一种基于水音传感器的漏水声识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于水音传感器的漏水声识别方法，采集原始声信号，进行VMD分解，生成若干个IMF分量信号。提取IMF分量信号的分类依据特征，使用分类器对其进行分类，确定主导IMF分量信号。对主导IMF分量信号进行重构，得到主体声信号，使用CNN模型识别主体声信号，判断主体声信号是否为漏水声。本发明专利技术的方法，通过将原始声信号进行VMD分解，有效拆分剔除了原始声信号中的细微噪声信号，同时还实现了漏水声信号的自动识别判断。信号的自动识别判断。信号的自动识别判断。

【技术实现步骤摘要】
一种基于水音传感器的漏水声识别方法


[0001]本专利技术属于漏水声识别
，具体涉及一种基于水音传感器的漏水声识别方法。

技术介绍

[0002]在现有漏水声检测领域中，管道口径过大和塑料材质传声差的因素会导致传统听音法以及基于振动传感器的噪声监测仪很难识别漏水声。因此大口径主干管线及塑料管线的漏损监测是行业内公认的难题，同时主干管线阀门井间隔较远，不易进行相关仪的部署和分析，传统人工听漏的效率及效果都相对比较低。
[0003]而由于漏水噪声在水中传播衰减较少，因此水音传感器比振动传感器的监测范围更广，通过水音传感器直接与水接触式安装监测，弥补了噪声监测仪在大口径供水管道、非金属管道环境下检测范围较小的缺点。
[0004]但是与基于振动传感器的漏水声识别相比，水音传感器的数据更容易受到细微噪声的影响，且噪声更加难以区分。另外，即使使用水音传感器解决了漏水噪声的监测范围问题，仍需要一种能够自动根据水音频谱数据判断是否为漏水声的方法。

技术实现思路

[0005]基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本专利技术的目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于水音传感器的漏水声识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集原始声信号；S2、对所述原始声信号进行VMD分解，生成所述原始声信号的若干个IMF分量信号；S3、提取所述若干个IMF分量信号的分类依据特征；S4、使用分类器根据所述若干个IMF分量信号的分类依据特征对其进行分类，确定若干个主导IMF分量信号；S5、对所述若干个主导IMF分量信号进行重构，得到主体声信号；S6、使用CNN模型识别所述主体声信号，判断所述主体声信号是否为漏水声。2.如权利要求1所述的一种基于水音传感器的漏水声识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，分类依据特征的提取具体为根据每个所述IMF分量信号的时域数据提取该IMF分量信号的信号幅度平均值、峰度、脉冲因子；根据每个所述IMF分量信号的频域数据提取该IMF分量信号的带宽、谱形状；根据每个所述IMF分量信号的自相关函数提取该IMF分量信号的模糊熵。3.如权利要求2所述的一种基于水音传感器的漏水声识别方法，其特征在于，所述模糊熵使用如下步骤计算：计算自相关包络并截取半边数据；以指定窗长度将所述半边数据划分为若干个数据段；计算每个所述数据段与所有所述若干个数据段之间的距离；根据所述距离计算每个所述数据段的模糊隶属度，并求平均值得...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭军，颜伟敏，杨海峰，郑东飞，刘斌，沈桦，
申请(专利权)人：浙江和达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：