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申请/专利权人：江西圣杰市政工程有限公司

摘要：本发明涉及智能传感系统技术领域，具体涉及一种管道非开挖检测过程中管道智能定位方法，该方法包括：采集管道检测路径上每个定位数据采集点的管道检测声音信号；构建各模态分量的管道检测定位信号特征系数；构建各定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数；根据管道上各定位数据采集点的位置及管道泄漏定位特征突出系数构建管道检测定位特征筛选曲线；构建各编号的模态分量的管道检测定位特征频带差异系数；根据所有模态分量的管道检测定位特征频带差异系数得到各定位数据采集点的优选频带分量，结合GCC‑PHAT算法获取管道非开挖检测过程中管道泄漏位置的定位结果。本发明可提高通过声音信号数据对管道进行智能定位的准确性。

主权项：1.一种管道非开挖检测过程中管道智能定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集管道检测路径上每个定位数据采集点的管道检测声音信号；对于各管道检测声音信号，经模态分解获取管道检测声音信号的各模态分量，通过傅里叶变换得到模态分量的频谱图；结合各模态分量的频谱图的峰值构建各模态分量的管道检测定位信号特征系数；对各模态分量的编号进行定义；根据管道检测声音信号的所有模态分量的编号及管道检测信号特征系数，构建各定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数；根据管道上各定位数据采集点的位置及管道泄漏定位特征突出系数构建管道检测定位特征筛选曲线；根据同一编号下所有管道检测声音信号的模态分量的管道检测峰值数据序列得到各编号下模态分量的管道检测定位信号特征值序列；根据各编号下模态分量的管道检测定位信号特征值序列及定位数据采集点的位置信息，构建各编号下的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线；根据管道检测定位特征筛选曲线及各编号下的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线，构建各编号的模态分量的管道检测定位特征频带差异系数；根据各管道检测声音信号的所有模态分量的管道检测定位特征频带差异系数得到各定位数据采集点的优选频带分量，结合GCC-PHAT算法获取管道非开挖检测过程中管道泄漏位置的定位结果；所述结合各模态分量的频谱图的峰值构建各模态分量的管道检测定位信号特征系数包括：获取各模态分量的管道检测峰值数据序列及中心频率；计算管道检测峰值数据序列中所有元素在频谱图中对应的峭度值的均值，记为，第个模态分量的管道检测定位信号特征系数的表达式为： 式中，表示第个模态分量的中心频率在频谱图中对应的能量值，表示第个模态分量的管道检测峰值数据序列中第个元素的序列值，表示第个模态分量的中心频率，表示第个模态分量的管道检测峰值数据序列中第个元素在频谱图中对应的频率，表示取最大值，表示第个模态分量的管道检测峰值数据序列中元素的数量；所述构建各定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数，包括：将每个管道检测声音信号的所有模态分量的管道检测定位信号特征系数，按照模态分量的编号顺序，组成每个定位数据采集点的管道检测定位信号特征序列，第个定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数的表达式为： 式中，和分别表示第个和第个定位数据采集点的管道检测定位信号特征序列，表示序列之间的点积比，和分别表示第个和第个定位数据采集点的管道检测声音信号的第个模态分量中所有数据的变异系数，和分别表示第个和第个定位数据采集点的管道检测声音信号的第个模态分量中所有数据组成的集合，表示定位数据采集点的数量，表示第个定位数据采集点的管道检测声音信号的模态分量的数量；所述构建各编号下的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线包括：对各编号下模态分量的管道检测定位信号特征值序列中每个元素进行归一化，将管道检测定位信号特征值序列中每个元素对应定位数据采集点的位置数据作为横坐标，将每个元素的归一化结果作为纵坐标，将管道检测定位信号特征值序列中所有元素拟合得到的曲线，作为各编号下的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线；所述构建各编号的模态分量的管道检测定位特征频带差异系数包括：分别将管道检测定位特征筛选曲线、管道检测定位特征频带对比曲线均匀划分各区间，记为各管道检测定位特征区间，管道检测定位特征区间数量为，第种编号的模态分量的管道检测定位特征频带差异系数的表达式为： 式中，表示管道检测定位特征筛选曲线在第个管道检测定位特征区间上所有数据组成的序列，表示第种编号的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线在第个管道检测定位特征区间上所有数据组成的序列，表示DTW距离，和分别表示管道检测定位特征筛选曲线和第种编号的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线在第个管道检测定位特征区间上的极差。

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