申请/专利权人：青岛海湾中水有限公司

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117606577B

主分类号：G01F15/00

分类号：G01F15/00;G06F18/15;G06F18/2131;G06F18/24;G06F18/27;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/084;F17D3/01;G01F1/667;G01D21/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明涉及水流量监测技术领域，尤其涉及一种再生水和自来水切换流量实时监测方法及系统。该方法包括以下步骤：获取管道水流实时监测数据；对管道水流实时监测数据进行水流类型识别，以生成水流类型数据，水流类型数据包括自来水管道水流数据及再生水管道水流数据；利用传感器对自来水管道水流数据进行脉冲超声波发射处理，生成自来水流信号波形数据；对自来水流信号波形数据进行离散化处理，以生成自来水流信号序列数据；对自来水流信号序列数据进行水流动态特征分析，以生成自来水流动态特征数据；对自来水流动态特征数据进行信号频率分析，生成自来水流信号频率数据。本发明实现了高效的水流量切换。

主权项：1.一种再生水和自来水切换流量实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取管道水流实时监测数据；对管道水流实时监测数据进行脉冲超声波发射处理，生成自来水流信号波形数据；其中，步骤S1具体为：步骤S11：获取管道水流实时监测数据；步骤S12：对管道水流实时监测数据进行水流类型识别，以生成水流类型数据，水流类型数据包括自来水管道水流数据及再生水管道水流数据；步骤S13：利用传感器对自来水管道水流数据进行脉冲超声波发射处理，获取脉冲超声信号数据；步骤S14：对脉冲超声信号数据进行信号峰谷周期分析，生成信号峰谷周期数据；步骤S15：对信号峰谷周期数据进行波形形态识别，得到信号波形形态数据；步骤S16：对信号波形形态数据进行水流波动变形分析，生成自来水流信号波形数据；步骤S2：对自来水流信号波形数据进行水流动态特征分析，以生成自来水流动态特征数据；其中，步骤S2具体为：步骤S21：对自来水流信号波形数据进行离散化处理，生成自来水流信号离散矢量数据；步骤S22：根据信号峰谷周期数据对自来水流信号离散矢量数据进行间隔采样处理，以生成自来水流信号序列数据；步骤S23：对自来水流信号序列数据进行频域转换，以生成自来水流序列频域数据；步骤S24：对自来水流序列频域数据进行水流时序分析，以生成自来水流时序序列数据；步骤S25：对自来水流时序序列数据进行水流动态特征分析，以生成自来水流动态特征数据；步骤S3：对自来水流动态特征数据进行水流量切换决策分析，构建自来水切换策略；步骤S4：对管道水流实时监测数据进行电磁场拟合，构建再生水动态电磁场模型；步骤S5：通过再生水动态电磁场模型进行水流量切换决策分析，构建再生水切换引擎；步骤S6：利用自来水切换策略及再生水切换引擎进行神经网络建模，构建水流量切换神经网络模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛海湾中水有限公司 一种再生水和自来水切换流量实时监测方法及系统

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