【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及故障診斷，尤其涉及一種污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、故障診斷
涉及使用各種工具和方法來檢測、分析和確定系統(tǒng)、機(jī)械或電子設(shè)備的故障。在電氣工程領(lǐng)域，這通常包括通過監(jiān)測設(shè)備的電氣特性（如電壓、電流、阻抗等）來識別潛在的問題。故障診斷技術(shù)可以實(shí)時(shí)進(jìn)行，幫助預(yù)防設(shè)備故障，并優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，減少停機(jī)時(shí)間。這項(xiàng)技術(shù)廣泛應(yīng)用于各種行業(yè)，包括制造業(yè)、能源管理、交通運(yùn)輸及基礎(chǔ)設(shè)施管理等，尤其是在關(guān)鍵設(shè)備和高價(jià)值資產(chǎn)的維護(hù)中顯得尤為重要。
2、其中，污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)是指利用先進(jìn)的傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來監(jiān)控污水處理系統(tǒng)中的管道。這種系統(tǒng)的用途主要是實(shí)時(shí)監(jiān)測管道的運(yùn)行狀況，包括流量、壓力、化學(xué)成分等變量，并通過分析這些數(shù)據(jù)來預(yù)測和診斷潛在的管道故障或泄漏問題。這樣的監(jiān)測不僅提高了污水處理的效率，還有助于及時(shí)修復(fù)問題，防止環(huán)境污染和降低維護(hù)成本。
3、現(xiàn)有技術(shù)中的故障診斷通常依賴于簡單的閾值報(bào)警或周期性檢測，對于復(fù)雜系統(tǒng)的快速變化和微小異常的捕捉能力有限。這種方法在面對大規(guī)模、復(fù)雜的管道網(wǎng)絡(luò)時(shí)，常常無法及時(shí)準(zhǔn)確地處理所有關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的變化，導(dǎo)致維護(hù)響應(yīng)延遲，增加了系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn)。此外，這種響應(yīng)的滯后性不僅影響運(yùn)營效率，還可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)和過度維護(hù)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用了如下技術(shù)方案：一種污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)包括：p>
3、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析模塊收集管道網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與連通信息，計(jì)算多節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)與幾何屬性，識別相鄰節(jié)點(diǎn)之間的管道長度和連接方向，計(jì)算多節(jié)點(diǎn)之間形成的環(huán)路長度與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，分析結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性特征，獲取拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)；
4、拓?fù)涮卣鲌D卷積模塊基于所述拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)，建立節(jié)點(diǎn)和連接的圖結(jié)構(gòu)，提取每個(gè)節(jié)點(diǎn)與鄰近節(jié)點(diǎn)的特征，包括流量特征、壓力特征、節(jié)點(diǎn)的幾何特征、管道物理狀態(tài)，計(jì)算特征的傳播變化情況，對節(jié)點(diǎn)與結(jié)構(gòu)的整體圖模型進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取空間結(jié)構(gòu)的模式特征，獲取結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型；
5、數(shù)據(jù)流動態(tài)監(jiān)測模塊接收實(shí)時(shí)管道運(yùn)行數(shù)據(jù)，解析多節(jié)點(diǎn)的流量與壓力數(shù)值，計(jì)算多節(jié)點(diǎn)間的流量梯度與壓力差異，基于所述結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型更新整體管道網(wǎng)絡(luò)特征，分析當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)的變化趨勢，獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果；
6、異常模式識別模塊基于所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，逐步比對多節(jié)點(diǎn)的流量與壓力數(shù)值，判斷偏離正常范圍的節(jié)點(diǎn)與連接，計(jì)算異常節(jié)點(diǎn)的數(shù)量和分布，驗(yàn)證異常節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)模式，生成異常識別指標(biāo)；
7、故障預(yù)警模塊依據(jù)所述異常識別指標(biāo)，判定節(jié)點(diǎn)或管段的故障等級，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)或管段的風(fēng)險(xiǎn)值，依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)值調(diào)整監(jiān)控目標(biāo)，識別到連鎖效應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，生成故障預(yù)警信息。
8、所述拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)具體為節(jié)點(diǎn)連接數(shù)、節(jié)點(diǎn)幾何屬性、相鄰節(jié)點(diǎn)間管道長度，所述結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型包括特征傳播變化、圖模型卷積、空間結(jié)構(gòu)模式，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果具體為流量梯度、壓力差異、運(yùn)行狀態(tài)變化趨勢，所述異常識別指標(biāo)包括異常節(jié)點(diǎn)數(shù)量、異常節(jié)點(diǎn)分布、目標(biāo)模式驗(yàn)證，所述故障預(yù)警信息包括故障等級、節(jié)點(diǎn)或管段風(fēng)險(xiǎn)值、聯(lián)鎖效應(yīng)節(jié)點(diǎn)。
9、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，所述拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)的獲取步驟具體為：
10、收集管道網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與連通信息，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)以及與相鄰節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)性，確定節(jié)點(diǎn)間的基本拓?fù)溥B接，生成節(jié)點(diǎn)連接數(shù)及其基本拓?fù)溥B接數(shù)據(jù)；
11、從所述節(jié)點(diǎn)連接數(shù)及其基本拓?fù)溥B接數(shù)據(jù)中提取管道長度和連接方向，根據(jù)連接數(shù)和節(jié)點(diǎn)間距離計(jì)算每條管道的幾何屬性，得到管道長度和方向數(shù)據(jù)；
12、利用所述管道長度和方向數(shù)據(jù)，結(jié)合節(jié)點(diǎn)的空間分布，計(jì)算多節(jié)點(diǎn)之間形成的環(huán)路長度和相互連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，獲取環(huán)路長度與結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；
13、對所述環(huán)路長度與結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用公式：
14、；
15、計(jì)算環(huán)路的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性特征，獲取拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)；
16、其中，代表第i條管道的長度，表示每條管道在網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際物理長度，用于衡量管道段對整體結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的貢獻(xiàn)大小，代表管道方向系數(shù)，是一個(gè)調(diào)整系數(shù)，反映管道方向與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中其他元素方向的一致性或差異性，代表連接數(shù)，即某個(gè)節(jié)點(diǎn)連接的管道數(shù)，代表連接的權(quán)重因子，用于調(diào)整差異化連接在結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性計(jì)算中的相對重要性，代表管道網(wǎng)絡(luò)中的管道總數(shù)。
17、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，所述節(jié)點(diǎn)和連接的圖結(jié)構(gòu)的獲取步驟具體為：
18、基于所述拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)，提取每個(gè)節(jié)點(diǎn)的空間坐標(biāo)和連接關(guān)系，建立節(jié)點(diǎn)集合和連接集合，生成節(jié)點(diǎn)與連接基本信息數(shù)據(jù)；
19、從所述節(jié)點(diǎn)與連接基本信息數(shù)據(jù)中提取多個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量與相鄰節(jié)點(diǎn)特征，計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的距離和連接權(quán)重，得到節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)特性；
20、基于所述節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)特性，計(jì)算多個(gè)節(jié)點(diǎn)與相鄰節(jié)點(diǎn)的權(quán)重分布，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)之間的連接圖結(jié)構(gòu)，采用公式：
21、；
22、計(jì)算整體圖結(jié)構(gòu)的連接權(quán)重特性，獲取節(jié)點(diǎn)和連接的圖結(jié)構(gòu)；
23、其中，代表節(jié)點(diǎn)和連接的圖結(jié)構(gòu)，代表第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)重，代表節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)，代表節(jié)點(diǎn)與相鄰節(jié)點(diǎn)的距離，代表連接強(qiáng)度的調(diào)節(jié)因子，代表節(jié)點(diǎn)的總數(shù)。
24、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，所述結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型的獲取步驟具體為：
25、基于所述節(jié)點(diǎn)和連接的圖結(jié)構(gòu)，分析節(jié)點(diǎn)特征的初始分布情況，計(jì)算特征在差異化節(jié)點(diǎn)之間的傳播概率，使用特征傳播概率矩陣更新每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，得到初步的節(jié)點(diǎn)特征傳播數(shù)據(jù)；
26、從所述節(jié)點(diǎn)特征傳播數(shù)據(jù)中提取每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征變化趨勢，利用時(shí)間序列分析方法評估特征的動態(tài)變化，計(jì)算節(jié)點(diǎn)特征變化的速度和方向，得到特征動態(tài)變化分析結(jié)果；
27、將所述特征動態(tài)變化分析結(jié)果引入圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的連接強(qiáng)度和特征變化趨勢調(diào)整圖卷積核參數(shù)，采用公式：
28、；
29、進(jìn)行卷積運(yùn)算，更新圖模型的狀態(tài)，獲取結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型；
30、其中，表示結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型，表示學(xué)習(xí)率，和分別代表節(jié)點(diǎn)在時(shí)刻和的特征值，代表衰減因子，代表節(jié)點(diǎn)之間的距離，代表調(diào)節(jié)因子，代表節(jié)點(diǎn)的溫度參數(shù)，代表節(jié)點(diǎn)的總數(shù)。
31、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的獲取步驟具體為：
32、接收實(shí)時(shí)管道運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括每個(gè)節(jié)點(diǎn)的流量和壓力數(shù)值，根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)間的流量梯度和壓力差異，使用流量梯度和壓力差異數(shù)據(jù)，生成初步的節(jié)點(diǎn)間差異數(shù)據(jù)；
33、將所述初步的節(jié)點(diǎn)間差異數(shù)據(jù)與所述結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型融合，根據(jù)當(dāng)前流量和壓力狀態(tài)更新模型參數(shù)，進(jìn)行模型狀態(tài)的實(shí)時(shí)調(diào)整，計(jì)算得到更新后的管道網(wǎng)絡(luò)特征數(shù)據(jù)；
34、分析所述更新后的管道網(wǎng)絡(luò)特征數(shù)據(jù)，通過圖理論和流體動力學(xué)原理，評估網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)和潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，采用公式：
35、；
36、進(jìn)行實(shí)時(shí)的趨勢分析，得到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果；
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)具體為節(jié)點(diǎn)連接數(shù)、節(jié)點(diǎn)幾何屬性、相鄰節(jié)點(diǎn)間管道長度，所述結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型包括特征傳播變化、圖模型卷積、空間結(jié)構(gòu)模式，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果具體為流量梯度、壓力差異、運(yùn)行狀態(tài)變化趨勢，所述異常識別指標(biāo)包括異常節(jié)點(diǎn)數(shù)量、異常節(jié)點(diǎn)分布、目標(biāo)模式驗(yàn)證，所述故障預(yù)警信息包括故障等級、節(jié)點(diǎn)或管段風(fēng)險(xiǎn)值、聯(lián)鎖效應(yīng)節(jié)點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)的獲取步驟具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)和連接的圖結(jié)構(gòu)的獲取步驟具體為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型的獲取步驟具體為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的獲取步驟具體為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述故障預(yù)警信息的獲取步驟具體為：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)具體為節(jié)點(diǎn)連接數(shù)、節(jié)點(diǎn)幾何屬性、相鄰節(jié)點(diǎn)間管道長度，所述結(jié)構(gòu)動態(tài)變化模型包括特征傳播變化、圖模型卷積、空間結(jié)構(gòu)模式，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果具體為流量梯度、壓力差異、運(yùn)行狀態(tài)變化趨勢，所述異常識別指標(biāo)包括異常節(jié)點(diǎn)數(shù)量、異常節(jié)點(diǎn)分布、目標(biāo)模式驗(yàn)證，所述故障預(yù)警信息包括故障等級、節(jié)點(diǎn)或管段風(fēng)險(xiǎn)值、聯(lián)鎖效應(yīng)節(jié)點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的污水處理管道智能監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述拓?fù)鋷缀翁卣鲾?shù)據(jù)的獲取步驟具體...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：辛楓，王艷革，辛宇，
申請(專利權(quán))人：營口思凈環(huán)保科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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