[发明专利]基于随机森林模型的供水管道状态监测方法

说明书

本发明公开了基于随机森林模型的供水管道状态监测方法，属于供水管网漏损检测技术领域，具体方法包括：步骤一：获取管道分布图，根据获取的管道分布图设置若干个管道检测点；步骤二：设置采集时间段，在采集时间段内通过管道检测点实时采集管道信息；步骤三：对采集的管道振动加速度进行快速傅里叶变换，获得管道振动频谱，提取管道振动频谱中的频域特征，通过对供水管网采集的多源物理量水压、管道振动、管道环境温度和湿度信号进行特征分析，更加全面的对供水管网的漏损进行检测；通过对随机森林模型进行训练，实现对当前供水管网的状态分类，得出管道状态与特征之间的关系，方便根据不同的状态分类有针对性的对不同管道进行处理。

技术领域

本发明属于供水管网漏损检测技术领域，具体是基于随机森林模型的供水管道状态监测方法。

背景技术

供水管网是城市市政基础建设重要组成部分，直接影响城市供水安全，是现代社会的血脉。城市管网的健康状态对于城市的供水保障具有重要意义，供水管网漏损不仅会造成水资源浪费、水环境污染，还会引发公共环境危害。但由于当前老旧管网错综复杂，供水管网运行状态是否正常，是否存在漏损风险，是否存在漏损，都需要进行检测；因此目前需要一种基于随机森林模型的供水管道状态监测方法，用于解决供水管网漏损检测的问题。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了基于随机森林模型的供水管道状态监测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于随机森林模型的供水管道状态监测方法，具体方法包括：

步骤一：获取管道分布图，根据获取的管道分布图设置若干个管道检测点；

步骤二：设置采集时间段，在采集时间段内通过管道检测点实时采集管道信息；管道信息包括管道压力、管道振动加速度、管道环境温度和湿度；

步骤三：对采集的管道振动加速度进行快速傅里叶变换，获得管道振动频谱，提取管道振动频谱中的频域特征，频域特征包括基波幅值、三次谐波幅值、频谱平均值、频谱标准差；

步骤四：建立随机森林模型，将管道压力、频域特征、管道环境温度和湿度整合为森林输入数据，将森林输入数据输入到随机森林模型中，获得对应的供水管网状况。

进一步地，供水管网状况包括正常无漏损、存在漏损风险或轻微漏损、低漏损、中度漏损和严重漏损。

进一步地，根据获取的管道分布图设置若干个管道检测点的方法包括：

识别管道分布图中各个管道的长度、尺寸和材质信息，建立管道检测点匹配表，将识别的管道尺寸和材质信息输入到管道检测点匹配表中进行匹配获得对应的检测装置；

获取当前管网中具备设置检测装置的管道区域，标记为安装区域，将安装区域标记在管道分布图中，获取检测装置的最佳检测范围区间，根据管道分布图中各个安装区域位置和检测装置的最佳检测范围区间确定检测装置的安装位置，将安装位置标记为管道检测点。

进一步地，建立管道检测点匹配表的方法包括：

获取具有的检测装置，采集各个检测装置适用的管道类型，标记为目标分类，获取管网中存在的管道尺寸和材质，根据获取的管道尺寸和材质与目标分类进行匹配，将管道打上对应的目标分类标签，将管道尺寸、材质和对应的目标分类标签整合到统计表中，将统计表标记为管道检测点匹配表。

进一步地，设置采集时间段的方法包括：

步骤SA1：设置初始段；

步骤SA2：获取初始段相邻的两个单位时间跨度内Pi的较小值，将对应的单位时间跨度标记为待合并段，计算初始段与待合并段合并后的车流量L，当LK时，完成初始段与待合并段的合并，获得新的初始段；反之不进行合并，重新在剩余的单位时间跨度中任选一个PiK的单位时间跨度作为新的初始段；