基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統

：本發明涉及供水管道漏水識別，特別涉及基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統。

背景技術

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背景技術：

1、隨著城市化進程的加快，供水管網系統逐漸變得越來越復雜和龐大。然而，供水管網的漏損問題卻日益嚴重，給供水企業和城市管理帶來了巨大的挑戰。漏損不僅造成了寶貴水資源的浪費，還增加了供水成本，并可能導致地面塌陷等安全隱患。傳統的漏損檢測方法主要依賴于人工巡檢和簡單的壓力監測，這些方法不僅效率低下，且難以及時、準確地定位漏損點。

2、目前，漏損檢測技術的發展集中在基于信號處理和數據分析的方法上。這些方法通過對管網運行數據的分析，識別異常情況，從而檢測和定位漏損。然而，現有的信號處理方法(如快速傅里葉變換、經驗模態分解等)在處理復雜和非平穩信號時，存在一定的局限性。特別是在面對復雜的管網運行環境和多樣的干擾信號時，傳統方法的準確性和魯棒性難以保證。

3、變分模態分解(variationalmodedecomposition，vmd)作為一種新興的信號處理方法，能夠有效地分解復雜信號為若干個本征模態函數(imf)，每個imf對應一個特定的頻率成分。vmd通過求解變分問題，實現對信號的自適應分解，具有更高的分辨率和魯棒性。因此，將vmd應用于供水管網漏損識別，能夠提高漏損檢測的準確性和效率。

4、此外，隨著機器學習技術的發展，尤其是支持向量機(svm)和神經網絡(neuralnetwork)在模式識別中的廣泛應用，為供水管網的漏損檢測提供了新的技術手段。通過對大量歷史數據的訓練，機器學習模型能夠自動識別和分類漏損特征，實現精準的漏損定位和預警。

5、為此，我們急需設計基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統解決上述問題。

技術實現思路

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技術實現要素：

1、本發明的目的在于提供基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、變分模態分解模塊、特征提取模塊、漏損識別模塊和報警及控制模塊，

3、所述數據采集模塊用于實時收集供水管網的壓力和流量數據，所述傳感器布置在供水管網的關鍵節點處，以確保數據的代表性和準確性；

4、所述數據預處理模塊用于對原始數據進行清洗、去噪和標準化處理，以提高數據質量和后續處理的準確性；

5、所述變分模態分解模塊用于將預處理后的數據進行變分模態分解，得到若干本征模態函數(i?mf)，每個i?mf代表信號的不同頻率成分；

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，構成用于漏損識別的特征向量；

7、所述漏損識別模塊用于基于提取的特征進行漏損識別和定位，采用機器學習算法如支持向量機或神經網絡進行分類和預測；

8、所述報警及控制模塊用于在檢測到漏損時生成報警信息，并通過短信、郵件方式通知維護人員，同時自動調節供水管網的運行參數，如調節閥門開度、改變水壓，以減少漏損影響。

9、作為本發明優選的技術方案，所述變分模態分解模塊采用變分模態分解(vmd)算法進行信號分解，具體步驟包括：

10、設定信號x(t)為待分解信號，vmd算法通過求解以下變分問題，將信號x(t分解為若干個本征模態函數(i?mf):

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12、其中，uk(t)為第k個本征模態函數，ωk為其中心頻率，表示對時間t的導數，δ(t)為狄拉克函數，j為虛數單位，*表示卷積運算，k為模態數。

13、作為本發明優選的技術方案，所述特征提取模塊提取的能量特征ek通過以下公式計算：

14、其中，uk(t)為第k個本征模態函數。能量特征ek用于反映信號中各模態的能量分布情況，從而提供對管網運行狀態的深刻理解。

15、作為本發明優選的技術方案，所述特征提取模塊提取的頻率特征fk通過以下公式計算：

16、

17、其中，uk(t)為第k個本征模態函數，頻率特征fk反映了信號中不同模態的主要頻率成分，有助于識別漏損特征。

18、作為本發明優選的技術方案，所述漏損識別模塊采用支持向量機(svm)進行漏損識別，其分類決策函數為：

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20、其中，αi為拉格朗日乘子，yi為類別標簽，k(xi,x)為核函數，b為偏置項。通過對大量歷史數據的訓練，svm模型能夠有效識別并分類漏損事件。

21、作為本發明優選的技術方案，所述報警及控制模塊包括短信和郵件通知系統，當漏損識別模塊檢測到漏損時，系統會自動發送報警信息給相關維護人員，以確保及時響應和處理。

22、作為本發明優選的技術方案，所述報警及控制模塊進一步包括自動控制閥門的功能，用于根據漏損情況調節供水管網的閥門開度。具體而言，當系統檢測到某一段管網發生漏損時，自動控制閥門可以迅速調節水流，降低水壓，以減小漏損的影響。

23、作為本發明優選的技術方案，所述數據預處理模塊對原始數據進行去噪處理時，采用小波變換方法。去噪后的信號x′(t)通過以下公式表示：

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25、其中，wi為小波基函數，*表示卷積操作。小波變換能夠有效地濾除信號中的噪聲，同時保留信號的有用信息，提升數據的質量。

26、作為本發明優選的技術方案，所述漏損識別模塊采用神經網絡進行漏損識別，神經網絡的損失函數為：

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28、其中，θ為神經網絡的參數，yi為真實標簽，為預測值，λ為正則化參數。神經網絡通過大規模數據訓練，能夠自適應地調整參數，以提高漏損識別的準確率。

29、作為本發明優選的技術方案，所述神經網絡模型采用多層感知機(mlp)結構，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，隱藏層通過非線性激活函數(如relu)處理數據，輸出層生成漏損識別結果。模型通過反向傳播算法進行訓練，優化參數，以達到最佳的識別性能。

30、有益效果

31、本發明提出了一種基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統。該系統通過數據采集、預處理、vmd分解、特征提取和機器學習識別，構建了一套高效、精準的漏損檢測方案。系統不僅能夠實時監測供水管網的運行狀態，及時發現和定位漏損點，還可以通過報警和控制模塊，自動調節管網運行參數，減少漏損帶來的影響，提高供水系統的運行效率和安全性。

32、綜上所述，本發明在現有技術的基礎上，結合了變分模態分解和機器學習的優勢，為供水管網漏損檢測提供了一種創新且有效的解決方案。通過本發明，能夠顯著提升漏損檢測的效率和準確性，為供水企業和城市管理部門提供有力的技術支持。

33、下面通過附圖和實施例，對本發明的技術方案做進一步的詳細描述。

技術特征：

1.一種基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、變分模態分解模塊、特征提取模塊、漏損識別模塊和報警及控制模塊，其特征在于：

2.根據權利要求1所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述變分模態分解模塊采用變分模態分解vmd算法進行信號分解，具體步驟包括：

3.根據權利要求1或2所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述特征提取模塊提取的能量特征ek通過以下公式計算：

4.根據權利要求1或2所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述特征提取模塊提取的頻率特征fk通過以下公式計算：

5.根據權利要求1所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述漏損識別模塊采用支持向量機svm進行漏損識別，其分類決策函數為：

6.根據權利要求1或5所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述報警及控制模塊包括短信和郵件通知系統，當漏損識別模塊檢測到漏損時，系統會自動發送報警信息給相關維護人員，以確保及時響應和處理。

7.根據權利要求1或5所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述報警及控制模塊進一步包括自動控制閥門的功能，用于根據漏損情況調節供水管網的閥門開度，具體而言，當系統檢測到某一段管網發生漏損時，自動控制閥門可以迅速調節水流，降低水壓，以減小漏損的影響。

8.根據權利要求1或2所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述數據預處理模塊對原始數據進行去噪處理時，采用小波變換方法，去噪后的信號x′(t)通過以下公式表示：

9.根據權利要求1或5所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述漏損識別模塊采用神經網絡進行漏損識別，神經網絡的損失函數為：

10.根據權利要求1或9所述的基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，其特征在于：所述神經網絡模型采用多層感知機mlp結構，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，隱藏層通過非線性激活函數處理數據，輸出層生成漏損識別結果，模型通過反向傳播算法進行訓練，優化參數，以達到最佳的識別性能。

技術總結
本發明提供了一種基于變分模態分解的供水管網漏損識別系統，包括數據采集、數據預處理、變分模態分解、特征提取、漏損識別和報警及控制模塊。數據采集模塊在關鍵節點實時收集壓力和流量數據，數據預處理模塊對原始數據進行清洗、去噪和標準化處理。變分模態分解模塊將預處理后的數據分解為若干本征模態函數，每個IMF代表不同頻率成分。特征提取模塊從IMF中提取能量、頻率和幅值特征，構成特征向量。漏損識別模塊基于這些特征進行漏損識別和定位，采用支持向量機或神經網絡等機器學習算法進行分類和預測。報警及控制模塊在檢測到漏損時生成報警信息，通過短信和郵件通知維護人員，同時自動調節供水管網的運行參數。

技術研發人員：張衛平,曹曦文,孫展祥
受保護的技術使用者：西北工業大學
技術研發日：
技術公布日：2024/10/21