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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于小波分解提取压力高频分量的供水管网爆管侦测方法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：CN116702074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310592723.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于小波分解提取压力高频分量的供水管网爆管侦测方法是由陶涛;黄焕椿;郁娜;信昆仑;李树平;颜合想;王嘉莹设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波分解提取压力高频分量的供水管网爆管侦测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于小波分解提取压力高频分量的供水管网爆管侦测方法，包括以下步骤：步骤S1，生成原始压力监测值矩阵；步骤S2，采用离散小波变换对原始压力监测值矩阵进行高低频分离，生成当前时刻的高频扰动值侦测列向量；步骤S3，采用COF算法检测高频扰动值侦测列向量中的离群值；步骤S4，筛选检测出的离群值，将符合特征的离群值标记为异常点，并在当日检测结束后对异常点对应压力值进行校正；步骤S5，重复上述步骤，当符合爆管特征的异常点的连续异常时刻数超过时间阈值的情况时，发出爆管警报。本发明有利于更准确地反映供水管网中压力的瞬时变化情况，保证了侦测的实时性，适用于各种类型的供水管网。

本发明授权基于小波分解提取压力高频分量的供水管网爆管侦测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波分解提取压力高频分量的供水管网爆管侦测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，对单个监测点的实时高频压力数据进行采样并预处理，生成原始压力监测值矩阵； 步骤S2，采用离散小波变换对所述原始压力监测值矩阵进行高低频分离，保留高频部分，生成当前时刻的高频扰动值侦测列向量； 步骤S3，采用COF算法检测所述高频扰动值侦测列向量中的离群值； 步骤S4，基于爆管工况的瞬态管网压力变化特征，筛选检测出的所述离群值，将符合特征的所述离群值标记为异常点，并在当日检测结束后对所述异常点对应压力值进行校正； 步骤S5，重复步骤S1-步骤S4，当符合爆管特征的所述异常点的连续异常时刻数超过时间阈值的情况时，发出爆管警报， 其中，所述步骤S1包括以下子步骤： 步骤S1-1，对于64Hz的高频压力监测数据，每10秒进行一次采样，采样值为该10秒内压力监测数据的平均值，对应时刻为t1=i，j，表示原始压力监测数据集中的第i天第j个时刻； 步骤S1-2，共提取待侦测时刻前m天的所述高频压力监测数据，监测点每天的采样数据个数为n，则当前待侦测时刻t2=m，n，表示原始压力监测数据集中的第m天第n个时刻； 步骤S1-3，对采样的10秒原始压力监测数据集进行预处理； 步骤S1-4，将预处理后的所述原始压力监测数据集分割为m个长度为n的行向量，按时间顺序储存至所述原始压力监测值矩阵P中的各行，对于单个监测点，其对应的所述原始压力监测值矩阵P为： ， 其中，所述原始压力监测值矩阵P中元素Pi,j表示第i天第j个时刻的压力采样值，P的第m行代表该监测点在待侦测时刻t2=m，n前一天的压力检测值， 所述步骤S2包括以下子步骤： 步骤S2-1，对所述原始压力监测值矩阵P进行多级离散小波变换，分解级数k取矩阵最大分解级数的12，通过k级小波分解分别得到1个近似系数f和k个细节系数wi； 步骤S2-2，保留近似系数f，并将各级细节系数wi置为0，进行k级小波重构，得到重构低频压力值矩阵P1； 步骤S2-3，所述原始压力监测值矩阵P与所述重构低频压力值矩阵P1之差即为该监测点的高频扰动值矩阵H， ， 其中，H中的元素hi,j表示第i天第j个时刻的高频压力扰动值，H的第m行代表该监测点在待侦测时刻t2=m，n前一天的高频压力扰动值； 步骤S2-4，所述高频扰动值矩阵H的最后一列即为当前待侦测时刻的所述高频扰动值侦测列向量， ， 其中，所述高频扰动值侦测列向量中的元素hi表示在历史第i天的同时刻原始压力监测值中提取出的高频扰动组分，hm为待侦测时刻的高频扰动压力值。

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