[发明专利]一种供水管网爆管信号异常分析方法

摘要

本发明公开了一种供水管网爆管信号异常分析方法，属于城市供水管网安全性领域。本发明通过SCADA系统监测管网流量及压力信号，利用改进的卡尔曼滤波从监测误差及用水量随机波动形成的背景噪音中识别爆管信号。传统的卡尔曼滤波检测方法存在爆管检测精度偏低、误报率较高的缺点。本发明改进了传统卡尔曼滤波法，对卡尔曼滤波残差进行累积和运算，选取3倍标准差为检测阈值进行爆管检测，放大了爆管信号强度、持续时间，提高了爆管时段爆管检出成功率。本发明为城镇供水管网的爆管检测提供了新思路，对管网的爆管修复工作具有一定指导意义。

主权项

1.一种供水管网爆管信号异常分析方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)卡尔曼滤波计算步骤：1)根据前一状态值预测当前状态值：X(k/k‑1)＝X(k‑1/k‑1)   (1)其中X(k/k‑1)为基于X(k‑1/k‑1)的第k时刻预测值，X(k‑1/k‑1)为第k‑1时刻状态估计值；2)计算预测值方差：p(k/k‑1)＝p(k‑1/k‑1)+q(k)    (2)其中p(k‑1/k‑1)为k‑1时刻状态变量方差，q(k)为状态过程噪音方差，式(2)用于量化状态预测中的不确定性传播；3)根据k时刻测量值Z(k)及其方差r(k)，采用加权平均法计算当前状态变量值：式(3)可变形为X(k/k)＝X(k/k‑1)+g(k)·s(k)，其中s(k)＝Z(k)‑X(k/k‑1)，为新息序列，g(k)为卡尔曼增益矩阵，其表达式为：g(k)＝p(k/k‑1)/[p(k/k‑1)+r(k)]    (4)4)更新k时刻状态变量方差：p(k/k)＝[1‑g(k)]p(k/k‑1)     (5)计算出X(k/k)及方差p(k/k)后，再返回式(1)对k+1时刻状态进行预测，进而实现动态滤波，其中q(k)与r(k)可采用下式计算：q(k)＝g2(k)c(k)     (6)r(k)＝c(k)+p(k/k‑1)      (7)其中c(k)为新息标准差序列，其计算式为：其中M为时域滚动窗口，取M＝5；(2)流量监测信号分解及爆管检测将流监测信号按用水周期进行分解，即提取每个周期相同时刻监测信号构成新的时间序列，如下所示：式(9)中的(TN1,TN2...,TNM)表示第N个周期的M个监测值，对式(9)中矩阵沿列向量方向应用卡尔曼滤波，并计算监测值与滤波结果的差，即R(k)＝Z(k)‑X(k/k)，R(k)为卡尔曼滤波残差，然后将残差矩阵里按行向量还原，如式(10)所示；(3)基于改进卡尔曼滤波的爆管检测通过对卡尔曼滤波残差进行累积和运算，使爆管信号叠加、放大，进而提高爆管检测成功率，此外，通过设置较大的爆管检测限降低非爆管时段误报率：累积和算法是一种统计过程控制方法，其对测量值与平均值的偏离度进行累积和运算，当累积和超过规定限值时判定故障，如下式所示：式中与为单侧累积量，对供水管网爆管检测，只需计算即爆管检测限；xi、μ_i分别为i时刻卡尔曼滤波残差及其期望，如前述，由于卡尔曼滤波残差为监测值随机误差与用水波动叠加而成的背景噪音，故可认为μ_i＝0，K为累积和阈值，取K＝0.5σ，σ为标准差，爆管检测限为3倍标准差，即C⁺≥3σ时判定爆管。