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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于水锤波特征参数集的埋地输流管道周界塌陷预警方法、存储介质和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117009788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311079873.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于水锤波特征参数集的埋地输流管道周界塌陷预警方法、存储介质和设备是由段智勇;夏晓玉;吴迪;姜丹丹;马刘红;李梦柯;董馨源设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于水锤波特征参数集的埋地输流管道周界塌陷预警方法、存储介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于水锤波特征参数集的埋地输流管道周界塌陷预警方法、存储介质和方法，通过分析关阀水锤的振动特性，收集了大量数据,对振动信号的时域和频域敏感特征进行提取和分析，使用多种机器学习算法进行初步训练和测试分析，选择识别效果最好的径向基神经网络机器学习方法并采用蚁群算法优化模型参数；进一步的对原始数据集，采用小波包技术对原始信号进行提取重构，提取敏感频段的特征信息参数与原始参数集结合起来，使得模型精度得到显著提高最终识别准确率接近98%。该方法系统不仅可用于管道系统的安全监测，还可与攀爬机器人等设备集成，实现对电磁阀等关键设备的实时监测和维修。从而为管道输流安全提供有效保障。

本发明授权基于水锤波特征参数集的埋地输流管道周界塌陷预警方法、存储介质和设备在权利要求书中公布了：1.基于水锤波特征参数集的埋地输流管道周界塌陷预警方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，利用埋地输流管道周界塌陷程度信息的不同将缺陷进行了统一定义和分类，将埋地输流管道早期塌陷分为底部塌陷，表面裸露，完全悬空，这三种情况；然后利用加速度传感器对实验平台管道系统的振动数据进行收集；收集的是水锤轴向振动数据，其中轴向就是管线延伸的方向； S2,针对管道系统收集的振动数据，进行数据批量预处理，得到样本数据，预处理采用去噪和数据分割； S3，特征提取：提取预处理后的样本数据中不同埋地输流管道早期塌陷致水锤振动信号的时域敏感特征信息和频域特征，构成特征集；其中时域敏感特征信息由COMSOL建立有限元仿真模型，通过设置关阀函数来模拟关阀动作使埋地输流管道产生水锤振动波，通过点探针对水锤振动波信息进行拾取分析得到； S4，根据COMSOL仿真模型结果，电磁阀关闭产生水锤以及电磁阀金属球击打埋地输流管道会产生振动波，在特征集中提取450HZ附近对埋地输流管道周界早期塌陷类型敏感的振动信号的时域敏感特征信息和频域特征； S5，构建不同机器学习基本模型，对支持向量机，随机森林，径向基神经网路和BP神经网络进行训练；采用交叉验证，验证模型准确率，从而选择最适合进一步优化的机器学习模型； S6，对径向基神经网络模型进行进一步优化，通过蚁群算法对径向基神经网络的参数设置进行优化； S7，对优化后的机器学习模型进行训练，得出识别率最高的参数集； S8，将S7得出的识别率最高的参数集进行对应的径向基神经网络测试，分别对早期塌陷进行识别，得到埋地输流管道周界早期塌陷类型。

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