基于自适应卡尔曼滤波的用水量预测和爆管诊断

基于自适应卡尔曼滤波的用水量预测和爆管诊断

论文摘要

管道爆管事故不仅造成大量水资源的浪费,还严重影响周围环境和居民的生产生活,因此需要开发实时的爆管预警方法。根据大连理工大学西山生活区水表实时上传的流量数据,采用自适应卡尔曼滤波器,进行了为期1年的日流量实时预测,并根据预测曲线和实测曲线的偏差来判断爆管事故的发生,实现爆管诊断过程。结果表明,卡尔曼滤波器的预测可以随实测曲线的趋势而变化,并且预测曲线始终在实测曲线的均值上下波动,预测曲线既可以抵抗突变值的扰动,又能较准确地预测流量趋势;合理设置偏差限值,可以提高事故检测准确率。

论文目录

  • 1 自适应卡尔曼滤波器
  • 2 试验数据获取与处理
  • 3 结果与分析
  •   3.1 卡尔曼滤波器预测正常流量
  •   3.2 用水规律差异对流量预测的影响
  •   3.3 爆管事故诊断分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 顾建强,刘海星,张朝,赵梦珂,张弛

    关键词: 爆管诊断,卡尔曼滤波,流量预测,偏差

    来源: 中国给水排水 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 大连理工大学水利工程学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(51708086,91547116,51320105010),中国博士后科学基金资助项目(2016M601309)

    分类号: TU991.31

    DOI: 10.19853/j.zgjsps.1000-4602.2019.07.012

    页码: 62-67

    总页数: 6

    文件大小: 926K

    下载量: 139

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