[发明专利]基于人工智能大数据预测塑料压力管道长期寿命的方法

权利要求书

1.一种基于人工智能大数据预测塑料压力管道长期寿命的方法，其特征在于，该基于人工智能大数据预测塑料压力管道长期寿命的方法包括以下步骤：

步骤一，收集大量的塑料压力管道失效案例；

步骤二，通过实验获取典型塑料压力管道材料的力学性能参数；

步骤三，提取影响塑料压力管道使用寿命的基本参数，如初始裂纹长度，疲劳应力幅、挤压注模的预应力、表面的划痕；

步骤四，将影响塑料压力管道使用寿命的基本参数作为输入参数，失效模式以及剩余寿命作为输出参数，形成大数据分析文件；以初始裂纹长度length、疲劳应力幅amplitude、挤压注模的预应力prestressing、表面的划痕mark为输入参数，是否失效为输出参数，参数包括失效和安全两种模式；最终形成weka能识别的arff文件；

步骤五，对采集的训练样本进行优化，包括采用SMOTE合成少数类过采样技术亦即过采样技术对现有训练集进行人工增强、类平衡、欠采样、剔除奇异训练样本技术，实现对训练样本的优化训练；对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中；

步骤六，通过大数据分析软件WEKA，选择不同的算法进行数据挖掘分析，优化各种算法参数，得到预测失效模式以及剩余使用寿命；SMOreg回归kernel选择Puk算法、regOptimizer选择RegSMOImproved算法；

步骤七，比较不同的算法预测的结果，对不同算法预测结果进行投票vote；

步骤八，通过投票结果完成对塑料压力管道失效模式以及剩余使用寿命的预测。

2.如权利要求1所述基于人工智能大数据预测塑料压力管道长期寿命的方法，其特征在于，所述步骤一的塑料压力管道失效案例的包括：

(1)操作不当，致使运行条件恶化，包括超压、超温、腐蚀性介质超标、压力温度异常脉动，产生交变载荷，造成的塑料压力管道疲劳失效；

(2)设计、制造、施工存在缺陷，管道柔性不符合要求，材料选用不当或用材错误，存在焊接缺陷，焊接或组装不合理造成应力过大，管道支承系统不合理等；管道在投用前存在的原始缺陷会造成材料的低应力脆断；

(3)维修失误，管道上的严重缺陷或损伤未能被检测发现，或缺少科学评价，以及不合理的维修工艺造成新的缺陷和损伤；

(4)外来损伤造成破坏，地震、大风、洪水、雷击和其它机械损伤和人为破坏等；

(5)腐蚀破坏，压力管道的腐蚀是由于受到内部介质及外部环境介质的化学或电化学作用而发生的破坏，也包括机械等原因的共同作用结果，不合理的操作导致介质浓度的变化，加剧腐蚀破坏；

(6)冲蚀破坏，管道内部介质的长期、高速流动会使管道组成件内壁减薄或密封副遭受破坏，影响管道耐压强度和密封性能，引起管道的泄露。

3.如权利要求1所述基于人工智能大数据预测塑料压力管道长期寿命的方法，其特征在于，所述步骤五的SMOTE过采样具体包括：

1)对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算到少数类样本集Smin中所有样本的距离，得到其k近邻；

2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，选择的近邻为xn；

3)对于每一个随机选出的近邻xn，分别与原样本按照如下公式构建新的样本：

x_new＝x+rand(0,1)*|x-xn|；

LOF基本思想为：点p的局部离群因子表示为：

表示点p的邻域点Nk(p)的局部可达密度与点p的局部可达密度之比的平均数；如果这个比值越接近1，说明p的其邻域点密度差不多，p可能和邻域同属一簇；如果这个比值越小于1，说明p的密度高于其邻域点密度，p为密集点；如果这个比值越大于1，说明p的密度小于其邻域点密度，p越可能是异常点。