[发明专利]一种铁路给水管网检漏机器人系统及检测方法

说明书

本发明涉及给水管网技术领域，为一种铁路给水管网检漏机器人系统及检测方法，包括轨道机器人、传感器模块、电池模块及通信模块，所述传感器模块用于实时定位轨道机器人的位置和视觉传输现场情况，所述电池模块用于供电，所述传感器模块通过所述通信模块与外界联系，所述轨道机器人用于移动监测给水管网的漏损情况。轨道机器人沿着铁轨移动，并带动噪声记录仪记录沿着给水管网移动以监测是否漏损。针对铁路给水管网特点，通过噪声、视觉等传感器获取数据，发送给软件平台云存储、识别处理信号生成作业报表，根据业主单位改造目标、资金给出相应建议，实现全流程的服务，投入成本低，泄漏点识别精度高，定位准确，耗时较快。

技术领域

本发明涉及给水管网技术领域，具体涉及一种铁路给水管网检漏机器人系统及检测方法。

背景技术

给水管网是给水系统中的重要环节，净水厂处理达标后的自来水经给水管网，供给城乡居民、大型用水单位铁路及工业区等使用，是保证生产生活正常运转的重要组成。

一般情况下，给水管网由于埋设在地下，服务年限久远，管网发生腐蚀，或受管网内部较大水压，管道埋深较浅承重过大，基础不均匀沉降等原因，造成管网长期漏泄，不易被管养维护人员发现。管网漏水量与供水总量之比为管网漏损率，据调查表明，有城市供水管网漏损率在15％以上，铁路给水管网漏损率达20％以上，如陇海线、焦枝线、宁西线的给水管网平均漏损率达43％，《铁路给水排水设计规范》对管网漏损率的取值为10％～12％，实际生产中的管网漏损率大大超过了设计范围。此外，铁路给水管网通常沿股道间敷设，长期的跑冒滴漏会影响铁轨基础承载力，成为安全隐患。所以有必要对漏损率进行严格的把控，实现铁路给水管网相对稳定运行，保证铁路生产的正常秩序，保护铁路财产免受侵害，避免大量水资源浪费，降低生产运行成本。

目前管网泄露检测主要采用人工方式，依靠经验丰富的工人巡检听漏，时效慢且投入成本高。

当前暂无专门适用于铁路系统给水管网检漏的专利，主要通过在管网节点设置大量传感器，监测管道中压力、流量、噪声等信号，建立水力模型或者神经网络深度学习模型，识别管网漏损点。申请号201911313009.7提出了一种给水管网漏损监测与定位的方法，通过在管网中安装大量传感器，利用水量平衡模型识别漏水分区，再比对噪声频谱信号定位漏损点，该方法采用的水量平衡模型参数依赖经验值，可靠性不高，同时在给水管网中安装大量传感器，频繁关阀做闭水试验，影响日常生产生活用水需求，投资成本较高，降低用户满意度，实施难度较大。申请号201810702647.7提出了一种供水管网实时漏损分析方法，通过给水管网的水量、压力、管道参数建立仿真模型，匹配预测值与实际值的差异，识别漏损情况，但在管网在线监测数据质量参差不齐，频率较高的前提下，无法精准迅速的处理大量数据，误报率较高。申请号201810527186.4提出的基于聚类和深度信念网络的漏损初定位方法，通过建立并训练漏损区域识别模型辨识漏损区域，但该方法无法准确识别漏点位置。申请号201811283725.0提出基于长短时记忆神经网络模型的漏损识别方法，将传感器获得的数据处理后，训练长短时记忆的神经网络模型，对异常流量点进行识别。申请号201710998436.8提出基于门控循环单元的神经网络模型，通过模型计算的时间序列列向量与参考数据相对值的余弦距离，识别是否发生了漏损。这类神经网络模型识别过程过于繁琐，存在误报率高、实际操作中可信度低等问题，浪费水务部门的人力物力财力。故亟需一种适用于铁路给水管网特点的漏损检测方法。

发明内容

本发明提供了一种铁路给水管网检漏机器人系统，解决了以上所述的现有给水管网检漏要求人员经验丰富、老旧管网安装传感器实施困难且投入成本大、泄漏点识别误报率高、定位精度低、耗时较久等的技术问题。

本发明为解决上述技术问题提供了一种铁路给水管网检漏机器人系统，包括轨道机器人、传感器模块、电池模块及通信模块，所述传感器模块用于实时定位轨道机器人的位置和视觉传输现场情况，所述电池模块用于供电，所述传感器模块通过所述通信模块与外界联系，所述轨道机器人用于移动监测给水管网的漏损情况。