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埋地管道因為在長(cháng)期服役后防腐層產(chǎn)生的裂紋易導致管道金屬層受到損害，為了避免損傷造成管道泄漏，有必要建立管道防腐層裂紋損傷識別智能化平臺。通過(guò)引入集合經(jīng)驗模態(tài)分解，提取管道防腐層結構在裂紋損傷狀態(tài)下的頻域特征值并構建裂紋損傷數據系統。依次利用孤立森林、缺失森林和核主成分分析對損傷數據進(jìn)行異常檢測、數據補全和特征降維優(yōu)化，構建適于管道防腐層裂紋損傷識別的extreme gradient boosting（XGBoost）模型。研究表明：基于XGBoost的管道防腐層裂紋損傷識別模型可準確地對裂紋長(cháng)度進(jìn)行有效檢測，與gradient boosting decision tree（GBDT）和隨機森林算法相比，其決定系數最大且均方誤差最小，裂紋長(cháng)度識別誤差保持在4.37厘米以?xún)龋瑸楣艿婪栏瘜咏Y構健康檢測和安全運輸提供了有效的識別方法。