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申请/专利权人：四川旷想科技有限公司

摘要：本发明公开了一种管道高后果区无线智能安防监测方法，属于管道智能安防监测技术领域，本发明在管道高后果区的管道上设置声音传感器，采集管道周边的声音信号，通过无线通信网络传输至监控端，在监控端根据信号幅值波动系数剔除干扰段声音信号，实现将显著的干扰段信号去除，再对剩余声音信号提取相同成分，进一步地剔除掉非显著的干扰成分，将相同成分进行重构，采用估计模型处理两段重构信号，得到管道异常值。本发明从声音信号中剔除各种异常信号，并获取相同成分，实现将属于管道的声音进行分离，提高监测精度。

主权项：1.一种管道高后果区无线智能安防监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在管道高后果区的管道上设置声音传感器；S2、通过声音传感器采集管道周边的声音信号；S3、将声音信号通过无线通信网络传输至监控端；S4、在监控端根据信号幅值波动系数，从声音信号中剔除干扰段声音信号，得到剩余声音信号；S5、对剩余声音信号提取各对相同信号成分，并进行信号重构，得到两段重构信号；S6、采用估计模型处理两段重构信号，得到管道异常值；所述S4包括以下分步骤：S41、设置长度为N的滑动窗口，将滑动窗口放在声音信号上滑动，每次前进一个信号值；S42、在每次滑动后，计算滑动窗口下的信号幅值波动系数；S43、将信号幅值波动系数高于波动阈值时对应的滑动窗口下信号值作为干扰段声音信号；S44、从声音信号中剔除干扰段声音信号，得到剩余声音信号；所述S5包括以下分步骤：S51、对剩余声音信号进行分段，得到第一段信号和第二段信号；S52、对第一段信号和第二段信号进行分解，得到第一段信号的多个信号成分和第二段信号的多个信号成分；信号分解公式为：，其中，St为待分解前的信号，rmt为分解后第m个信号成分，K为信号成分的数量，m为正整数；S53、提取每个信号成分的特征值，构建时域特征向量；S54、计算第一段信号中信号成分与第二段信号中信号成分在时域特征向量上的关联度；S55、将关联度大于关联阈值的信号成分作为一对相同信号成分；S56、对各对相同信号成分进行重构，得到两段重构信号；所述S6中估计模型包括：信号增强层、第一全连接层、第二全连接层和决策层；所述信号增强层用于分别对两段重构信号进行增强处理，得到两段增强信号；所述第一全连接层用于处理一段增强信号，得到第一估计值；所述第二全连接层用于处理另一段增强信号，得到第二估计值；所述决策层用于根据第一估计值和第二估计值，得到管道异常值。

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