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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种管道开裂损伤声呐智能评估方法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：CN116465977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310451085.4，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种管道开裂损伤声呐智能评估方法是由陶锴;王强;岳东;窦春霞;吴国庆设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种管道开裂损伤声呐智能评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于城市地下管道损伤声呐评估领域，公开了一种管道开裂损伤声呐智能评估方法，其提取声呐回波信号相关性和能量两个特征参数，利用GMM分析不同损伤状态下的参数分布，构建概率密度分布基准库；在测试应用阶段，计算特征参数的GMM概率密度分布，计算与基准库的Frechet相似性，将相似度最大的状态作为其损伤状态。本发明利用训练数据构建GMM概率密度分布基准库，利用测试数据与训练数据的相似性进行概率化损伤评估，随着监测数据的增多，模型的准确性也会越来越高。

本发明授权一种管道开裂损伤声呐智能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种管道开裂损伤声呐智能评估方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、获取声呐回波信号，提取信号相关性、能量两个特征参数； 步骤2、利用GMM分析不同损伤状态下参数的分布特征，构建已知损伤状态的GMM基准库； 步骤3、对未知损伤状态的声呐信号，提取信号相关性及能量特征参数，并计算GMM概率密度分布； 步骤4、评估损伤状态信号与GMM基准库的Frechet相似性，判定属于哪种损伤状态； 其中，步骤1中提取信号相关性、能量两个特征参数，具体步骤为： 1以未损伤状态为基准信号，计算不同损伤状态下的声呐回波信号与基准信号的相关性参数： ； 2不同工况声呐回波信号的能量特性参数为： ； 其中i为工况种类数量，fit为损伤工况状态信号，fst为未损伤状态信号，tp、tq分别为有效信号的起始时间与结束时间； 步骤2中构建已知损伤状态的GMM基准库，具体步骤为： 对已知损伤状态的声呐信号，采用GMM分析信号相关性参数和能量特性参数的分布特征，概率密度分布函数为： ； 其中Dk，k=1,2为待分析的特征参数；为概率密度分布的均值，为概率密度分布的协方差；为各分量的概率密度分布的均值；为各分量的概率密度分布的协方差；P为高斯分量个数；为各个分量权重；Ni为每个高斯分量的概率密度函数，表达式为： ； Q为参数维度；在参数迭代中采用EM算法进行优化，权重、均值和协方差迭代公式为： ， ， ， 其中、、分别表示第i次迭代中第p类分量的权重、均值和协方差，K为参与运算的数据点的数量，为样本分类的估计函数；将得到的GMM概率密度分布作为此损伤状态的基准数据，记为HDp；对所有损伤状态采用相同操作，构建GMM基准库。

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