发明专利已授权

基于样条局部均值分解和卷积神经网络的管道泄漏检测与定位方法

📄 申请号：CN201811375623.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-11-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M3_26

IPC 分类号

G01M3_26

技术画像

所属领域

卷积神经网络信号处理深度学习故障诊断卷积神经网络

应用场景

油气管道泄漏监测, 城市供水管网检漏, 工业管道安全监控, 管道智能运维

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摘要

本发明公开一种基于样条插值局部均值分解和卷积神经网络的管道泄漏检测和定位方法，包括：首先通过采用改进型样条局部均值分解对泄漏产生的负压波降噪；在此基础上，将泄漏产生的负压波信号转化为图像信号作为卷积神经网络模型的输入，通过对卷积神经网络的训练，实现对不同泄漏大小的检测；最后通过计算泄漏点上下游压力信号的广义相关函数确定泄漏时延，从而确定泄漏位置。与目前的局部均值降噪方法相比，本发明不仅更高的计算效率，而且还具有更好的分解精度，能够更为准确的还原压力信号；通过提出的基于卷积神经网络的泄漏检测方法具有良好的准确度和模型泛化能力。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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