管道作为重要的流体介质输送工具之一,在国防工业以及城市建设中发挥着非常重要的作用。为了保证管道的安全运行并且有效降低管道发生故障的风险,定期对管道进行快速准确的状态检测是非常有必要的。目前在众多管道状态检测方法中,基于声学主动的检测方法对埋地管道的状态检测具有明显的优势。本文针对埋地管道的状态检测,基于对管道声学主动的检测方法采集不同工况下的管道声信号,并结合机器学习和深度学习方法对采集的管道声信号进行特征提取与模式识别,以求解决埋地管道的状态辨识问题。论文的主要研究内容如下:（1）从基于管道声学主动检测理论出发,针对检测方法所涉及到的理论进行系统地阐述,论证该方法在管道检测中的可行性,为本文的核心研究提供了理论支撑。同时,基于声学主动检测的管道声波检测实验平台对不同工况下的管道声信号展开初步的时域分析及频域分析,研究结果给出了对管道声信号进行深层次后续分析处理的必要性。（2）面向基于声学特征分析的管道状态特征提取关键问题,提出了一种基于PCA-BP神经网络模型的管道特征识别方法。从基于声学主动检测方法的多工况管道声信号采集出发,利用信号分帧方法对管道声信号进行分帧处理并提取各帧信号的声压级作为特征向量,然后基于PCA对特征向量进行降维优化,筛选出最能表征管道状态的特征参数,最后利用BP神经网络实现管道的状态识别。结果表明,使用主成分分析的方法对从不同信号帧中提取的声学特征—声压级进行优化处理可进一步提高BP神经网络分类器的辨识效果,同时也说明了特征选择结果的有效性。（3）针对不同状态下管道的堵塞程度难以辨别的问题,提出了一种基于ICEEMDAN-SVM模型的管道声信号特征识别方法。首先,利用声学主动检测方法采集不同堵塞工况下的管道声信号,基于改进CEEMDAN方法对管道声信号分解得到IMF分量系列,随后依据相关系数和方差贡献率筛选出表征原始信号特征的有效分量,并计算所选分量的信息熵（包括时域能量熵、功率谱上以及奇异谱熵）作为特征向量集合,最后基于SVM分类模型实现堵塞状态的模式识别。研究结果表明了该方法在识别管道不同状态、不同堵塞程度时的有效性。（4）针对传统管道状态识别方法中存在依赖人工选取特征,诊断过程复杂多变等弊端,提出了基于1D CNN-LSTM混合神经网络模型的管道状态声信号智能识别方法。基于一维卷积神经网络及长短时记忆网络理论建立1D CNN-LSTM模型,并对优化设计该模型的相关参数。最后,将采集到管道多工况（正常、堵塞、泄漏）信号进行标准化处理后输入1D CNN-LSTM模型中,自适应完成特征提取、降维及分类。实验研究结果表明,该方法结合CNN和LSTM的优势,可有效减少人工特征提取带来的不确定性,实现了不同状态管道声信号特征的智能识别,准确率达到了99%以上。本文针对管道状态的信号特征提取与模式识别方法展开了研究,丰富了管道故障诊断的理论方法与手段,对埋地管道的状态检测与模式识别问题具有较好的理论和工程价值。