[发明专利]一种自喷管网埋地暗管漏损定位系统和方法

权利要求书

1.一种自喷管网埋地暗管漏损定位系统，其特征在于：包括PLC控制器，与PLC控制器连接的客户端、压力传感器和水表；PLC控制器包括数据处理模块和报警模块；

数据处理模块根据压力传感器、水表采集的压力、流量监测数据，根据管网水力模型的模拟计算数据，利用加权最小二乘法最小化监测值与模型计算值间的差，进而计算漏损残差，然后采用耦合统计算法分析漏损残差，生成报警信号，同时，将监测到的实时数据传至客户端储存；当报警信号超过报警限值时，将报警信号传至报警模块，同时生成漏损定位信号传至客户端监控计算机。

2.根据权利要求1所述的自喷管网埋地暗管漏损定位系统，其特征在于：客户端包括数据库、事件记录库和显示器，监测到的实时数据传至数据库，每次的漏损事故信息保存至事件记录库中，显示器上显示漏损点、漏损量及漏损时间。

3.根据权利要求1所述的自喷管网埋地暗管漏损定位系统，其特征在于：报警检查模块的报警限值为0.1Q，其中，Q为节点的高日均时流量。

4.根据权利要求1所述的自喷管网埋地暗管漏损定位系统，其特征在于：数据处理具体按以下进行：

步骤(1)、利用加权最小二乘法最小化监测值与模型计算值间的差

目标函数为：

式中ΔQⁿ为节点n的漏损量；n_H、m_q分别是节点水压和管道流量监测点个数；分别为节点n发生漏损时节点水压和管道流量监测值；H_i(Q₀+ΔQⁿ)、q_j(Q₀+ΔQⁿ)分别为节点n发生漏损后模型的节点水压和管道流量计算值；w_H、w_q分别为节点水压和管道流量监测值的权重系数；

对目标函数进行一阶泰勒展开：

式中ΔH₀＝H_l-H(Q₀)、Δq₀＝q_l-q(Q₀)分别为漏损引起的节点水压、管道流量监测值变化量；J_H(Q)为节点水压对节点流量的梯度向量；J_q(Q)为管道流量对节点流量的梯度向量；

步骤(2)、计算漏损量

对式(2)进行加权最小二乘回归，则节点流量修正值即为漏损量，具体如下：

步骤(3)、确定漏损状态下节点水压和管道流量的管网模型计算值变化量：

步骤(4)、计算目标函数残差，即为漏损残差，具体如下：

步骤(5)、漏损残差分析，具体如下：

利用耦合统计算法对漏损残差信号进行卡尔曼滤波与累积和运算，漏损残差信号持续为最低节点即为漏损报警点，计算步骤如下：

5.1根据k-1时刻的最优估计值预测k时刻估计值：

x_k/k-1＝x_k-1；

式中，X_k/k-1为k时刻的预测值；X_k-1为k-1时刻的最优估计值；

5.2计算k时刻预测值的方差：

p_k/k-1＝p_k-1+q_k-1；

式中P_k-1为k-1时刻的方差；q_k-1为k-1状态过程噪音方差；

5.3计算k时刻的卡尔曼增益方程：

式中，r_k为节点在k时刻残差值z_k的方差；

5.4利用加权平均法计算k时刻的最优估计值：

x_k＝x_k-1+g_k·s_k；

式中，g_k为k时刻的卡尔曼增益方程；S_k＝Z_k-X_k-1，S_k为k时刻残差计算值与预测估计值的差，称为新息序列；

5.5更新k时刻的方差：

p_k＝(1-g_k)p_k/k-1；

5.6计算新息标准差序列c_k，方差r_k：

式中：M为滚动时域窗口，取M＝5；

r_k＝c_k+p_k/k-1；

重复5.1至5.6，对k+1时刻的残差进行滤波，计算k+1时刻最优估计值，得到各节点对应的连续最优估计值，即滤波残差值；

5.7利用累积和算法处理各节点的连续滤波残差：

式中：为上单侧累积量，i＝1、2、3……；x_i为滤波残差值；μ_i＝0；K为累积和阈值，取K＝0.5σ；

当报警信号超过报警限值时，即Q为节点的高日均时流量，数据处理模块生成漏损定位信号传至客户端。