一种基于深度学习融合特征的PCCP断丝监测识别分析方法

本发明公开一种基于深度学习融合特征的PCCP断丝监测识别分析方法，包括以下步骤：采用分布式光纤传感器进行PCCP原型试验；基于PCCP原型试验，收集试验过程中产生的各类型声波信号，构建PCCP一维声波信号数据集；对一维声波信号数据集进行处理，将其转换成二维频谱图，构建PCCP标准化断丝信号二维图像数据集，对数据集进行划分，选取测试集和验证集；将监测信号二维图像数据集输入深度学习模型中提取信号特征，构建PCCP断丝信号融合特征；对模型进行训练测试，评估单一模型提取特征和特征融合下信号识别的准确性。本发明为PCCP管线运行提供一种先进的、可靠的断丝信号监测方法，保障管线的安全运行。