本發(fā)明涉及水利領域，更具體地說，它涉及一種智慧水利在線監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術：

1、在水利工程中，管道泄漏是常見的安全隱患之一。傳統(tǒng)的檢測方法主要依賴于人工檢查或簡單的傳感器監(jiān)控，這些方法往往響應速度慢、精度低且成本高。

2、在傳統(tǒng)方法容易受到環(huán)境噪音干擾，導致誤判，對于長距離管道網(wǎng)絡，難以精確地定位滲漏點，造成因滲漏引發(fā)的安全風險，影響水資源管理效率。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種智慧水利在線監(jiān)測系統(tǒng)，解決相關技術中的技術問題。

2、本發(fā)明提供了一種智慧水利在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)采集與預處理模塊：從傳感器獲取原始數(shù)據(jù)，并進行預處理操作，對原始數(shù)據(jù)進行特征提取、分類，利用到達時間差、多傳感器陣列技術計算滲漏的大致位置；

4、數(shù)字孿生模型構建模塊：構建一個高保真的虛擬模型，模擬實際管道系統(tǒng)的運行狀態(tài)；

5、仿真環(huán)境搭建模塊：在數(shù)字孿生模型的基礎上，搭建仿真環(huán)境，在drl智能體在仿真環(huán)境中進行訓練和測試；

6、智能體訓練模塊：在仿真環(huán)境中訓練drl智能體，使其能夠在不同工況下做出最優(yōu)決策；

7、自適應調控策略模塊：根據(jù)當前水流條件動態(tài)調整drl智能體的狀態(tài)空間和動作空間，引入自適應參數(shù)調整機制；

8、多輪驗證與精確定位模塊：經(jīng)過多輪驗證逐步縮小泄漏位置范圍，最終確定最精確的泄漏位置；

9、結果輸出與展示模塊：輸出最終的泄漏位置和其他相關參數(shù)，并以可視化方式展示給用戶。

10、進一步地，在數(shù)據(jù)采集與預處理模塊中執(zhí)行以下步驟：

11、s100，數(shù)據(jù)采集與預處理：使用聲學傳感器、水流傳感器和壓力傳感器采集管道內的聲音、水流和壓力數(shù)據(jù)；

12、s200，特征提取與分類：對采集到的聲音信號進行特征提取，并通過訓練好的機器學習模型進行分類，判斷是否存在泄漏；

13、s300，初步定位：利用到達時間差、多傳感器陣列技術計算滲漏的大致位置。

14、進一步地，在步驟s300中還包括以下內容：

15、假設有個聲學傳感器，每個傳感器記錄了泄漏聲音信號的到達時間，其中；

16、對于每對傳感器，計算它們之間的到達時間差：

17、；

18、其中和分別是第i和第j個傳感器記錄的到達時間，是第i和第j個傳感器之間的到達時間差；

19、假設聲波在管道中的傳播速度為，基于到達時間差和聲速，計算每對傳感器之間的距離差：

20、；

21、其中是第i和第j個傳感器之間的距離差；

22、假設泄漏點的位置為，傳感器的位置分別為，則構建以下方程組：

23、；

24、；

25、；

26、將上述方程組寫成矩陣形式：

27、；

28、其中是由傳感器位置和距離差構成的系數(shù)矩陣，是泄漏點的位置向量，是由距離差構成的常數(shù)向量；

29、使用最小二乘法或其他優(yōu)化算法求解方程組，得到泄漏點的初步位置估計：

30、；

31、假設傳感器陣列為均勻線性陣列，包含個傳感器，間距為；

32、陣列響應模型表示為：

33、；

34、其中是泄漏點相對于陣列中心的方向角估計值，是聲波的波長，表示陣列響應結果；

35、計算接收信號的協(xié)方差矩陣：

36、；

37、其中是接收信號向量，表示期望運算符，是的共軛轉置；

38、使用music（多重信號分類）算法進行譜估計，找到泄漏點的方向角估計值：

39、；

40、其中是噪聲子空間的特征向量矩陣，選擇譜估計的最大值對應的作為泄漏點的方向角估計值，結合方向角估計值和已知的距離信息，進一步估計泄漏點的實際位置。

41、進一步地，假設物理系統(tǒng)的狀態(tài)變量為，則數(shù)字孿生模型的狀態(tài)變量表示為，數(shù)字孿生模型的目標是使盡可能接近；

42、在數(shù)字孿生模型構建模塊中執(zhí)行以下步驟：

43、物理模型建立：基于物理定律建立系統(tǒng)的數(shù)學模型；

44、對于水流速度和壓力，使用以下方程：

45、；

46、其中是水的密度，是水的動力黏度，是梯度算子，是拉普拉斯算子，表示速度對時間的偏導數(shù)，是對流項，是壓力場，是水流速度向量，是時間；

47、參數(shù)校準：使用歷史數(shù)據(jù)對模型進行校準，確保模型的輸出與實際系統(tǒng)的輸出一致；

48、校準目標函數(shù)表示為：

49、；

50、其中是樣本數(shù)量，是實際系統(tǒng)的狀態(tài)，是數(shù)字孿生模型的狀態(tài)，是模型參數(shù)，表示校準目標函數(shù)；

51、實時更新：在運行過程中，根據(jù)最新的傳感器數(shù)據(jù)實時更新數(shù)字孿生模型的狀態(tài)；

52、；

53、其中表示當前時刻從傳感器獲取的實際測量數(shù)據(jù)向量，表示更新后的數(shù)字孿生模型狀態(tài)向量，表示更新函數(shù)。

54、進一步地，假設仿真環(huán)境的狀態(tài)為，動作空間為，獎勵函數(shù)為；

55、在仿真環(huán)境搭建模塊中執(zhí)行以下步驟：

56、狀態(tài)初始化：初始化仿真環(huán)境的狀態(tài)：

57、；

58、動作執(zhí)行：智能體在每個時間步執(zhí)行動作，并觀察仿真環(huán)境的響應：

59、；

60、獎勵計算：根據(jù)當前狀態(tài)和動作計算獎勵：

61、；

62、其中、和分別為減少泄漏風險、優(yōu)化資源利用和保持系統(tǒng)穩(wěn)定的獎勵。

63、進一步地，假設智能體的策略網(wǎng)絡參數(shù)為，則策略函數(shù)表示為：

64、；

65、在智能體訓練模塊中執(zhí)行以下步驟：

66、經(jīng)驗回放：將每一步的經(jīng)驗存儲在一個經(jīng)驗池中：

67、；

68、梯度更新：從經(jīng)驗池中隨機抽取一批經(jīng)驗，計算策略網(wǎng)絡的損失函數(shù)，并更新參數(shù)：

69、；

70、其中是折扣因子，是q值函數(shù)，是目標網(wǎng)絡的參數(shù)；

71、參數(shù)更新：

72、使用梯度下降法更新策略網(wǎng)絡的參數(shù)：

73、；

74、其中是學習率。

75、進一步地，在自適應調控策略模塊中執(zhí)行的以下步驟：

76、捕捉水流條件的快速變化，計算水流速度和壓力的瞬時變化率；

77、使用滑動窗口平均值來計算水流速度和壓力的均值；

78、對采集到的水流速度和壓力數(shù)據(jù)進行分析，識別異常情況并評估其對管道的影響，使用統(tǒng)計方法檢測水流速度和壓力的異常值，使用線性回歸或其他趨勢分析方法，評估水流速度和壓力的長期趨勢；

79、根據(jù)當前水流條件動態(tài)調整drl智能體的狀態(tài)空間和動作空間，使其能夠在不同工況下做出最優(yōu)決策。

80、進一步地，在多輪驗證與精確定位模塊中執(zhí)行以下步驟：

81、引入經(jīng)驗回放機制，將歷史軌跡存儲在一個經(jīng)驗池中，并從中隨機抽取樣本進行訓練：

82、；

83、其中是經(jīng)驗池，是一條經(jīng)驗樣本；

84、根據(jù)初步定位結果，逐步調整相關區(qū)域的閘門開度，觀察水流變化情況，并進行多輪驗證，直到找到最精確的滲漏位置；

85、假設初步定位結果為，則最終精確定位通過多輪驗證實現(xiàn)：

86、；

87、其中是最終確定的滲漏位置，是預測的質量函數(shù)，是實際質量函數(shù)，是驗證的總次數(shù)。

88、進一步地，其中最終確定的滲漏位置的計算公式如下：

89、；

90、其中表示泄漏位置，表示泄漏量，表示管道直徑，表示水流速度，表示壓力差，表示管道材質，表示管道厚度；

91、；

92、其中表示三維坐標向量的轉置；

93、；

94、其中是泄漏的體積變化量，是時間間隔；

95、；

96、其中是管道的截面積；

97、；

98、其中是水流流量；

99、；

100、其中和分別是泄漏點上游和下游的壓力。

101、本發(fā)明還提出一種存儲介質，存儲有非暫時性計算機可讀指令，用于執(zhí)行前述的一種智慧水利在線監(jiān)測系統(tǒng)中的一個或多個模塊所對應的步驟。

102、本發(fā)明的有益效果在于：

103、本發(fā)明整合聲紋識別技術和drl算法，縮短了響應時間并提高了定位精度，并通過對水流速度、壓力及聲學信號的瞬時變化率及滑動窗口平均值的計算，自適應調控策略使系統(tǒng)能夠根據(jù)當前水流條件動態(tài)調整狀態(tài)空間和動作空間，drl智能體通過自適應參數(shù)調整機制，能夠在復雜多變的環(huán)境下做出智能決策，精確地定位出滲漏點，減少因滲漏引發(fā)的安全風險，提升水資源管理效率。