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申请/专利权人：香港科技大学
摘要：一种用于加压管道网络中缺陷的检测、分类和位置识别的技术使用受监督的机器学习ML和潜在缺陷场景的瞬态响应信号TRS作为训练数据。该TRS是从模型和或测量中获得的。该TRS以适当的矩阵形式布置，并且使用奇异值分解SVD获得其奇异向量SV。该缺陷检测和分类程序是通过将所测量的管道网络的TRS投影到SV空间来进行的。所测量的TRS在该SV空间中的位置指示该缺陷管道节段如果有的状态，根据训练数据的簇对该缺陷进行分类例如，泄漏、堵塞，并且在识别的缺陷管道节段内定位该缺陷。该技术可以用小至每个管道节段三个场景和一个测量位置的训练数据集准确地检测网络中的缺陷管道。
主权项：1.一种用于确定加压管道网络的运行状况的状态从而检测、分类或定位所述管道网络中出现的可能缺陷的方法，所述运行状况的状态选自多个可选状态，所述方法包括：相应地收集在所述管道网络的多个运行状况相关场景下获得的多个瞬态响应信号TRS，以形成训练数据集，其中单个运行状况相关场景是对应的可选状态的实例；将奇异值分解SVD应用于训练后的数据矩阵以识别所述训练后的数据矩阵的多个正交左奇异向量SV，其中通过将所述多个TRS中的相应TRS分配到所述训练后的数据矩阵的不同行或不同列来形成所述训练后的数据矩阵；选择所述多个正交左SV的子集作为多个选定SV，使得经由将从所述多个运行状况相关场景中随机选择的场景的对应TRS投影到由所选择的子集跨越的SV空间上来预测所选择的场景时获得最小误差；根据投影到所述SV空间上的一个或多个第一TRS的位置的簇来确定所述SV空间中的单个可选状态的代表性位置，其中单个第一TRS在所述训练数据集中，并且获得所述单个第一TRS的对应运行状况相关场景是所述单个可选状态的实例；获得所述管道网络的所测量的TRS；确定所测量的TRS在所述SV空间中的位置；以及将所述运行状况的状态确定为所述多个可选状态中的第一可选状态，使得所测量的TRS在所述SV空间中的位置最靠近所述多个可选状态中的相应可选状态中的第一可选状态的代表性位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港科技大学 用于水供应缺陷检测、分类和位置识别的瞬态特征响应辨别技术
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