一种基于时差系数的节假日天级需水量在线预测方法

    公开(公告)号:CN106203769A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201610464729.3

    申请日:2016-06-23

    CPC classification number: G06Q10/06315 G06Q50/06

    Abstract: 本发明公开了一种基于时差系数的节假日天级需水量在线预测方法,包括以下步骤:使用数据清洗手段对从SCADA系统传输至数据库的实时流量数据进行预处理;对数据库中的流量数据进行在线的时差系数分析;结合第二部分中的分析结果和实时累积流量,对节假日需水量进行在线预报。本发明提供的节假日天级需水量在线预测方法,对实时流量数据进行预处理,除了能够实现对超出阈值范围的数据的清洗,还能够实现对毛刺和重复数据的处理,从而提高预测的精度;采用时差系数分析方法,结合历史流量信息和实时累积流量数据,大幅提高节假日天级需水量预测精度。

    一种基于执行器饱和多智能体系统建模的协调控制方法

    公开(公告)号:CN106249717A

    公开(公告)日:2016-12-21

    申请号:CN201610755892.5

    申请日:2016-08-29

    CPC classification number: Y02P90/02 Y02P90/265 G05B19/418

    Abstract: 本发明公开了一种基于执行器饱和多智能体系统建模的协调控制方法,涉及多智能体系统领域,步骤包括:首先建立满足生产调度需求和生产过程信息流规则约束的对象子系统数学模型;随后通过统计分析来建立子系统间的信息交互网络,确定领导者系统和追踪者系统,并利用相关指标获得网络参数和子系统间的自适应耦合权重;通过求解控制器可行解,分别构造低增益控制器和高增益控制器,最终综合为低-高增益自适应控制律作用于每个子系统,实现追随者子系统对领导者子系统的追踪控制。本发明所述方法所得的控制器适用于各类非线性动态系统和非线性输入变量,且可以直接工作于现有的分布式控制系统,具有降低控制成本,提高控制精度的特点。

    一种基于执行器饱和多智能体系统建模的协调控制方法

    公开(公告)号:CN106249717B

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201610755892.5

    申请日:2016-08-29

    CPC classification number: Y02P90/02 Y02P90/265

    Abstract: 本发明公开了一种基于执行器饱和多智能体系统建模的协调控制方法,涉及多智能体系统领域,步骤包括:首先建立满足生产调度需求和生产过程信息流规则约束的对象子系统数学模型;随后通过统计分析来建立子系统间的信息交互网络,确定领导者系统和追踪者系统,并利用相关指标获得网络参数和子系统间的自适应耦合权重;通过求解控制器可行解,分别构造低增益控制器和高增益控制器,最终综合为低‑高增益自适应控制律作用于每个子系统,实现追随者子系统对领导者子系统的追踪控制。本发明所述方法所得的控制器适用于各类非线性动态系统和非线性输入变量,且可以直接工作于现有的分布式控制系统,具有降低控制成本,提高控制精度的特点。

    一种城市供水爆管界定方法

    公开(公告)号:CN108846232A

    公开(公告)日:2018-11-20

    申请号:CN201810690793.2

    申请日:2018-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种城市爆管界定方法,涉及城市供水管网压力监测领域,包括如下步骤:(1)在已经计算得到基础水压阈值的基础上,获取主要水压影响因素;(2)针对临时性水力设施动作调整优化水压阈值计算模型;(3)针对节假日信息调整优化所述水压阈值计算模型;(4)针对天气温度的调整优化所述水压阈值计算模型;(5)针对管段综合风险程度调整优化所述水压阈值计算模型;(6)将更新之后的所述水压阈值和相关数据滚动更新并存储。本发明通过已有的水压数据,建立分析模型,同时结合主要水压影响因素对不同水管的爆管风险进行综合评估,提升了检测的准确性。

    一种基于数据驱动的爆管界定方法

    公开(公告)号:CN108830505A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810690792.8

    申请日:2018-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的爆管界定方法,涉及城市供水管网压力监测领域,包括如下步骤:(1)获取目标区域中各个测压点的水压数据,构建水压数据序列;(2)对所述水压数据序列中的异常数据进行预处理,以去除所述水压数据序列中的异常数据并进行填补修正;(3)将预处理后的所述水压数据序列进行统计分析,计算得到基础水压阈值;(4)以所述基础水压阈值和实际水压数据进行比较,判断是否有爆管发生;(5)滚动更新并存储数据。本发明通过进行水压数据清洗,减小供水管网异常水压数据导致的误差;此外采用数据驱动建模的爆管界定方式,模型便于在线计算与滚动更新,有效的提升爆管界定的准确性。

    一种TBM液压推进系统PID控制参数优化方法

    公开(公告)号:CN106292281A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201610757268.9

    申请日:2016-08-29

    CPC classification number: G05B13/042

    Abstract: 本发明公开了一种TBM液压推进系统PID控制参数优化方法,属于隧道工程领域。本发明根据某一类型硬岩掘进机的实际施工情况,提出基于粒子群算法的PID控制器参数优化策略。将PID控制器参数当成粒子群中的粒子,得到最优粒子作为液压推进系统PID控制器参数。粒子群算法具有简单、容易实现的优势,不需要调整很多参数,并且具有较高的收敛精度和收敛速度。本发明基于粒子群算法,对PID控制器的参数进行优化整定,并应用于TBM液压推进系统的速度控制,有效改善系统的控制性能。

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