:本發(fā)明涉及供水管道漏水識(shí)別,特別涉及基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng)。
背景技術(shù)
0、
背景技術(shù):
1、隨著城市化進(jìn)程的加快,供水管網(wǎng)系統(tǒng)逐漸變得越來(lái)越復(fù)雜和龐大。然而,供水管網(wǎng)的漏損問(wèn)題卻日益嚴(yán)重,給供水企業(yè)和城市管理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。漏損不僅造成了寶貴水資源的浪費(fèi),還增加了供水成本,并可能導(dǎo)致地面塌陷等安全隱患。傳統(tǒng)的漏損檢測(cè)方法主要依賴于人工巡檢和簡(jiǎn)單的壓力監(jiān)測(cè),這些方法不僅效率低下,且難以及時(shí)、準(zhǔn)確地定位漏損點(diǎn)。
2、目前,漏損檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展集中在基于信號(hào)處理和數(shù)據(jù)分析的方法上。這些方法通過(guò)對(duì)管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析,識(shí)別異常情況,從而檢測(cè)和定位漏損。然而,現(xiàn)有的信號(hào)處理方法(如快速傅里葉變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等)在處理復(fù)雜和非平穩(wěn)信號(hào)時(shí),存在一定的局限性。特別是在面對(duì)復(fù)雜的管網(wǎng)運(yùn)行環(huán)境和多樣的干擾信號(hào)時(shí),傳統(tǒng)方法的準(zhǔn)確性和魯棒性難以保證。
3、變分模態(tài)分解(variationalmodedecomposition,vmd)作為一種新興的信號(hào)處理方法,能夠有效地分解復(fù)雜信號(hào)為若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(imf),每個(gè)imf對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的頻率成分。vmd通過(guò)求解變分問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的自適應(yīng)分解,具有更高的分辨率和魯棒性。因此,將vmd應(yīng)用于供水管網(wǎng)漏損識(shí)別,能夠提高漏損檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。
4、此外,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,尤其是支持向量機(jī)(svm)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuralnetwork)在模式識(shí)別中的廣泛應(yīng)用,為供水管網(wǎng)的漏損檢測(cè)提供了新的技術(shù)手段。通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)漏損特征,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的漏損定位和預(yù)警。
5、為此,我們急需設(shè)計(jì)基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng)解決上述問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
0、
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
1、本發(fā)明的目的在于提供基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:一種基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、變分模態(tài)分解模塊、特征提取模塊、漏損識(shí)別模塊和報(bào)警及控制模塊,
3、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于實(shí)時(shí)收集供水管網(wǎng)的壓力和流量數(shù)據(jù),所述傳感器布置在供水管網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)處,以確保數(shù)據(jù)的代表性和準(zhǔn)確性;
4、所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理,以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)處理的準(zhǔn)確性;
5、所述變分模態(tài)分解模塊用于將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行變分模態(tài)分解,得到若干本征模態(tài)函數(shù)(i?mf),每個(gè)i?mf代表信號(hào)的不同頻率成分;
6、所述特征提取模塊用于從i?mf中提取能量特征、頻率特征和幅值特征,構(gòu)成用于漏損識(shí)別的特征向量;
7、所述漏損識(shí)別模塊用于基于提取的特征進(jìn)行漏損識(shí)別和定位,采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法如支持向量機(jī)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè);
8、所述報(bào)警及控制模塊用于在檢測(cè)到漏損時(shí)生成報(bào)警信息,并通過(guò)短信、郵件方式通知維護(hù)人員,同時(shí)自動(dòng)調(diào)節(jié)供水管網(wǎng)的運(yùn)行參數(shù),如調(diào)節(jié)閥門(mén)開(kāi)度、改變水壓,以減少漏損影響。
9、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述變分模態(tài)分解模塊采用變分模態(tài)分解(vmd)算法進(jìn)行信號(hào)分解,具體步驟包括:
10、設(shè)定信號(hào)x(t)為待分解信號(hào),vmd算法通過(guò)求解以下變分問(wèn)題,將信號(hào)x(t分解為若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(i?mf):
11、
12、其中,uk(t)為第k個(gè)本征模態(tài)函數(shù),ωk為其中心頻率,表示對(duì)時(shí)間t的導(dǎo)數(shù),δ(t)為狄拉克函數(shù),j為虛數(shù)單位,*表示卷積運(yùn)算,k為模態(tài)數(shù)。
13、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述特征提取模塊提取的能量特征ek通過(guò)以下公式計(jì)算:
14、其中,uk(t)為第k個(gè)本征模態(tài)函數(shù)。能量特征ek用于反映信號(hào)中各模態(tài)的能量分布情況,從而提供對(duì)管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的深刻理解。
15、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述特征提取模塊提取的頻率特征fk通過(guò)以下公式計(jì)算:
16、
17、其中,uk(t)為第k個(gè)本征模態(tài)函數(shù),頻率特征fk反映了信號(hào)中不同模態(tài)的主要頻率成分,有助于識(shí)別漏損特征。
18、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述漏損識(shí)別模塊采用支持向量機(jī)(svm)進(jìn)行漏損識(shí)別,其分類(lèi)決策函數(shù)為:
19、
20、其中,αi為拉格朗日乘子,yi為類(lèi)別標(biāo)簽,k(xi,x)為核函數(shù),b為偏置項(xiàng)。通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,svm模型能夠有效識(shí)別并分類(lèi)漏損事件。
21、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述報(bào)警及控制模塊包括短信和郵件通知系統(tǒng),當(dāng)漏損識(shí)別模塊檢測(cè)到漏損時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)送報(bào)警信息給相關(guān)維護(hù)人員,以確保及時(shí)響應(yīng)和處理。
22、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述報(bào)警及控制模塊進(jìn)一步包括自動(dòng)控制閥門(mén)的功能,用于根據(jù)漏損情況調(diào)節(jié)供水管網(wǎng)的閥門(mén)開(kāi)度。具體而言,當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到某一段管網(wǎng)發(fā)生漏損時(shí),自動(dòng)控制閥門(mén)可以迅速調(diào)節(jié)水流,降低水壓,以減小漏損的影響。
23、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理時(shí),采用小波變換方法。去噪后的信號(hào)x′(t)通過(guò)以下公式表示:
24、
25、其中,wi為小波基函數(shù),*表示卷積操作。小波變換能夠有效地濾除信號(hào)中的噪聲,同時(shí)保留信號(hào)的有用信息,提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
26、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述漏損識(shí)別模塊采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行漏損識(shí)別,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為:
27、
28、其中,θ為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),yi為真實(shí)標(biāo)簽,為預(yù)測(cè)值,λ為正則化參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練,能夠自適應(yīng)地調(diào)整參數(shù),以提高漏損識(shí)別的準(zhǔn)確率。
29、作為本發(fā)明優(yōu)選的技術(shù)方案,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用多層感知機(jī)(mlp)結(jié)構(gòu),包括輸入層、若干隱藏層和輸出層。輸入層接受特征提取模塊輸出的特征向量,隱藏層通過(guò)非線性激活函數(shù)(如relu)處理數(shù)據(jù),輸出層生成漏損識(shí)別結(jié)果。模型通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練,優(yōu)化參數(shù),以達(dá)到最佳的識(shí)別性能。
30、有益效果
31、本發(fā)明提出了一種基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、vmd分解、特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別,構(gòu)建了一套高效、精準(zhǔn)的漏損檢測(cè)方案。系統(tǒng)不僅能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)供水管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)和定位漏損點(diǎn),還可以通過(guò)報(bào)警和控制模塊,自動(dòng)調(diào)節(jié)管網(wǎng)運(yùn)行參數(shù),減少漏損帶來(lái)的影響,提高供水系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性。
32、綜上所述,本發(fā)明在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合了變分模態(tài)分解和機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì),為供水管網(wǎng)漏損檢測(cè)提供了一種創(chuàng)新且有效的解決方案。通過(guò)本發(fā)明,能夠顯著提升漏損檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性,為供水企業(yè)和城市管理部門(mén)提供有力的技術(shù)支持。
33、下面通過(guò)附圖和實(shí)施例,對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
1.一種基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、變分模態(tài)分解模塊、特征提取模塊、漏損識(shí)別模塊和報(bào)警及控制模塊,其特征在于:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述變分模態(tài)分解模塊采用變分模態(tài)分解vmd算法進(jìn)行信號(hào)分解,具體步驟包括:
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述特征提取模塊提取的能量特征ek通過(guò)以下公式計(jì)算:
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述特征提取模塊提取的頻率特征fk通過(guò)以下公式計(jì)算:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述漏損識(shí)別模塊采用支持向量機(jī)svm進(jìn)行漏損識(shí)別,其分類(lèi)決策函數(shù)為:
6.根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述報(bào)警及控制模塊包括短信和郵件通知系統(tǒng),當(dāng)漏損識(shí)別模塊檢測(cè)到漏損時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)送報(bào)警信息給相關(guān)維護(hù)人員,以確保及時(shí)響應(yīng)和處理。
7.根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述報(bào)警及控制模塊進(jìn)一步包括自動(dòng)控制閥門(mén)的功能,用于根據(jù)漏損情況調(diào)節(jié)供水管網(wǎng)的閥門(mén)開(kāi)度,具體而言,當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到某一段管網(wǎng)發(fā)生漏損時(shí),自動(dòng)控制閥門(mén)可以迅速調(diào)節(jié)水流,降低水壓,以減小漏損的影響。
8.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理時(shí),采用小波變換方法,去噪后的信號(hào)x′(t)通過(guò)以下公式表示:
9.根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述漏損識(shí)別模塊采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行漏損識(shí)別,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為:
10.根據(jù)權(quán)利要求1或9所述的基于變分模態(tài)分解的供水管網(wǎng)漏損識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用多層感知機(jī)mlp結(jié)構(gòu),包括輸入層、若干隱藏層和輸出層,輸入層接受特征提取模塊輸出的特征向量,隱藏層通過(guò)非線性激活函數(shù)處理數(shù)據(jù),輸出層生成漏損識(shí)別結(jié)果,模型通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練,優(yōu)化參數(shù),以達(dá)到最佳的識(shí)別性能。