[發明專利]城市供水管網的管道壓力監測設備在線運行狀態診斷方法

有效

• 申請號: 201710240074.6
• 申請日: 2017-04-13
• 公開（公告）號: CN106969266B
• 公開（公告）日: 2019-02-22
• 發明（設計）人: 程偉平
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: F17D5/00
• 分類號: F17D5/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 葉志堅

1.城市供水管網的管道壓力監測設備在線運行狀態診斷方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

步驟(1)、根據水壓監測數據的歷史信息進行監測點統計分析，建立監測點24小時的數據分布特征，確定水壓監測點監測數據的合理范圍：

1.1獲取在線壓力監測點的歷史水壓監測數據；

1.2對步驟1.1獲取的歷史水壓監測數據按照一天24小時進行排列整理，每5～30分鐘作為一個時段對上述歷史水壓監測數據進行分割，提取每一個時段歷史水壓監測數據，并剔除明顯不合理的異常數據；

1.3獲取在線監測壓力點所在時段的水壓平均值μ和均方差σ；

1.4利用壓力監測點的歷史監控數據，提取任意兩個壓力監測點的同步樣本數據；

1.5建立多個壓力監測點之間驗證的證據公式：

設定任意兩個壓力監測點i、j之間壓力監測值線性擬合公式為x_i＝k0_i,j+k1_i,jx_j,k0、k1均為擬合系數；利用任意兩點監測點的同步樣本數據進行線性擬合,并且計算擬合公式的誤差方差δ_i,j；

1.6計算任意兩個壓力監測點i、j之間的相關系數；根據兩個測點之間的線性相關系數，提取若干相關系數大于0.8的數據作為相互驗證的測點；

1.7利用步驟1.1～1.6建立的多個線性擬合公式構成了評判儀表數據是否可信的證據集，作為判斷監測數據是否處于合理范圍的依據；

步驟(2)、接收到遠程壓力監測數據時，首先判斷監測數據是否在超時；其次判斷是否與前三次的數據完全一致，判斷是否為通訊和數據采集失效；再次計算是否超過上下限和與其他測點的擬合誤差是否超過2倍標準方差，計算壓力監測數據的失效概率和正常概率，采用D-S合成規則合成加權平均證據，判斷壓力監測設備采集的數據是否正常：

2.1從監控裝置接入實時水壓監測數據，判斷水壓監測數據與當前時間之差是否超出允許范圍；若T_c-T_s＜T₀+T_l時則為有效時間內數據，繼續步驟2.2，否則為超時無效數據，輸出該監測點系統采樣為無效數據；其中T_c為當前時間，T_s為監控裝置無線通信模塊傳播數據的采集時間，T₀為數據采集周期，T_l為監控裝置無線通信模塊傳播數據的傳播時間；

2.2根據遠程監測點采集到的數據判斷連續三次采樣周期數據是否完全一樣；若完全一樣，則表明遠程采集數據采集傳感器出現異常，或者通訊環節失效，輸出該監測點系統采樣為無效數據；若不一樣，則進行步驟2.3，判斷數據是否在合理范圍；

2.3利用步驟1.1～1.6建立的監測數據證據集進行基本判斷，水壓監測數據是否在合理的上限和下限范圍，所述的合理的上限和下限范圍為當前壓力數據在歷史數據中當前時刻水壓監測平均值的上下兩倍方差以內；

若在上下限范圍內，則表示在合理范圍內，數據失效概率為0.01和正常概率為0.99，則輸出該監測點系統采樣結果；若超出上下限范圍，根據以下公式計算失效和正常概率；

超過上限時的失效概率計算公式為正常概率為

超過下限時的失效概念定義為正常概率為

2.4利用步驟1.4～1.6建立的同一組的其他測點之間線性相關函數，計算該監測點監測數據是否超出合理范圍，這里的合理范圍是當前壓力數據與其他測點的擬合誤差在兩倍標準方差內；

若|x_i-(k0_i,j+k1_i,jx_j)|＜2δ_i,j，則認為數據合理，正常概率為0.99，失效概率為0.01；

若超出范圍則按照公式計算失效概率和正常概率：失效概率正常概率為

2.5將步驟2.3和2.4獲得的所有失效概率和正常概率代入到證據理論公式中進行耦合，計算失效概率和正常概率，具體步驟如下：

①根據步驟2.3-2.4計算正常概率和失效概率，并按照下式計算證據間的相似系數d₁₂：

其中，A、B代表證據集中的命題，i和j代表證據序號；m(A)是命題A的正常概率或失效概率，它代表證據對命題A的信任程度，代表空集；

②設收集的證據數目為n，計算出正常和失效概率兩兩間的相似系數，進而得到如下相似矩陣：

③將相似距陣的每行相加可得到正常概率和失效概率支持度；

支持度函數為

④將正常概率和失效概率證據的支持度歸一化可得到證據的可信度，計算公式為：

⑤可信度作為權重，對證據的基本信任分配進行加權平均；

⑥根據D-S合成規則合成加權平均證據，當有n組證據時，將加權平均證據合成n-1次，合成規則按照下式進行計算，得到壓力監測儀表是否在正常概率的融合結果和失效概率的融合結果；

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