摘要
本发明公开了一种基于惯性导航测量的运动状态变化识别方法,包括S1、在管道内部或外部安装惯性传感器,实时采集管道的加速度和角速度数据;S2、对采集到的加速度和角速度数据进行预处理;S3、从预处理后的数据中提取能够反映管道运动状态变化的振动频率特征、位移特征和角速度变化特征;S4、利用改进的基于时频域联合分析的深度卷积神经网络算法,对提取的特征进行分类和识别;S5、通过分析识别结果,及时发现管道的异常状态;S6、实现实时监控和故障报警;S7、触发相应的维护和管理措施。本发明通过引入惯性导航技术和先进的信号处理、模式识别算法,提供了一种高效、可靠的解决方案。
技术关键词
变化识别方法
加速度
安装惯性传感器
深度卷积神经网络算法
补偿惯性传感器
数据
中央监控系统
深度卷积神经网络模型
嵌入式安装方法
管道
无线传输模块
异常状态
运动状态监测
数值积分方法
小波变换方法
惯性导航技术
频率
模式识别算法
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