引黃灌渠斗口水流量軟測(cè)量技術(shù)研究.pdf

1、實(shí)現(xiàn)引黃灌渠水流量連續(xù)自動(dòng)測(cè)量和遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸是實(shí)行可交易水權(quán)制度和建設(shè)數(shù)字灌區(qū)的重要技術(shù)基礎(chǔ)之一。引黃灌渠斗口特指引黃干渠通向支渠的放水閘口(簡(jiǎn)稱斗口)，按照引黃灌區(qū)現(xiàn)行水資源管理辦法，灌渠斗口水流量是水資源管理部門與用水單位結(jié)算水費(fèi)的法定依據(jù)。利用閘口水工建筑物(灌渠斗口)量水不需要修筑專門的量水設(shè)施，可以避免量水設(shè)施帶來(lái)的水頭損失等弊端，是最為經(jīng)濟(jì)和廣泛采用的灌渠量水方法。由于引黃灌渠泥砂含量大、淤積嚴(yán)重、漂浮物多、水流形態(tài)變化無(wú)常

2、，一般只能通過(guò)觀測(cè)干渠(閘前)和支渠(閘后)若干點(diǎn)水位以及啟閘高度，依據(jù)閘口水工建筑物的類別和水流形態(tài)，選用基于水力學(xué)分析的量水公式和現(xiàn)場(chǎng)率定的綜合流量系數(shù)來(lái)估算水流量，具有軟測(cè)量的典型特征。 本文基于國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“引黃灌渠斗口流量自動(dòng)測(cè)量方法與裝置研究”(60165001)，主要開(kāi)展了以下研究工作： (1)從實(shí)現(xiàn)可交易水權(quán)制度和引黃灌區(qū)數(shù)字化的目標(biāo)出發(fā)，設(shè)計(jì)了基于短消息服務(wù)的引黃灌渠水流量遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)總體方案，

3、并研制了作為該網(wǎng)絡(luò)重要現(xiàn)場(chǎng)單元的灌渠斗口水流量自動(dòng)測(cè)量裝置(ZL200420050359.1)以及與之配套的兩種水位測(cè)量?jī)x器(智能浮子水位計(jì)、智能電子水尺)和閘門開(kāi)啟度(位置)測(cè)量機(jī)構(gòu)。為深入研究灌渠斗口水流量軟測(cè)量的相關(guān)問(wèn)題并對(duì)各種軟測(cè)量模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)，還專門設(shè)計(jì)并搭建了引黃灌渠斗口縮尺水工模型。 (2)按照軟測(cè)量原理和工程開(kāi)發(fā)規(guī)范，提出引黃灌渠斗口水流量軟測(cè)量技術(shù)所包含的輔助變量選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立軟測(cè)量模型和軟模型在

4、線校正四個(gè)方面的基本任務(wù)。首先將各種流態(tài)對(duì)應(yīng)的量水公式轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)機(jī)理軟測(cè)量模型，并由此確定了引黃灌渠斗口水流量軟測(cè)量的輔助變量。在對(duì)各點(diǎn)水位信號(hào)特征分析的基礎(chǔ)上，提出基于綜合支持度的加權(quán)平均算法，以有效濾除水位測(cè)量數(shù)據(jù)中的異常值和隨機(jī)干擾；還針對(duì)引黃灌渠斗口的特殊條件，提出了滾動(dòng)式軟測(cè)量模型在線校正策略。 (3)為使基于傳統(tǒng)水力學(xué)機(jī)理的軟測(cè)量技術(shù)轉(zhuǎn)化為可以實(shí)際應(yīng)用的專家系統(tǒng)軟件，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于產(chǎn)生式規(guī)則的引黃灌渠斗口水流量軟測(cè)

5、量專家系統(tǒng)。所提出的綜合流量系數(shù)細(xì)分率定法并通過(guò)知識(shí)庫(kù)擴(kuò)充予以實(shí)現(xiàn)，使傳統(tǒng)機(jī)理模型的估計(jì)精度和適應(yīng)性得到一定程度的改善。 (4)建立了引黃灌渠斗口水流量BP網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型，并采用水工實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)，證明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型在改善測(cè)量精度方面的成效。鑒于BP網(wǎng)絡(luò)存在學(xué)習(xí)速度慢、易陷入局部極小以及泛化能力性能差等缺陷，建立了引黃灌渠斗口水流量RBF網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型，并采用自適應(yīng)遺傳算法(AGA)對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)

6、量模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明RBF網(wǎng)絡(luò)模型比BP網(wǎng)絡(luò)模型更加適用。為適應(yīng)嵌入式環(huán)境和水流量實(shí)時(shí)估計(jì)的要求，又建立了基于CMAC網(wǎng)絡(luò)和水力學(xué)機(jī)理的混合軟測(cè)量模型。從適應(yīng)引黃灌渠斗口水流形態(tài)多樣化以及訓(xùn)練樣本稀疏性出發(fā)，還提出“分而治之”策略，建立了適應(yīng)流態(tài)變化的軟測(cè)量混合專家網(wǎng)絡(luò)，使全流態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)的軟測(cè)量建模問(wèn)題轉(zhuǎn)化為針對(duì)單一流態(tài)簡(jiǎn)單系統(tǒng)的軟測(cè)量建模問(wèn)題。 (5)針對(duì)實(shí)際中訓(xùn)練樣本稀疏的問(wèn)題，建立了基于支持向量回歸(SVR

7、)的軟測(cè)量模型，并采用基于粒子群優(yōu)化算法(PSO)對(duì)SVR軟測(cè)量模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。相同的水工實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)采用不同核函數(shù)和損失函數(shù)的SVR軟測(cè)量模型進(jìn)行的仿真訓(xùn)練和性能檢驗(yàn)結(jié)果表明，SVR軟測(cè)量模型能夠適應(yīng)樣本稀疏條件，比BP和RBF網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型估算精度高，而且泛化能力可從本質(zhì)上得到改善。 (6)現(xiàn)場(chǎng)量水實(shí)踐和水工實(shí)驗(yàn)均表明，目前采用的量水公式在鄰近流態(tài)邊界處誤差明顯增大，由于實(shí)際中缺乏流態(tài)邊界的訓(xùn)練樣本，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟測(cè)量模型

8、的泛化能力也會(huì)明顯降低。在對(duì)引黃灌渠斗口水流態(tài)邊界的模糊特性進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出流態(tài)區(qū)域參考模型以及綜合流量系數(shù)模糊推理和數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的軟測(cè)量方案。在改善流態(tài)模糊邊界水流量估計(jì)精度和模型適用性方面取得了一定的成效。 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下五個(gè)方面：其一，開(kāi)發(fā)了適合引黃灌渠條件的灌渠斗口水流量自動(dòng)測(cè)量裝置，為軟測(cè)量技術(shù)實(shí)現(xiàn)搭建了較為理想的硬件平臺(tái)；其二，建立了基于水力學(xué)機(jī)理和綜合流量系數(shù)細(xì)分率定的軟測(cè)量專家系統(tǒng)，

9、既為設(shè)計(jì)引黃灌渠斗口水流量軟測(cè)量程序制定了一種規(guī)范，也為改善水流量估計(jì)精度提供了簡(jiǎn)便有效的方法；其三，選擇BP、RBF、CMAC、SVR、AGA和PSO等多種軟計(jì)算方法，建立了適應(yīng)嵌入式環(huán)境和水流量實(shí)時(shí)估計(jì)以及訓(xùn)練樣本稀缺的軟測(cè)量模型，使軟測(cè)量模型的估計(jì)精度以及適用性和可靠性得到全面改善。第四，提出并實(shí)際建立了基于模糊推理技術(shù)的混合軟測(cè)量模型，有效提高了水力學(xué)機(jī)理模型的適用性和精確度；其五，提出由確定性區(qū)域和模糊邊界構(gòu)成的流態(tài)區(qū)域參考模