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摘要：本发明具体涉及一种输电铁塔上金属异物的检测方法，属于利用声波来测试材料技术领域。本发明通过实时获取并分析输电铁塔所处环境的温度、湿度和风速等信息，实现了敲击力度的智能化调整，确保了在不同环境条件下均能进行有效的异物检测。这种环境适应性不仅提高了检测的准确性，还增强了系统的可靠性和稳定性，确保了在多变环境条件下的持续有效运行。本发明考虑了环境因素对于声波的传播特性和铁塔的振动响应具有的影响，通过获取输电铁塔所处环境的实时信息，包括温度、湿度和风速等关键参数，确定目标敲击力度，从而提高声纹检测的灵敏度和准确性，确保在不同环境条件的情况下，也能够通过声纹信息可靠地识别出金属铁塔上的金属异物。

主权项：1.一种输电铁塔上金属异物的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：根据长短期记忆神经网络LSTM建立金属异物检测模型；收集所述输电铁塔的所有历史声纹数据形成历史声纹数据集，将所述历史声纹数据集按照经验比例进行划分形成训练集和测试集，通过所述训练集和测试集中的数据对所述金属异物识别模型进行训练，得到训练完成的金属异物检测模型；所述训练完成的金属异物检测模型以所述输电铁塔的声纹数据作为输入，以所述输电铁塔是否具有金属异物作为输出；步骤2：采集输电铁塔所处位置的实时温度数据T、实时湿度数据H和实时风速数据W并 带入下式（1）中计算出所述输电铁塔当前环境下的目标敲击力度， 式（1）中，是基准敲击力度；是第一经验常数；、和分别是温度、湿度和风速的 权重系数；分别是参考温度和参考湿度； 步骤3：设置所述输电铁塔的敲击频率；根据所述敲击频率和步骤2得到敲击力度对 所输电铁塔进行n次敲击得到n个声纹数据，将所述n个声纹数据收集起来形成初始声纹检 测数据集合Y，如下式（2）所示， 式（2）中，是根据所述敲击频率和步骤1得到的所述目标敲击力度对所输电铁塔 进行第一次敲击得到的第一声纹数据；是根据所述敲击频率和步骤2得到的 所述目标敲击力度对所输电铁塔进行第二次敲击道第n次敲击得到的第二声纹数据到第 n声纹数据； 步骤4：对所述初始声纹检测数据集合Y中的所有声纹数据进行预处理，将所有预处理 后的声纹数据收集起来形成最终声纹检测数据集合，如下式（3）所示， 式（3）中，是所述经过预处理后得到的第一预处理声纹数据；分别是所 述经过预处理后得到的第二预处理声纹数据到第n预处理声纹数据； 步骤5：将所述最终声纹检测数据集合中的所以数据代入所述训练完成的金属异物 检测模型中，将所述训练完成的金属异物检测模型的输出结果作为输电铁塔上金属异物的 检测结果。

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