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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种融合振动信号多元时频域特征的管道泄漏检测方法，涉及复杂管网监测过程中管道泄漏检测领域，该方法利用基于小波包的EEMD快速谱峭度联合分析环境干扰分离方法来分离信号中的噪声，通过结合小波包与快速谱峭度联合分析继续数据筛选，实现振动信号环境干扰分离去噪。再从时域、频域和时频域三种特征进行特征提取，获取得到特征序列。最后通过基于堆叠稀疏自编码器的模型。在预训练后将重构误差作为监测统计量并根据变分结构获得各传感器的重构，通过核密度估计方法判断感到的健康状态，能够有效解决噪声干扰以及能及时捕捉管道状态过程的动态变化特性，并降低管道泄漏发生时报警误、漏报率，提高管道健康监测系统的泄漏检测性能。
主权项：1.一种融合振动信号多元时频域特征的管道泄漏检测方法，其特征在于：包括：S1：利用滤波器对原始信号S进行工频干扰滤除，得到去除工频干扰后的信号矩阵S2：利用EEMD分解方法对信号矩阵进行分解得到IMF分量，再进行筛选得到有效的IMF分量；S3：对筛选后的IMF分量利用小波包进行分解，分析各分量的能量分布联合谱峭度图内对应的最优频段进行分量重构，利用重构后的分量组合得到降噪后信号S4：根据步骤S3得到的降噪后的信号矩阵利用滑动窗口法动态捕捉特性变化，对于窗口内的信号提取对应时域特征、频域特征、信息熵特征、时频域特征的特征序列，得到时域特征统计量和频域特征统计量并对振动传感器通道信号进行提取得到信息熵特征统计量和时频域特征S5：利用堆叠稀疏自编码器搭建管道泄漏检测模型，并对模型进行训练；将重构误差作为检测统计量，并对各传感器得到的预测值与测试值进行计算重构误差JSSAE，再利用高斯核密度估计法设计置信度α，进而得到设定阈值Jα，通过比较重构误差JSSAE与设定阈值Jα间的大小进行异常检测，若是重构误差JSSAE大于设定阈值Jα，则检测得到管道泄漏。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种融合振动信号多元时频域特征的管道泄漏检测方法
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