申请日2018.10.12
公开(公告)日2019.02.26
IPC分类号G01P5/00
摘要
本发明涉及一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法，与现有技术相比解决了难以准确估算出污水管网流速的缺陷。本发明包括以下步骤：污水管网多传感器数据的获取;ARMA模型的建立;流速结果的获得。本发明通过多传感器信息融合技术和ARMA模型，实现对污水管网系统中的流量数据的快速、准确估计。
权利要求书
1.一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
11)污水管网多传感器数据的获取，通过已放置的传感器读取其流速数据内容;
12)ARMA模型的建立，建立用于将污水管网流水速度变化拟合为噪声序列形式的ARMA模型;
13)流速结果的获得，利用ARMA模型对多传感器的流速数据进行修正估值计算，并对修正后的多传感器流速估值进行融合处理，得出污水管网流速数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法，其特征在于，所述ARMA模型的建立包括以下步骤：
21)将污水管网流水的速度变化转化为噪声序列的形式，设定ARMA模型，其设定如下：
A(q-1)yi(t)=C(q-1)vi(t)，
其中，yi(t)是污水管某处某单个传感器测得的流速观测值，vi(t)是yi(t)对应的系统噪声，A(q-1)和C(q-1)为带滞后因子q-1的多项式，其分别具有形式如下：
A(q-1)=1+a1q-1+...+anaq-na，
C(q-1)=1+c1q-1+...+cncq-nc，
其中，a1,…,ana、c1,…,cnc均是常参数，na是A(q-1)的阶次，nc是C(q-1)的阶次;
22)设定向量θ，θ采用递推辅助最小二乘法的拓展算法递推辅助变量法进行辨识,
θ=[a1,a2,...,ana,c1,c2,...,cnc]T;
23)设定其表达式如下：
其中，yi(t-1),...,yi(t-na)为历史上记录的污水管某处某单个传感器的污水流速的观测，为历史上的对于某处某单个传感器系统噪声的估值，T为转置符号;
24)设定多传感器中，每一个传感器的数据均对应相应的表示;
设观测y(t)，第i个传感器的观测是yi(t)，则用第i个传感器辨识的参数可由下式得到
其中，是向量θ由第i个传感器探测结果在t时刻的估值，是在t时刻的估值，Pi(t)是i个传感器在t时刻的误差方差矩阵，μ(t)是遗忘因子，βi为控制因子。
3.根据权利要求1所述的一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法，其特征在于，所述流速结果的获得包括以下步骤：
31)将多传感器的流速数据输入ARMA改进模型，得到多个传感器的流速数据修正后的流量估值;
32)对多个传感器的流量估值进行加权融合，
根据最小二乘估计的误差方差矩阵Pi(t)的迹的倒数作为权重因子，其表达式如下：
wi=1/tr(Pi(t))，
其中，tr(Pi(t))为最小二乘估计的误差矩阵Pi(t)的迹，其倒数即为权重因子wi;
33)计算观测y(t)的融合估值为
则可得到多传感器信息融合状态的加权融合估值。
说明书
一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，具体来说是一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法。
背景技术
在污水管网系统中，由于厌氧环境的存在，管网中沉积物滋生大量的细菌，其代谢产生大量的硫化物。硫化物对管网起到腐蚀的作用，长时间腐蚀可能导致管网破裂，并且硫化物本身持续不断的散发臭味，对于百姓的健康和城市的文明形象都起到负面影响。解决该问题的办法一般是针对性的投药，我国大小城市的投药一般来说都是恒定投药，少部分城市会根据早晚高峰来区分投药量。
但是投药所面对的关键问题是，污水管网中的水流并不是恒速的，投药量过少无法起到改善污水的作用，投药量过多药品本身会对管网起到腐蚀作用，且造成药品浪费。在某些时间段，污水管网中的水流较慢，相对应的投药量需要较少;而在某些时间段或特定天气条件下，污水管网中的水流较快，相对应的投药量需要较多。特别是针对于单个流量传感器而言，其流速变化还受到浑浊物形状、大小、浓密程度等多因素影响。并且污水管网中由于监测需要，其所涉及的流量传感器较多，实际应用中，又无法以某个单个流量传感器为基准进行流量判断，
因此，如何准确掌握污水管网中的流速已经成为急需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中难以准确估算出污水管网流速的缺陷，提供一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法来解决上述问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法，包括以下步骤：
污水管网多传感器数据的获取，通过已放置的传感器读取其流速数据内容;
ARMA模型的建立，建立用于将污水管网流水速度变化拟合为噪声序列形式的ARMA模型;
流速结果的获得，利用ARMA模型对多传感器的流速数据进行修正估值计算，并对修正后的多传感器流速估值进行融合处理，得出污水管网流速数据。
所述ARMA模型的建立包括以下步骤：
将污水管网流水的速度变化转化为噪声序列的形式，设定ARMA模型，其设定如下：
A(q-1)yi(t)=C(q-1)vi(t)，
其中，yi(t)是污水管某处某单个传感器测得的流速观测值，vi(t)是yi(t)对应的系统噪声，A(q-1)和C(q-1)为带滞后因子q-1的多项式，其分别具有形式如下：
A(q-1)=1+a1q-1+...+anaq-na，
C(q-1)=1+c1q-1+...+cncq-nc，
其中，a1,…,ana、c1,…,cnc均是常参数，na是A(q-1)的阶次，nc是C(q-1)的阶次;
设定向量θ，θ采用递推辅助最小二乘法的拓展算法递推辅助变量法进行辨识;
θ=[a1,a2,...,ana,c1,c2,...,cnc]T;
设定设定多传感器中，每一个传感器的数据均对应相应的表示;
设观测y(t)，第i个传感器的观测是yi(t)，则用第i个传感器辨识的参数可由下式得到
所述流速结果的获得包括以下步骤：
将多传感器的流速数据输入ARMA改进模型，得到多个传感器的流速数据修正后的流量估值;
对多个传感器的流量估值进行加权融合，
根据最小二乘估计的误差方差矩阵Pi(t)的迹的倒数作为权重因子，其表达式如下：
wi=1/tr(Pi(t))，
其中，tr(Pi(t))为最小二乘估计的误差矩阵Pi(t)的迹，其倒数即为权重因子wi;
计算观测y(t)的融合估值为
则可得到多传感器信息融合状态的加权融合估值。
有益效果
本发明的一种基于信息融合及ARMA模型的污水管网流速检测方法，与现有技术相比通过多传感器信息融合技术和ARMA模型，实现对污水管网系统中的流量数据的快速、准确估计。
本发明通过多传感器信息融合技术，使得在传感器均正常工作的情况下，充分利用多传感器信息融合策略进行融合，增加了检测精度;同时在污水处理系统这样高腐蚀的环境中，一旦遇到传感器损坏的情形，其他传感器仍然能保障系统运行，不会因为某一个传感器的失效影响检测速度，极大的增加了检测系统的鲁棒性。同时，本发明将软测量模型拟合为ARMA模型的形式，结合辅助参数的多个传感器的融合估值，实现对关键指标快速、准确检测的目的。
