摘要
本发明适用于管网漏损检测技术领域,涉及一种管网漏损声音检测方法及电路,包括:安装若干个声音传感器和温度传感器,实时采集管网运行时的声音信号和温度信号;对采集到的声音信号和温度信号进行预处理操作;对采集的声音信号进行时域特征提取、频域特征提取以及时频域特征提取;建立温度与声音信号特征参数关系的模型,进行温度补偿,通过对不同温度下漏损声音信号的采集和分析,确定温度变化对声音信号特征参数的影响规律,建立相应的数学模型;收集已知泄露的声音信号和正常运行状态下的综合特征向量作为训练数据,构建深度学习模型;输出声音信号为漏损声音信号的概率。本发明流程简单,操作便捷,提高了管网漏损声音检测的准确性。
技术关键词
声音检测方法
数据处理模块
神经网络训练
频域特征提取
声音采集模块
放大器
信号
深度学习模型
主控模块
温度采集模块
声音传播速度
时域特征提取
滤波模块
存储模块
漏损检测技术
声音传感器
傅里叶变换算法
时频分析方法
LoRa模块
芯片