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龙图腾网获悉北京北科欧远科技有限公司申请的专利一种供水管网泄漏的光纤振动听诊方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120448980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510941435.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种供水管网泄漏的光纤振动听诊方法及系统是由刘现卓;肖屹东;付倩实;于美娜设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供水管网泄漏的光纤振动听诊方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种供水管网泄漏的光纤振动听诊方法及系统，涉及供水管网监测技术领域，该方法包括：利用FPGA主时钟对双通道光纤振动信号进行同步采样，以得到时间对齐的管道振动信号和环境噪声信号；对管道振动信号和环境噪声信号进行多维特征融合，以得到管道泄漏特征向量；将管道泄漏特征向量输入CNN‑LSTM混合模型，以获取CNN‑LSTM混合模型对管道泄漏特征向量进行特征分析和预测处理后所输出的管道泄漏信息。解决了相关技术中在复杂环境下供水管道泄漏的识别准确率较低的技术问题，达到了提升在复杂环境下供水管道泄漏的识别准确率的技术效果。

本发明授权一种供水管网泄漏的光纤振动听诊方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种供水管网泄漏的光纤振动听诊方法，其特征在于，包括： 利用FPGA主时钟对双通道光纤振动信号进行同步采样，以得到时间对齐的管道振动信号和环境噪声信号； 对所述管道振动信号和所述环境噪声信号进行多维特征融合，以得到管道泄漏特征向量； 将所述管道泄漏特征向量输入CNN-LSTM混合模型，以获取所述CNN-LSTM混合模型对所述管道泄漏特征向量进行特征分析和预测处理后所输出的管道泄漏信息； 其中，所述对所述管道振动信号和所述环境噪声信号进行多维特征融合，以得到管道泄漏特征向量，具体包括： 对所述管道振动信号进行光时域反射处理，以得到后向瑞利散射光的相位延迟变化量； 利用超窄线宽脉冲激光器产生本振光，并在光电探测器上将所述后向瑞利散射光与所述本振光进行叠加，以得到干涉光强信号； 利用改进型LMS自适应滤波算法对所述干涉光强信号和所述环境噪声信号进行滤波处理，以得到泄漏振动信号； 根据所述相位延迟变化量确定所述双通道光纤振动信号中第一光纤通道的光纤应变特征，其中，所述第一光纤通道与供水管道紧密耦合，用于采集所述管道振动信号，所述双通道光纤振动信号中的第二光纤通道与所述供水管道保持预设间距，用于采集所述环境噪声信号； 对所述泄漏振动信号进行时域特征提取，以得到泄漏冲击特征，以及，对所述泄漏振动信号进行频域特征提取，以得到泄漏声纹特征； 将所述光纤应变特征、所述泄漏冲击特征和所述泄漏声纹特征进行多维特征融合，以得到所述管道泄漏特征向量； 在CNN-LSTM混合模型利用Softmax激活函数对第二任务特征进行多分类处理，以输出管道泄漏等级之后，所述方法还包括： 从预设泄漏声纹特征库中提取出与管道泄漏等级对应的标准泄漏声纹特征； 将管道泄漏特征向量中的泄漏声纹特征与标准泄漏声纹特征进行匹配，以得到管道泄漏类型； 在确定所述管道泄漏类型为微泄漏类型的情况下，确定所述泄漏声纹特征中低频段能量占比，以得到低频段能量占比结果； 在根据所述低频段能量占比结果确定所述低频段能量占比大于第一预设阈值的情况下，确定管道泄漏原因为接口橡胶密封件老化； 在根据所述低频段能量占比结果确定所述低频段能量占比小于或等于所述第一预设阈值的情况下，确定所述管道泄漏原因为管道焊缝微气孔； 在确定所述管道泄漏类型为中泄漏类型的情况下，确定所述泄漏声纹特征中的中频段能量分布，以得到中频段能量分布结果； 在根据所述中频段能量分布结果确定所述中频段能量分布的标准差大于第二预设阈值的情况下，确定所述泄漏原因为管道腐蚀坑； 在确定所述管道泄漏类型为严重泄漏类型的情况下，检测所述泄漏声纹特征中是否存在高频突发峰值； 在检测到所述泄漏声纹特征中存在所述高频突发峰值，且所述高频突发峰值的幅度大于第三预设阈值的情况下，确定所述泄漏原因为管体破裂； 根据所述管道泄漏原因进行故障传播预测，以得到泄漏扩展风险等级； 根据所述管道泄漏等级和所述泄漏扩展风险等级生成优先级排序的修复策略集。

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