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龍圖騰網(wǎng)獲悉合肥工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于GA深度優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的管道缺陷類(lèi)型識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115130343B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210729035.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/23；該發(fā)明授權(quán)一種基于GA深度優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的管道缺陷類(lèi)型識(shí)別方法是由潘建華;高倫;趙冬軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于GA深度優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的管道缺陷類(lèi)型識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GA深度優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的管道缺陷類(lèi)型識(shí)別方法，獲取不同缺陷類(lèi)型下缺陷的三軸漏磁信號(hào)；針對(duì)缺陷的三軸漏磁信號(hào)提取信號(hào)特征參數(shù)；將軸向分量微分信號(hào)峰谷間距、周向分量峰谷中值間距、徑向分量峰谷值、徑向分量峰谷間距、軸向分量波形面積，以及將漏磁傳感器上采集到缺陷漏磁信號(hào)的傳感器個(gè)數(shù)作為缺陷類(lèi)型的識(shí)別參數(shù)，構(gòu)建樣本集；構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為缺陷類(lèi)型的識(shí)別參數(shù)，輸出為缺陷類(lèi)型；利用樣本集訓(xùn)練并生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對(duì)未知缺陷進(jìn)行類(lèi)型識(shí)別，將該未知缺陷的識(shí)別參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)輸出該未知缺陷的缺陷類(lèi)型。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確識(shí)別管道缺陷類(lèi)型，具有重大工程意義和良好應(yīng)用前景。

本發(fā)明授權(quán)一種基于GA深度優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的管道缺陷類(lèi)型識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于GA深度優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的管道缺陷類(lèi)型識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1，獲取不同缺陷類(lèi)型下缺陷的三軸漏磁信號(hào)； 所述缺陷的三軸漏磁信號(hào)是指：軸向漏磁信號(hào)即軸向分量，徑向漏磁信號(hào)即徑向分量，周向漏磁信號(hào)即周向分量； 其中，軸向即為沿管道長(zhǎng)度的方向，徑向即為沿垂直于管道內(nèi)壁的方向，周向即為沿管道的周向； 周向分量的選取方式為：確定軸向路徑上徑向分量的波峰位置，選擇該波峰位置所在的周向路徑上的徑向分量的值作為周向分量的值； S2，針對(duì)缺陷的三軸漏磁信號(hào)提取信號(hào)特征參數(shù)，包括：軸向分量微分信號(hào)峰谷間距DSxp-p、軸向分量波形面積Sx、周向分量峰谷中值間距Sy-50％、徑向分量峰谷值Bzp-p、徑向分量峰谷間距Szp-p； 其中，軸向分量微分信號(hào)峰谷間距DSxp-p的提取方式為：對(duì)軸向分量取微分，得到軸向分量微分信號(hào)，提取軸向分量微分信號(hào)峰谷間距DSxp-p； 周向分量峰谷中值間距Sy-50％的提取方式為：提取周向分量的波峰和波谷，計(jì)算波峰和波谷的中間值即波峰和波谷之間差值的50％作為峰谷中值，周向分量上峰谷中值的間距即為周向分量峰谷中值間距Sy-50％； S3，將軸向分量微分信號(hào)峰谷間距DSxp-p、周向分量峰谷中值間距Sy-50％、徑向分量峰谷值Bzp-p、徑向分量峰谷間距Szp-p、軸向分量波形面積Sx，以及將漏磁傳感器上采集到缺陷漏磁信號(hào)的傳感器個(gè)數(shù)N作為缺陷類(lèi)型的識(shí)別參數(shù)，構(gòu)建樣本集； 樣本集中的樣本數(shù)據(jù)包括：缺陷的各個(gè)識(shí)別參數(shù)值以及對(duì)應(yīng)的缺陷類(lèi)型； S4，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為缺陷的各個(gè)識(shí)別參數(shù)值，輸出為缺陷類(lèi)型；利用樣本集訓(xùn)練并生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； S5，對(duì)未知缺陷進(jìn)行類(lèi)型識(shí)別，過(guò)程如下所示： S51，根據(jù)該未知缺陷的三軸漏磁信號(hào)提取各個(gè)信號(hào)特征參數(shù)，并獲取漏磁傳感器上采集到該未知缺陷漏磁信號(hào)的傳感器個(gè)數(shù)N，得到該未知缺陷的各個(gè)識(shí)別參數(shù)值； S52，將該未知缺陷的各個(gè)識(shí)別參數(shù)值輸入步驟S4所得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)輸出該未知缺陷的缺陷類(lèi)型。

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