[发明专利]一种管道泄漏检测方法在审
| 申请号： | 201811464205.X | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109538944A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 周靖云 | 申请（专利权）人： | 北京无线电计量测试研究所 |
| 主分类号： | F17D5/02 | 分类号： | F17D5/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 马骥;南霆 |
| 地址： | 100854 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种管道泄漏检测方法，解决现有方法检测准确率低的问题。所述方法，包含以下步骤：对泄漏情况已知的管道中的各监测点采集应力波信号，提取特征值，构建训练样本，得到样本特征值；将所述样本特征值作为支持向量机分类器的输入信号，根据各监测点实际泄漏情况，得到对泄漏情况判断的支持向量机最优分类面函数；将所述样本特征值作为神经网络回归器的输入信号，根据泄漏点实际位置，得到对泄漏点位置计算的神经网络模型、泄漏点模型位置。本发明实现了对管道泄漏情况、泄漏点位置的准确判断和计算。 | ||
| 搜索关键词： | 泄漏 样本 管道泄漏检测 泄漏点位置 监测点 泄漏点 支持向量机分类器 神经网络模型 应力波信号 支持向量机 最优分类面 管道泄漏 模型位置 情况判断 神经网络 实际位置 训练样本 回归器 准确率 构建 采集 检测 | ||
【主权项】：
1.一种管道泄漏检测方法，其特征在于，包含以下步骤：对泄漏情况已知的管道中的各监测点采集应力波信号，提取特征值，构建训练样本，得到样本特征值；将所述样本特征值作为支持向量机分类器的输入信号，根据各监测点实际泄漏情况，得到对泄漏情况判断的支持向量机最优分类面函数；将所述样本特征值作为神经网络回归器的输入信号，根据泄漏点实际位置，得到对泄漏点位置计算的神经网络模型、泄漏点模型位置。
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