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申请/专利权人：杭州水务数智科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种供水管道监测方法。它具体包括如下步骤：传感光缆布置在管道上，信号采集主机布置在机房内，管道上的传感光缆通过线缆连接至信号采集主机；当管道上发生泄露事件，因管内外压强差，管内流体与泄露孔摩擦产生泄露声波，声波经管体介质传递至传感监测光缆，改变传感监测光缆内光信号状态；信号采集主机采集检测光缆中的光信号，通过信号分析处理软件分析光信号的状态变化和对应的事件模型比对，判断是否有泄露事件；当信号采集主机检测到泄露信息，事件信息上传至云端服务器，用户通过客户端访问云端服务器信息，可查看监测现场事件信息。本发明的有益效果是：得到实时泄露事件报警，判断检测管道泄露事件情况。

主权项：1.一种供水管道监测方法，其特征是，具体包括如下步骤：1传感光缆布置在管道上，信号采集主机布置在机房内，管道上的传感光缆通过线缆连接至信号采集主机；2当管道上发生泄露事件，因管内外压强差，管内流体与泄露孔摩擦产生泄露声波，声波经管体介质传递至传感光缆，改变传感光缆内光信号状态；3信号采集主机采集传感光缆中的光信号，通过信号分析处理软件分析光信号的状态变化和对应的事件模型比对，判断是否有泄露事件；信号分析处理软件针对采集传输回来的数据进行处理后，判断检测管道泄露事件情况，同时也能定位到泄露事件在管道内的具体位置，具体处理步骤如下：31信号预处理：考虑系统激光器频率漂移因素，信号会产生缓慢畸变，为去除这种变化趋势项，在采集信号预先使用滤波处理；32噪声筛除：对信号与噪声的小波域系数做阈值处理，实现有用信号与噪声在频带上相互叠加情况下的去噪；33泄露事件筛选：经过之前处理的信号，作为输入按事件与位置参量进行特征的提取，提取之后作为分类算法的输入，进行事件的识别和筛选并给出最终的输出结果；分类算法具体为：给定一个样本集，集合中的样本分别属于两类样本，训练一个SVM分类器即寻找一个超平面，最大限度分离两类样本，使得最大数量的同一类样本被分在超平面的同一侧，同时最大化两个类与这个超平面之间的距离；通过输入特征数据将分类问题转化为求解下式所示的优化问题： 其中，w是以向量或矩阵形式输入的特征数据；ζi为松弛因子，描述的是对个别偏离平面的样本的接受程度；C为惩罚系数，用来描述对分类错误的容忍程度；yi表示类别标签，二分类情况下取值通常为±1，xi表示输入数据向量，ω和b分别为超平面的法向量和截距；得到分类的特性信号后与历史实际的泄露事件特征信号做比对，得到实时的泄露事件报警；4当信号采集主机检测到泄露信息，事件信息上传至云端服务器，用户通过客户端访问云端服务器信息，可查看监测现场事件信息。

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