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申请/专利权人:杭州电子科技大学
摘要:本发明公开了一种供水管网压力阵列异常事件检测方法。本发明利用多元经验模态分解和k邻域均值算法,通过对压力阵列信号进行模态分解并重构,对重构后的信号进行分析,实现供水管网压力阵列异常事件检测;具体包括压力阵列信号多元经验模态分解、IMF分量重构、重构信号的Hilbert变换和基于k邻域均值的异常检测这些步骤。本发明通过应用MEMD多元经验模态分解,能够整合并分析整个压力测点阵列的数据,有效利用测点之间的数据相关性,使得模态分解的结果更加可靠。此外,利用k邻域均值算法,可以对多元数据同步进行分析,通过计算邻近k个样本的平均距离,从而有效地识别出那些偏离常规模式的异常事件。
主权项:1.一种供水管网压力阵列异常事件检测方法,其特征在于该方法包括以下步骤:步骤1,压力阵列信号多元经验模态分解利用多元经验模态分解以自适应性地将压力阵列信号分解为本征模态函数;步骤2,IMF分量重构使用峭度值来描述IMF分量中可能存在的异常信号;根据各个IMF分量的峭度值进行排序,对所选取的峭度值最大的两个IMF分量进行归一化处理后再进行重构,得到重构信号ct;对每个测点进行IMF分量重构后得到压力阵列重构信号序列Ct;步骤3,重构信号的Hilbert变换通过Hilbert变换提取所述压力阵列重构信号序列Ct中各个测点重构信号的瞬时振幅信息;得到压力阵列瞬时幅值At;步骤4,基于k邻域均值的异常检测将压力阵列瞬时幅值At进行基于k邻域均值算法的异常检测。
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百度查询: 杭州电子科技大学 一种供水管网压力阵列异常事件检测方法
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