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龙图腾网获悉东北石油大学申请的专利一种基于VMD和多特征融合的管道信号识别方法及系统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：CN115345203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211019804.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于VMD和多特征融合的管道信号识别方法及系统是由路敬祎;李禹琦;董宏丽;张勇;胡仲瑞;王冬梅;杨丹迪;侯男;李佳慧设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VMD和多特征融合的管道信号识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于VMD和多特征融合的管道信号识别方法及系统，涉及管道信号识别技术领域，用以解决现有技术中由于管道信号特征提取效果不佳导致影响管道泄漏检测精度的问题。本发明的技术要点包括：将管道信号通过VMD算法进行预处理，提出了一种多角度测量距离算法‑WCC算法，利用加权的相关系数和余弦值指标来确定VMD分解层数K值；根据IMFs分量与原始信号相似程度确定特征模态分量，提取特征模态的特征参数，包括熵特征、波形参数和时频域特征；利用提取的特征参数构建基于多特征融合的特征向量组；将特征向量组输入预训练的神经网络中进行管道信号的工况识别。本发明有效提高了信号特征提取的准确度，进而提高了管道信号识别精度。

本发明授权一种基于VMD和多特征融合的管道信号识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VMD和多特征融合的管道信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集不同工况类型的管道信号，构建数据集； 步骤2、对数据集中的管道信号进行变分模态分解，获得多个本征模态分量；其中，在变分模态分解中利用多角度测量距离算法确定变分模态分解中最优的分解层数，包括：利用加权的相关系数和余弦值指标来确定变分模态分解中的分解层数K，初始化分解层数K，计算分解层数K所对应的相邻模态之间的WCC值，WCC值计算公式如下： ； 其中，CC表示相关系数，CD表示余弦距离，和为加权系数； 当WCC值不大于预设最大阈值时，分解层数K加1；重复上述过程，即计算分解层数K+1所对应的相邻模态之间的WCC值；直至WCC值大于预设最大阈值，设此时分解层数为K+N，则最优的分解层数为K+N-1，N表示自然数； 步骤3、比较每个本征模态分量与原始管道信号的相似程度，从而确定特征分量； 步骤4、计算特征分量的熵特征、波形特征以及时频域特征，获得基于多特征融合的特征向量组； 步骤5、将所述特征向量组输入概率神经网络中进行训练，获得训练好的基于概率神经网络的管道信号识别模型； 步骤6、将待识别管道信号输入训练好的基于概率神经网络的管道信号识别模型中进行识别，获得识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北石油大学，其通讯地址为：163000 黑龙江省大庆市高新技术产业开发区学府街99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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