测漏仪数据智能分析系统及方法

本申请公开了一种测漏仪数据智能分析系统及方法，其通过采用基于深度学习的神经网络模型对第一监测位置的振动信号进行时序模式特征提取，以挖掘出该振动信号的时序隐含特征，并基于此来初步识别潜在泄漏异常。针对该异常信号，系统进一步获取邻近监测点的振动信号，同样地，提取邻近监测点的振动信号的时序模式编码特征，后计算两者之间的振动模式时空关联度，进而，通过关联度与预设阈值的比较，实现对泄漏异常事件的多维度验证。通过这样的方式，突破了传统依赖单点静态阈值检测的局限，有效降低了环境噪声和非泄漏瞬态干扰的影响，提高了泄漏信号的识别准确性，从而增强了运维决策的可靠性。