(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111630940.5 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 国家石油天然气管网集团有限公司 地址 100020 北京市朝阳区东土城路5号 申请人 国家管网集团北方管道有限责任公 司 (72)发明人 李睿　陈朋超　贾光明　赵晓明　 富宽　郑建峰　燕冰川　冯文兴　 马江涛　刘阳　 (74)专利代理 机构 北京众达德权知识产权代理 有限公司 1 1570 代理人 吴莹 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于K-近邻法的管道应变特征分类计 算方法及系统 (57)摘要 本申请公开了一种基于K ‑近邻法的管道应 变特征分类计算方法及系统， 涉及管道系统技术 领域， 所述方法包括： 通过利用IMU检测技术， 获 得在役管道内的检测数据集合后； 对其进行降噪 处理， 获得重构后的标准检测数据集合； 进而对 标准检测数据集合分别进行计算机算法的垂直、 水平分量计算， 获得在役管道的垂直应变和水平 应变； 进而创建管道应变特征矩阵， 且进行数据 整合， 获得在役管道内的各点弯曲应变集合； 基 于此， 构建在役管道的应变特征分类混淆矩阵， 方可进行预测分类， 获得管道内检测数据的目标 分类结果。 权利要求书2页 说明书11页 附图2页 CN 114330442 A 2022.04.12 CN 114330442 A 1.一种基于K ‑近邻法的管道应 变特征分类计算方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获得目标设备的管道内检测数据集 合； 对所述管道内检测数据集 合进行降噪处 理， 获得重构后的标准检测数据集 合； 对所述标准检测数据集合分别进行计算机算法的垂直、 水平分量计算， 获得所述目标 设备的垂直应 变和水平应 变； 基于所述垂直应变和所述水平应变， 创建管道应变特征矩阵， 且进行数据整合， 获得所 述目标设备内的各点弯曲应 变集合； 基于所述各点弯曲应 变集合， 构建所述目标设备的特 征分类混淆矩阵； 根据所述特征分类混淆矩阵， 进行预测分类， 获得所述管道内检测数据的目标分类结 果。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述管道内检测数据集合进行降噪处 理， 包括： 对所述管道内检测数据集 合进行小 波分解， 获得第一频率分量和第二频率分量； 对所述第一频率分量进行阈值处 理， 获得处 理后分量 集合； 对所述处理后分量集合和所述第二频率分量， 进行小波重构， 获得所述标准检测数据 集合。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述标准检测数据集合分别进行计算 机算法的垂直、 水平分量计算， 包括： 根据公式一： 计算获得所述目标设备的管道总曲率k、 垂直分量曲率 kv以及水平分量曲率 kh； 式中， ΔP为俯仰角变化量， ΔA为航向角变化量， Δs为管道中心线绝对里程变化量， P 为俯仰角 角度。 4.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据公式二： 计算获得所述目标设备的总弯曲应变∈、 所述垂直应变量 ∈v和所述水平应 变∈h； 式中， D为所述目标设备的径向长度。 5.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述创建管道应 变特征矩阵， 包括： 根据所述垂直应变和所述水平应变， 创建矩阵一： 式中， T 为应变值矩阵， 为第n个点的水平应 变， 为第n个点的垂直应 变；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114330442 A 2根据公式三： 对所述水平应变和所述垂直应变进行数据整合， 获得第n个点的弯曲应 变∈n。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述构建所述目标设备的特征分类混淆矩 阵， 包括： 对所述各点弯曲应 变集合进行数据划分， 获得训练实例点 集合和输入实例点 集合； 基于所述输入实例点 集合， 构建所述目标设备的特 征分类混淆矩阵； 将所述训练实例点集合输入所述特征分类混淆矩阵， 进行预测分类， 获得所述目标分 类结果。 7.一种基于K ‑近邻法的管道应 变特征分类计算系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 第一获得 单元， 所述第一获得 单元用于获得目标设备的管道内检测数据集 合； 第一处理单元， 所述第一处理单元用于对所述管道内检测数据集合进行降噪处理， 获 得重构后的标准检测数据集 合； 第一计算单元， 所述第 一计算单元用于对所述标准检测数据集合分别进行计算机算法 的垂直、 水平分量计算， 获得 所述目标设备的垂直应 变和水平应 变； 第一创建单元， 所述第一创建单元用于基于所述垂直应变和所述水平应变， 创建管道 应变特征矩阵， 且进行 数据整合， 获得 所述目标设备内的各点弯曲应 变集合； 第一构建单元， 所述第一构建单元用于基于所述各点弯曲应变集合， 构建所述目标设 备的特征分类混淆矩阵； 第一分类单元， 所述第一分类单元用于根据 所述特征分类混淆矩阵， 进行预测分类， 获 得所述管道内检测数据的目标分类结果。 8.一种基于K ‑近邻法的管道应变特征分类计算系统， 包括存储器、 处理器及存储在存 储器上并可在处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现 权利要求1～6任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114330442 A 3