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龙图腾网获悉水利部南京水利水文自动化研究所申请的专利一种水闸流激振动智能规避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：CN115828783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211552751.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种水闸流激振动智能规避方法及系统是由方卫华;高月明;徐孟启;刘家瑶;蔡悦;韩露设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水闸流激振动智能规避方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水闸流激振动智能规避方法及系统，根据数值模拟结合敏感性分析、测点和控制器优化布置算法，实现风、雨、水以及温度、姿态和振动传感器测点优化和阻尼器的布置优化，从而实现水闸振动影响因素风雨及水流、以及水闸状态和振动效应的感知和水闸位置、振动、变形、姿态、温度等水闸振动诱因及响应的感知，再经过简化故障树的部分可观马尔可夫决策过程建立轻量化智能规避算法，通过控制减震阻尼器件的协同工作从而实现水闸振动智能规避。

本发明授权一种水闸流激振动智能规避方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水闸流激振动智能规避方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，收集水闸运行环境数据及各启闭机电设备可控制参数，以及本工程和相关工程计算、静动力响应结果和失效模式； 步骤2，根据水闸振动的力学模型建立水闸－流体激励作用下热流固耦合方程，以水闸为受力对象，其荷载包括风雨激励、静动水及波流作用力、温度荷载、重力、惯性力、阻尼力以及支撑作用力，具体建立以下模型： 1主题结构水闸模型 水闸动力模型包括动力守恒方法和能量守恒方程，其中动力学分析平衡方程为： 式中，[M]为钢筋混凝土以及金属结构质量矩阵；反映了惯性效应，为节点位移对时间二阶导数矩阵；[C]为阻尼矩阵，包括结构本身、水体、支撑以及减振器件的阻尼；反映了阻尼效应，t为时间；F[t]为荷载列阵，包括外界对对象的作用力； 2风雨两相流模型 考虑风雨耦合作用下对水闸的作用，采用两相流模型；两相流模型包括质量守恒、动量守恒模型和能量守恒方程，具体形式如下： 质量守恒方程： 动量守恒方程： 能量守恒方程： 式中：k表示相编码，当k＝a代表气相，k＝l代表液相，ρk代表k相密度，uk代表k相速度，g表示重力加速度，σk为剪应力张量，ωk为水气相间力，p为各相压力标量，ek为比热力学能，K为导热系数，T为温度，Q为内部热源； 3水面以下采用风波流耦合模型 波浪运动动力方程： 连续性方程： 式中：x,y,z为笛卡尔坐标系空间坐标点；t为时间；u,v,w为流体在x,y,z方向上的速度分量；ρ为真实水体密度，g为重力加速度； 4在规程约束条件下闸门任意开度的水闸过流流量计算数学模型 闸孔自由出流状态的过闸量计算公式： Garbrecht公式： 杜屿公式： 式中μ0为孔刘流量系数；b为闸门宽度；e为闸门开度；H0为闸前水位；为相对开度； 步骤3，水闸实测响应数据收集，收据收集后进行粗差判别从而剔除错误数据； 步骤4，对于有实测响应数据的水闸，采用实测数据对水闸力学和热力学参数进行反演、数据同化或模型修正，从而保证模型和计算参数的正确性； 步骤5，进行感知测点的优化和减震设备设施的优化布置； 步骤6，采用有限元对步骤2建立的数学模型进行计算，以获得下一步POMDP模型初始参数或预训练样本；对于计算定解条件中的部分不确定程度大、变化幅度大或对振动比较敏感的物理量采用随机抽样方法进行蒙特卡洛随机抽样； 步骤7，建立POMDP模型，定义向量M＝S,A,O,T,Z,R,B，其中S、A、O分别表示状态向量、动作和贯彻向量；O表示监测仪器获取的观测物理量；T状态间的相互转移概率分布；Z表示观测概率分布；R表示获得的奖励；B表示初始时刻的在状态集合S分布； 根据步骤6经过多次计算获取足够数量的样本，根据样本计算以下概率分布Ts,a,s'＝Prs'|s,a表示状态转移概率，即在状态s下执行动作a后，转移到其他状态s'的概率分布；Zs,a,o＝Pro|s,a表示观测概率，即在状态s下执行动作a后，获得观测值o的概率分布；用于建立马尔科夫决策模型； 建立惩罚和奖励函数；有下列之一的振动为有害振动，其将受到相应惩罚，其惩罚大小分别为，当两种现象同时出现时，惩罚取严厉的数值，奖励取小值： 1没有可以超过传感器灵敏度的振动：+5； 2出现超过传感器灵敏度的但既在允许范围之内且振幅越来越小：+4； 3出现超过传感器灵敏度的但既在允许范围之内且平稳不增加：+2； 4出现超过传感器灵敏度的且振动幅度大于某一定值：-5； 5出现超过传感器灵敏度的且出现结构之间撞击和磨损：-10； 6出现超过传感器灵敏度的且出现共振：-10采用B－R动力稳定准则； 7出现超过传感器灵敏度的且出现共振且振幅越来越大：-15； 步骤8，部分可观马氏决策模型预训练和实地训练 预训练采用步骤6的计算样本，实际应用采用现场布置的传感器和动作器实际演练和实测样本，进行训练；模型输入包括： 输入包括：β：初始信念，B的初始值，通过随机有限元样本估计或预训练获得；ε0:μb0和lb0之间的目标距离，通过下面迭代获得；ξ：目标距离缩小率，根据经验或试算确定；K：采样场景的数量，根据水闸不同调度情况确定；D：DESPOT的最大深度，根据收敛情况确定；λ：正则化常数，根据经验或试算确定；Tmax：每步最大在线规划时间，根据经验或试算确定； 具体迭代步骤如下： 1由β初始化一个信念b； 2执行3； 3执行子函数1：BUILDDESPORTb，创建一个新的树l； 4计算使得lb,a值最大的行动分支a*＝maxa∈Alb,a； 5判断是否满足条件L0b＞lb,a*，若满足则执行6，否则执行7； 6更新行动分支a*为π0b； 7执行a*； 8接受观测分支z； 9增加子结点b＝Тb,a*,z； 步骤9，训练及收敛稳定性分析 根据部分可观马尔可夫模型训练收敛条件进行判断，当满足收敛条件时停止训练； 步骤10，合格性判断 根据预训练模型与仿真计算结果对比对POMDP模型的有效性、鲁棒性和泛化能力进行分析判断；满足条件则进入下一步，否则返回步骤8； 步骤11，硬软件系统及训练好的模型现场部署 当数值仿真模型的有效性、鲁棒性和泛化能力满足条件时则进行现场部署；根据模型反馈结果得到闸门启闭力和阻尼设施控制参数，此时通过控制实际物理闸门启闭和阻尼设施运作实现水闸减振，并预留紧急情况人工控制端口。

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