述数据校验的测点位置；

所述全数据完整时间段为所述正常测点位置与所述异常测点位置全部通过所述数据校验的监测时间段，所述缺陷数据时间段为所述异常测点位置未通过所述数据校验的监测时间段；

所述环境控制信息包含风场信息控制参数、海浪信息控制参数和海流信息控制参数；

所述风场信息控制参数包括短期海况下的风向角信息和风速信息，所述海浪信息控制参数包括短期海况下的浪向角信息和海浪谱信息，所述海流信息控制参数包括短期海况下的流向角信息和流速信息。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，其特征在于，所述数据校验方法包括监测数据的完整性校验和准确性校验；

所述完整性校验满足监测数据的平稳连续，所述准确性校验满足监测数据处于目标设定范围。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，其特征在于，所述短期海况划分以时间跨度三小时作为划分依据。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，其特征在于，所述正常测点位置应力谱与所述异常测点位置应力谱分别为所述正常测点位置与所述异常测点位置应力监测数据经过快速傅里叶变换得到的应力功率密度谱。

5.根据权利要求4所述的基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，其特征在于，所述频率节点为所述应力功率密度谱的等间隔选取点。

6.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，其特征在于，所述神经网络算法的模型训练输入层包括所述全数据完整时间段内的所有短期海况对应的子输入层；

所述子输入层以频率节点、频率节点下各个正常测点对应的应力功率密度、风速、风向角、浪向、波高功率密度、流速和流向角表征。

7.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，其特征在于，所述S5步骤中，所述异常测点位置处缺陷数据时间段内的应力谱以各个频率节点下的推算应力功率密度表征。