[发明专利]管道异常识别方法、装置及系统

权利要求书

1.一种管道异常识别方法，其特征在于，包括：

接收检测设备采集的待识别管道的应变数据；

将所述应变数据输入预设识别模型，获得所述待识别管道的异常类型，其中所述预设识别模型是根据不同异常类型管道的应变数据训练得到的；

将所述异常类型发送至管道管理平台，以使管理人员根据所述异常类型分析管道异常原因。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设识别模型的训练过程包括：

获取样本数据集，其中所述样本数据集中包括不同异常类型管道的应变数据；

提取所述样本数据集中所有的应变数据的数据特征；

选取所述样本数据集中任一应变数据作为目标应变数据，根据决策树模型计算所述目标应变数据所有数据特征的信息增益以及节点信息；

根据所述样本数据集中的所有应变数据的全部数据特征的信息增益以及节点信息，确定所述预设识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述提取所述样本数据集中所有的应变数据的数据特征之前，还包括：

根据一阶低通滤波器对所述样本数据集中的所有应变数据进行降噪处理。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述样本数据的异常类型包含凹陷、弯头以及地质变形。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据特征包含长度、峰值长度因子、波形长度因子以及脉冲长度因子。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据决策树模型计算所述目标应变数据所有数据特征的信息增益以及节点信息，包括：

根据ID3算法选取目标应变数据的最大的信息增益作为决策树的节点。

7.根据权利要求2至6任一项所述的方法，其特征在于，所述管道的应变数据为以环焊缝编号为基准对齐同一管线的多次IMU检测数据。

8.一种管道异常识别装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收检测设备采集的待识别管道的应变数据；

获得模块，用于将所述应变数据输入预设识别模型，获得所述待识别管道的异常类型，其中所述预设识别模型是根据不同异常类型管道的应变数据训练得到的；

发送模块，用于将所述异常类型发送至管道管理平台，以使管理人员根据所述异常类型分析管道异常原因。

9.一种管道异常识别系统，其特征在于，包括：

检测设备，用于采集待识别管道的应变数据；

服务器，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如下步骤：

接收检测设备采集的待识别管道的应变数据；将所述应变数据输入预设识别模型，获得所述待识别管道的异常类型，其中所述预设识别模型是根据不同异常类型管道的应变数据训练得到的；将所述异常类型发送至管道管理平台，以使管理人员根据所述异常类型分析管道异常原因。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至7任一项所述的管道异常识别方法。