管道漏磁信号分类的多特征融合网络研究

摘要

【目的】地下管道如预应力钢筒混凝土管(PCCP)等检漏是城市基础设施管理和维护中至关重要的一项工作。提出一种识别地下管道弱磁分布类型的磁异常多特征融合网络(MMF)。【方法】充分利用标准正交基函数(OBF)和最小熵(MED)两种检测特征，以全面而准确地捕捉漏磁信号的复杂特性。首先，在不同物径距离上利用OBF和MED进行磁异常检测，获取实测目标磁场特征；其次，融合磁场特征设计多特征融合网络MMF,并引入多头注意力机制捕捉序列磁场中的复杂关系和特征；最后，采用多特征熵权法MFEW,根据输入特征熵分配网络权重。【结果】实验结果显示，MMF网络异常分类达到了98.86%的精度，AUC评估结果为99.25%,同时模型更加精简，具有更高的计算效率，能够在相对较短的训练时间内取得令人满意的性能。

关键词

信号检测与分类 / 多特征融合网络 / 熵权法 / 多头注意力机制

基金资助

太原理工大学横向课题(RH2000005391)