手機(jī)軟件制作網(wǎng)站,網(wǎng)盤資源,宣武手機(jī)網(wǎng)站建設(shè),要屏蔽一個網(wǎng)站要怎么做?作者簡介#xff1a;熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者#xff0c;擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 #x1f34e; 往期回顧關(guān)注個人主頁#xff1a;Matlab科研工作室 #x1f34a;個人信條#xff1a;格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿…?作者簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個人主頁Matlab科研工作室個人信條格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真咨詢內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹一、引言供水管網(wǎng)作為城市基礎(chǔ)設(shè)施的核心組成部分承擔(dān)著保障居民生活用水、工業(yè)生產(chǎn)用水的重要職責(zé)。然而由于管網(wǎng)老化、地質(zhì)沉降、施工擾動等多種因素漏水問題頻發(fā)。管網(wǎng)漏水不僅造成水資源的大量浪費(fèi)還可能引發(fā)路面塌陷、水質(zhì)污染等次生災(zāi)害直接影響城市運(yùn)行安全與居民生活質(zhì)量。因此精準(zhǔn)、高效的漏水定位技術(shù)成為供水管網(wǎng)運(yùn)維管理中的關(guān)鍵需求對降低運(yùn)維成本、提升管網(wǎng)運(yùn)行可靠性具有重要意義。目前供水管網(wǎng)漏水定位技術(shù)主要分為傳統(tǒng)方法與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法兩大類。傳統(tǒng)方法如聽聲法、關(guān)閥排查法等依賴人工經(jīng)驗(yàn)效率低下且在復(fù)雜管網(wǎng)環(huán)境中定位精度有限早期數(shù)據(jù)驅(qū)動方法多基于單一監(jiān)測數(shù)據(jù)如流量、壓力構(gòu)建模型未充分利用管網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)聯(lián)信息導(dǎo)致在傳感器故障、噪聲干擾等場景下穩(wěn)健性不足。近年來融合多源數(shù)據(jù)與管網(wǎng)拓?fù)湫畔⒌姆€(wěn)健數(shù)據(jù)驅(qū)動方法成為研究熱點(diǎn)。其中基于壓力測量與拓?fù)湫畔⒌姆桨笐{借壓力信號易采集、對漏水響應(yīng)敏感、拓?fù)湫畔⒖删珳?zhǔn)刻畫管網(wǎng)關(guān)聯(lián)特性的優(yōu)勢展現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。本文提出一種基于壓力測量和拓?fù)湫畔⒌姆€(wěn)健數(shù)據(jù)驅(qū)動漏水定位方法該方法在漏水被檢測后觸發(fā)通過融合入口壓力與流量測量數(shù)據(jù)、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)壓力監(jiān)測數(shù)據(jù)及管網(wǎng)拓?fù)湫畔?gòu)建降階模型實(shí)現(xiàn)無漏狀態(tài)下的壓力估計利用殘差分析與拓?fù)潢P(guān)聯(lián)推導(dǎo)實(shí)現(xiàn)漏水定位。同時引入傳感器故障驗(yàn)證機(jī)制提升方法的穩(wěn)健性。本文將系統(tǒng)闡述方法的核心理論基礎(chǔ)詳細(xì)介紹實(shí)現(xiàn)流程并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的定位精度與穩(wěn)健性為供水管網(wǎng)漏水定位的工程應(yīng)用提供理論支撐與技術(shù)參考。二、核心理論基礎(chǔ)2.1 供水管網(wǎng)特性與漏水響應(yīng)機(jī)制供水管網(wǎng)是由節(jié)點(diǎn)水源、用戶節(jié)點(diǎn)、連接節(jié)點(diǎn)與管道邊組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)其水力特性遵循能量守恒與質(zhì)量守恒定律。在正常運(yùn)行狀態(tài)下管網(wǎng)內(nèi)的壓力、流量分布相對穩(wěn)定當(dāng)發(fā)生漏水時漏水點(diǎn)會形成局部壓力降該壓力擾動會沿管網(wǎng)拓?fù)渎窂絺鞑?dǎo)致周邊監(jiān)測節(jié)點(diǎn)的壓力值偏離正常范圍。這種壓力響應(yīng)特性是基于壓力測量進(jìn)行漏水定位的核心依據(jù)。漏水引發(fā)的壓力變化具有顯著的拓?fù)湎嚓P(guān)性距離漏水點(diǎn)越近的監(jiān)測節(jié)點(diǎn)壓力變化幅度越大壓力擾動的傳播路徑與管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)直接相關(guān)受管道阻力、節(jié)點(diǎn)連接關(guān)系等拓?fù)鋵傩杂绊?。因此充分利用管網(wǎng)拓?fù)湫畔⒖删珳?zhǔn)刻畫壓力擾動的傳播規(guī)律提升漏水定位的準(zhǔn)確性。2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動定位的核心原理數(shù)據(jù)驅(qū)動漏水定位的核心思想是通過分析監(jiān)測數(shù)據(jù)與管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)漏水狀態(tài)的識別與定位無需依賴復(fù)雜的物理機(jī)理建模。其基本邏輯為首先利用無漏狀態(tài)下的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型建立正常運(yùn)行狀態(tài)下的參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系然后將實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)與模型輸出的正常狀態(tài)估計值進(jìn)行對比生成殘差信號最后通過殘差分析判斷漏水是否發(fā)生并結(jié)合管網(wǎng)拓?fù)湫畔⑼茖?dǎo)漏水位置。本文方法的核心優(yōu)勢在于“穩(wěn)健性”設(shè)計一方面通過融合拓?fù)湫畔⒓s束數(shù)據(jù)模型降低單一數(shù)據(jù)噪聲對定位結(jié)果的影響另一方面引入傳感器故障驗(yàn)證機(jī)制通過壓力殘差分析識別故障傳感器避免錯誤數(shù)據(jù)導(dǎo)致的定位偏差。2.3 管網(wǎng)拓?fù)浔碚髋c關(guān)聯(lián)分析管網(wǎng)拓?fù)湫畔⑼ǔＭㄟ^關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行數(shù)學(xué)表征關(guān)聯(lián)矩陣( H in { -1, 0, 1 }^{n imes m} )中每行對應(yīng)一個節(jié)點(diǎn)每列對應(yīng)一條管道。矩陣元素取值規(guī)則為若管道起始于節(jié)點(diǎn)( i )則( H(i,j)1 )若管道終止于節(jié)點(diǎn)( i )則( H(i,j)-1 )若管道與節(jié)點(diǎn)( i )無關(guān)聯(lián)則( H(i,j)0 )?；陉P(guān)聯(lián)矩陣可建立管網(wǎng)水力特性與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。根據(jù)能量定律管道兩端的壓差與流量、管道阻力及高程差相關(guān)其表達(dá)式為$$Delta p H^T p - h_{th}$$其中( Delta p )為管道壓差向量單位米水柱( p )為節(jié)點(diǎn)絕對壓力向量單位米水柱( h_{th} )為管道兩端高程差向量單位米( H^T )為關(guān)聯(lián)矩陣的轉(zhuǎn)置。該式精準(zhǔn)刻畫了管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對壓力分布的約束作用為融合拓?fù)湫畔⒌膲毫烙嬇c漏水定位提供了理論基礎(chǔ)。?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼%}load(Graph_s.mat)%select sensorselec_sensors{1} elec;%Graphweights(1.21216*10^10*length1)./(120^(1.852)*Diameter.^(4.87)); %length/diameter^5 [m][m]G graph(S,T,weights);%1 Nodes between the resevoir to the sensor nodeP[];for i1:length(elec_sensors{1,1})P{i}shortestpath(G,32,elec_sensors{1,1}(i));end%2 Analyze for each leak node hypothesisnode_l[];for i1:31node_l{i}shortestpath(G,32,i);end%3 Create plausabilityfor i1:31maxi[];for j1:length(elec_sensors{1,1})maxi(j) sum(ismember(P{1,j},node_l{1,i}));[~,IB] ismember(P{1,j},node_l{1,i});Cpnode_l{1,i}(IB(2:maxi(j)));Pl(j,i) distances(G,32,Cp(maxi(j)-1));endend% weightslength1; %length/diameter^5 [m][m]% G graph(S,T,weights);di[];for j1:31for i1:length(elec_sensors{1,1})di(i,j)1/distances(G,j,elec_sensors{1,1}(i));endenddi(diinf)0;didi./sum(di);di(di0)1;% Pl_n Pl;Pl_n Pl.*di;% Pl_n1./Pl_n;Pl_nPl_n./sum(Pl_n);end 參考文獻(xiàn) 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料團(tuán)隊擅長輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺風(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時間窗、多車場等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時序、回歸、分類、聚類和降維2.1 bp時序、回歸預(yù)測和分類2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時序、回歸預(yù)測和分類2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時序、回歸預(yù)測和分類2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測2.12 RF隨機(jī)森林時序、回歸預(yù)測和分類2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時序、回歸預(yù)測和分類2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和分類2.16 時序、回歸預(yù)測和分類2.17 時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.19 Transform各類組合時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、用電量預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲巡邏、公交車時間調(diào)度、水庫調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化 無人機(jī)應(yīng)用方面無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號處理方面信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化、心電信號、DOA估計、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號調(diào)制、誤碼率、信號估計、DTMF、信號檢測電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動觀察法/電導(dǎo)增量法、電動汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化電力系統(tǒng)核心問題經(jīng)濟(jì)調(diào)度機(jī)組組合、最優(yōu)潮流、安全約束優(yōu)化。新能源消納風(fēng)光儲協(xié)同規(guī)劃、棄風(fēng)棄光率量化、爬坡速率約束建模多能耦合系統(tǒng)電-氣-熱聯(lián)合調(diào)度、P2G與儲能容量配置新型電力系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)靈活性資源虛擬電廠、需求響應(yīng)、V2G車網(wǎng)互動、分布式儲能優(yōu)化穩(wěn)定與控制慣量支撐策略、低頻振蕩抑制、黑啟動預(yù)案設(shè)計低碳轉(zhuǎn)型碳捕集電廠建模、綠氫制備經(jīng)濟(jì)性分析、LCOE度電成本核算風(fēng)光出力預(yù)測LSTM/Transformer時序預(yù)測、預(yù)測誤差場景生成GAN/蒙特卡洛不確定性優(yōu)化魯棒優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃、機(jī)會約束建模能源流分析、PSASP復(fù)雜電網(wǎng)建模經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法優(yōu)化改進(jìn)模型優(yōu)化潮流分析魯棒優(yōu)化創(chuàng)新點(diǎn)文獻(xiàn)復(fù)現(xiàn)微電網(wǎng)配電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行調(diào)度綜合能源混合儲能容量配置平抑風(fēng)電波動多目標(biāo)優(yōu)化靜態(tài)交通流量分配階梯碳交易分段線性化光伏混合儲能VSG并網(wǎng)運(yùn)行構(gòu)網(wǎng)型變流器 虛擬同步機(jī)等包括混合儲能HESS蓄電池超級電容器電壓補(bǔ)償,削峰填谷一次調(diào)頻功率指令跟隨光伏儲能參與一次調(diào)頻功率平抑直流母線電壓控制MPPT最大功率跟蹤控制構(gòu)網(wǎng)型儲能光伏微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化新能源虛擬同同步機(jī)VSG并網(wǎng)小信號模型 元胞自動機(jī)方面交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長 金屬腐蝕 雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計、陣列優(yōu)化、NLOS識別 車間調(diào)度零等待流水車間調(diào)度問題NWFSP、置換流水車間調(diào)度問題PFSP、混合流水車間調(diào)度問題HFSP、零空閑流水車間調(diào)度問題NIFSP、分布式置換流水車間調(diào)度問題 DPFSP、阻塞流水車間調(diào)度問題BFSP5 往期回顧掃掃下方二維碼