申请/专利权人：黑龙江大学

申请日：2024-03-07

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117850324A

主分类号：G05B19/042

分类号：G05B19/042

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供了基于无线传感器网络的闸门远程控制系统及方法，属于水利闸门自动控制技术领域；首先进行数据收集与处理，包括水位高度、水流速度和淤泥高度信息，获取初始数据；其次利用经验模态分解EMD进行特征提取，实现对数据的噪声过滤，并基于初始数据得到标准的模型训练数据集；之后构建基于孪生回声状态网络TESN的多闸门协同开度预测模型，该模型可以同时协调实现多个闸口开度的协同控制。并且设计了基于均方误差MSE的模型预测损失函数，通过随机梯度下降算法优化模型参数得到训练好的多闸门开度预测模型。最终，将该预测模型及数据采集过程部署到实际的闸门控制系统中，实现对多个闸门开度的准确预测和稳定控制。

主权项：1.一种基于无线传感器网络的闸门远程控制方法，其特征在于，包括以下过程：步骤1，基于水位传感器、流量传感器以及雷达测距传感器，以某一时间间隔采集各闸门当前的水位信息，包括水位高度、水流流速和淤泥高度；一共采集N组数据，构成初始输入特征数据；步骤2，对初始输入特征数据进行经验模态分解EMD及数据拼接，从而对各阀闸门的初始输入特征数据进行噪声过滤，得到标准输入特征数据；步骤3，构建并训练得到基于孪生回声状态网络TESN的多闸门开度协同预测模型，采用多闸门开度协同预测模型进行实施闸门开度预测，并将步骤2中的各闸门标准输入特征数据作为模型输入，得到各闸门的开度预测结果；步骤4，将各个闸门的开度预测结果作为电动闸门执行器的控制信号，实现每个闸门的开度控制；步骤5，以步骤1中所述的某一时间间隔为时间单位循环采集各个闸门的水位信息，逐渐将新采集的时序数据信息替换历史时刻数据，并循环步骤2至步骤4，实现多闸门的远程实时协同控制和闸门开度的自动化调节。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 黑龙江大学 基于无线传感器网络的闸门远程控制系统及方法

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