[发明专利]基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法，其特征在于，包括：

获取通过异构传感器阵列采集的声振信号，并进行预处理，得到预处理数据；

基于云模型的融合算法对所述预处理数据进行融合，得到融合声源的融合特征数据；

基于声源定位算法获得融合声源的位置信息和融合声源的特征信息；所述融合声源的位置信息表征所述融合声源的位置；

获取理想环境下，样本库中正常声源信号的理想特征数据；根据所述融合特征数据和所述理想特征数据，获得相似度；

根据所述相似度及所述融合声源的特征信息判断所述声振信号是否异常。

2.如权利要求1所述的基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法，其特征在于，所述基于声源定位算法获得融合声源的位置信息和融合声源的特征信息，包括：

建立坐标系；以异构声振传感器阵列的中心为原点，建立直角坐标或球坐标；

根据信号衰减公式和距离公式联立方程计算出每一融合声源的位置信息和特征信息；其中，所述位置信息为坐标信息，所述特征信息为声音强度。

3.如权利要求1所述的基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法，其特征在于，

根据所述融合特征数据和所述理想特征数据，获得相似度，包括：

根据所述融合特征数据和所述理想特征数据，基于距离数学模型得出特征距离；根据所述特征距离，获得相似度。

4.如权利要求1所述的基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法，其特征在于，所述根据所述相似度及所述融合声源的特征信息判断所述声振信号是否异常，包括：

当所述融合声源的特征信息满足预定条件时，判断所述相似度是否超过阈值；

当所述相似度小于阈值时，所述声振信号异常；

当所述相似度大于阈值时，所述声振信号正常。

5.如权利要求1所述的基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法，其特征在于，所述根据所述相似度及所述融合声源的特征信息判断所述声振信号是否异常，包括：

判断所述相似度是否超过阈值；

当所述相似度小于阈值时，所述声振信号异常；

当所述相似度大于阈值时，再判断所述融合声源的特征信息是否满足预定条件；

当所述融合声源的特征信息满足预定条件时，所述声振信号正常。

6.如权利要求1所述的基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法，其特征在于，所述异构传感器阵列包括至少四个异构声振传感器，所述至少四个异构声振传感器中包括至少一地面拾音传感器和辅助传感器，所述至少四个异构声振传感器为不同的传感器。

7.如权利要求6所述的基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法，其特征在于，所述基于云模型的融合算法对所述预处理数据进行融合，得到融合声源的融合特征数据，包括：

根据异构传感器阵列中的每一传感器S_i的数据，得到每个传感器的特征数据；

通过集结算法将辅助传感器与地面拾音传感器的特征数据进行融合，得到融合特征数据。

8.如权利要求7所述的基于异构传感器的管道异常信号定位检测方法，其特征在于，所述根据异构传感器阵列中的每一传感器S_i的数据，得到每个传感器的特征数据，包括：

获取每一传感器S_i采集到的N个采样信号的特征H(H₁,H₂,...,H_n)；基于第一计算模型，得到每一传感器Si的特征数据；

其中每一传感器Si的特征数据包括特征云的期望、特征云的熵、特征云的超熵；

其中，所述第一计算模型为：

其中，Ex为特征云的期望，En为特征云的熵，He为特征云的超熵。