深水浮式平台是海洋油气田开发的重要装备之一,广泛应用于我国南海油气开发。半潜式平台作为深水浮式平台的一种,其立柱、浮筒和多层甲板组成的结构形式,使其不受作业水深的限制,可适用于环境恶劣的深海海域。但在风、浪、流等复杂环境载荷的联合作用下,半潜式运动响应呈现出强非线性特征。半潜式平台的健康状态的实时监测与评估是保证其安全服役的重要前提之一,目前对于平台浮体结构的现场监测手段与技术已日趋成熟,但对于水下系泊系统的监测仍存在挑战,尤其是面向系泊结构水下监测数据的实时、准确测量和传输技术仍有待深入研究。同时,针对于监测系统获得的现场数据,开展海洋环境表征和预测,浮体运动响应分析及预警等研究,可以准确反映平台未来海况信息,获得平台的真实健康状态,为平台的生产作业和安全预警提供支撑。为此,本论文利用作者所在课题组积累的南海某半潜式平台多年实测数据,开展了海洋环境和浮体响应预测、水下系泊结构智能化监测及异常诊断与定位等研究。本文主要研究内容如下:（1）基于数据驱动和深度学习的风场和波浪高度预测针对风、浪、流等海洋环境载荷复杂多变,难以预测的难点,提出一种基于数据驱动的海洋风速和波浪高度的预测方法。包括:基于南海风场的实测数据,利用深度学习方法,提取风场变化模式,构建海洋风场短期极值预测模型。预测误差仅为0.97m/s。针对于长时间间隔波高数据难以准确预测的问题,开展了风速与波高的相关性分析,对不同时间间隔下的浪高和风速极值进行选取,并将风速与浪高作为输入,基于Long-Short-Term-Memory（LSTM）长短时记忆神经网络,建立波浪高度多步训练集扩展预测模型。与单步预测模型相比,6h预测模型的预测误差降低45.83%,12h预测模型的预测误差降低52.83%。（2）基于深度学习和数据物理模型的平台浮体响应预测和人员安全预警首先基于分形学理论和统计分析方法,对实测环境信息进行降维分析并提出一种基于数学物理模型的海洋环境混合特征提取方法,其次,基于LSTM方法,建立了平台六自由度的预测模型,预测误差仅为0.07°。同时,基于六自由度实测信息给出的平台安全预警指标建立了浮式平台安全预警模型,该模型准确率达到86.30%。此外,针对平台运动产生的人员作业安全等问题,基于ISO6897-1984（E）规范给出人员作业风险评估方法,利用稀疏自编码（Sparse Auto Encoder,SAE）方法,建立环境混合特征参数与人员作业风险等级的关系模型,并提出基于环境混合特征参数的人员作业评估方法,结果表明预测准确率达到92.66%。（3）基于压缩感知的水下系泊结构水声传输监测针对水下结构声学无线传输技术中带宽窄、数据易丢失等问题,提出一种融合压缩感知的数据水声实时传输方法,并建立了水下系泊结构压缩感知水声传输监测系统。首先,对水下系泊系统实测倾角数据开展频域分析,识别了系泊结构水下响应的频率稀疏特性,并给出了基于悬链线理论的顶张力计算方法。其次,结合压缩感知理论建立水下系泊水声传输监测系统,并对其数据传输策略进行研究。最后,对该系统数据压缩—重构能力,抗数据丢失能力进行验证评估。结果表明所提方法在压缩率为20%时,重构误差仅为0.70%。该系统可为水下系泊、立管等结构的健康状态实时监测和性能分析提供保障。（4）基于LSTM—PCA的水下多点系泊结构异常诊断与定位针对水下系泊系统损伤难以诊断与定位的问题,提出一种结合LSTM与主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的水下多点系泊结构异常诊断方法。首先基于某半潜式平台真实设计参数,建立了平台水动力学模型并开展了有限元仿真分析。其次,选取不同的系泊结构损伤度,对不同位置锚链存在损伤下的平台运动响应开展研究。进而利用正常状态数据库,基于LSTM方法建立了考虑海洋环境实测信息的平台六自由度运动联合预测模型。利用预测残差序列,提出一种LSTM PCA相结合的水下系泊系统异常诊断方法并给出诊断阈值。所提方法可对损伤达到5%以上时进行准确诊断。此外,基于仿真模型构建水下系泊系统异常数据库,并利用深度自编码（Deep Sparse Auto Encoder,DSAE）方法建立水下系泊系统损伤定位模型,结果表明定位精度达到100%,为水下系泊系统的实时诊断及定位提供指导。