公开(公告)号：CN118747303A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410731585.8

申请日：2024-06-06

Applicant: 三峡大学

Inventor： 罗志会 ,  杨业旭 ,  冉昌艳 ,  陈小安 ,  何慧灵

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F17/14

Abstract: 基于SE‑2DCNN模型的uwDAS气体管道泄漏识别方法，使用uwDAS系统采集管道泄漏信号S(n)；构建管道泄漏数据集，并提取信号的MFCC特征；构建SE‑2DCNN模型；对SE‑2DCNN模型进行网络参数调优；输入优化参数后的SE‑2DCNN模型对管道泄漏数据集进行识别。本发明气体管道泄漏识别方法通过引入空间扩张二维卷积神经网络(SE‑2DCNN)，优化了对处理过的泄漏信号的特征提取和分类性能。SE‑2DCNN结构能够更深入地捕捉和学习泄漏信号的空间特征，通过其高效的学习机制，提高了对管道泄漏事件的识别准确率。

公开(公告)号：CN118364249A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410429200.2

申请日：2024-04-10

Applicant: 三峡大学

Inventor： 冉昌艳 ,  肖培俊 ,  罗志会 ,  陈小安 ,  何慧灵

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/10

Abstract: 基于ICEEMDAN‑FE‑AIT和F‑ELM的uwDAS管道入侵信号识别方法，包括以下步骤：使用uwDAS采集管道入侵信号x(t)，对x(t)进行预处理，得到预处理后的信号x'(t)；对x'(t)进行ICEEMDAN分解，得到多个IMF模态分量；计算各阶IMF的模糊熵值FE，将FE＝[FEl,FEh]阈值范围的IMF判定为噪声主导ρIMF；对噪声主导ρIMF进行AIT处理，将AIT处理过的噪声主导#imgabs0#和剩余有用信号主导IMF结合起来，进行重构，得到去噪信号x”(t)；提取去噪信号x”(t)的时域和频域特征并制作数据集，根据不同类型的管道入侵信号分配标签；将数据集分为训练集和测试集，输入F‑ELM模型进行识别。相比传统的去噪方法相比，本发明方法对uwDAS采集的管道入侵信号具有最佳的RDNSN，在最大程度保留有用信号的同时，抑制噪声的效果最为明显。管道入侵信号的识别准确率有了明显提升。