[发明专利]基于一维卷积神经网络的给水管网渗漏事故诊断方法在审
| 申请号： | 202111185247.1 | 申请日： | 2021-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN113919395A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 刘海星;徐子杨;李允琛;曾煜凯;张弛;李昱;彭勇 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 李晓亮 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于一维卷积神经网络的给水管网渗漏事故诊断方法，属于供水管道渗漏检测领域。根据安装在供水管网不同监测点上的噪声传感器采集的声音振动信号，通过滤波器对原始信号进行预处理，将时域信号转换为频域信号；同时搭建适合渗漏诊断的一维卷积神经网络结构，并利用该一维卷积神经网络自适应地提取管网噪声信号特征向量，将其作为全连接神经网络分类器的输入，输出管网在监测点附近发生渗漏事件的概率，从而实现对管道的渗漏情况进行诊断。通过本发明对给水管网渗漏事故进行诊断，能够明确管网是否发生渗漏事件，能够为检漏工作指明方向，有效的控制管网的物理漏损，保证城市供水管网系统安全运行、避免水资源的浪费，降低城市供水的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 给水 管网 渗漏 事故 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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