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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，具体涉及基于声波数据的管道非开挖检测管线检测方法，该方法包括：采集管道非挖检测过程中的声波数据，根据声波数据获取声敏传感器的各管道局部特征频谱图；构建管道检测峰值变化宽度及管道检测信号变化样本集，获取管道检测信号变化样本集各聚类簇中各样本的分布角度值，进而确定管道检测信号变化样本集各聚类簇的管道检测宽峭度特征系数；确定各声敏传感器的管道检测统计特征矩阵，计算各声波数据采集点的管道声波检测统计特征系数，基于管道声波检测统计特征系数确定各声波数据采集点的卡尔曼增益，获取管道非开挖检测管线检测结果。本发明提高了利用声波数据对管道进行非开挖检测的准确性。

主权项：1.基于声波数据的管道非开挖检测管线检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在管道铺设的路径上均匀设置声波数据采集点，每个所述声波数据采集点处部署一个声敏传感器采集声波数据；对于每个声敏传感器的声波数据，根据声敏传感器的声波数据获取声敏传感器的各管道局部特征频谱图；根据管道局部特征频谱图构建管道检测峰值变化宽度；根据各峰值的管道检测峰值变化宽度及峭度值构建管道检测信号变化样本集，获取管道检测信号变化样本集各聚类簇中各样本的分布角度值；根据各聚类簇中各样本的分布角度值及管道检测峰值变化宽度得到管道检测信号变化样本集各聚类簇的管道检测宽峭度特征系数；基于管道检测宽峭度特征系数构建各声敏传感器的管道检测统计特征矩阵；根据各声敏传感器的管道检测统计特征矩阵之间的关系得到各声波数据采集点的管道声波检测统计特征系数；根据各声波数据采集点的管道声波检测统计特征系数确定各声波数据采集点的卡尔曼增益；结合各声波数据采集点的卡尔曼增益及对应声波数据获取管道非开挖检测管线检测结果；所述根据声敏传感器的声波数据获取声敏传感器的各管道局部特征频谱图，包括：采用经验模态分解算法获取声敏传感器所采集声波数据的各模态分量，通过傅里叶变换得到各模态分量的频谱图，作为声敏传感器的各管道局部特征频谱图；所述根据管道局部特征频谱图构建管道检测峰值变化宽度，包括：获取管道局部特征频谱图中所有的极值点，将所有的极值点按照频率由小到大的顺序组成管道检测极值特征序列，计算管道检测极值特征序列中相邻极小值点对应频率之间的差值的绝对值，作为相邻极小值点之间的极大值点的管道检测峰值变化宽度；所述根据各峰值的管道检测峰值变化宽度及峭度值构建管道检测信号变化样本集，包括：对于每个管道局部特征频谱图，计算管道局部特征频谱图中每个峰值的峭度值；将管道局部特征频谱图中所有峰值对应的管道检测峰值变化宽度作为纵坐标，将管道局部特征频谱图中所有峰值的峭度值作为横坐标，将峰值映射到所述横坐标和所述纵坐标构成的二维直角坐标系中，映射得到的各坐标点组成管道局部特征频谱图的管道检测信号变化样本集；所述根据各聚类簇中各样本的分布角度值及管道检测峰值变化宽度得到管道检测信号变化样本集各聚类簇的管道检测宽峭度特征系数，表达式为： 式中，表示管道检测信号变化样本集的第个聚类簇的管道检测宽峭度特征系数；表示第个聚类簇中样本的数量，表示管道检测信号变化样本集中样本的数量；表示第个聚类簇中所有样本的分布角度值中最大值与最小值的差值，表示余弦函数；和分别表示第个聚类簇中第个样本的管道检测峰值变化宽度和峭度值，表示第个聚类簇中第个样本的数值。

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