無線傳感器網絡在輸水管道泄漏監測中的應用

楊 珉

(貴州新中水工程有限公司，貴陽 550008)

0 引 言

近年來，無線傳感器網絡(WSN)在泄漏檢測和定位中的重要性、性能和可靠性得到了廣泛的關注，它具有連續檢測和實時監控的特點[1-2]。

1 智能輸水管網原理及系統設計

設計的目的是提供一個低功耗的無線傳感器網路解決方案，以精確偵測和定位泄漏。采用節點內單數據處理算法進行過濾、壓縮和泄漏檢測。

1.1 智能輸水管網概念

WSN可以采用各種網絡拓撲和體系結構，這種結構的選擇決定了無線傳感器網絡的主要限制：功耗。此外，特定的管道環境對無線傳感器網絡結構施加了許多約束。智能輸水管網基于圖1所示的集群體系結構。事實上，集群路由是一種有效的降低全網功耗的方法。傳感器節點每小時采集一次數據，采集時間為5min，采樣率為1000S/s，采用LPKF算法進行局部濾波和異常檢測。壓縮后的數據和泄漏信息首先從節點發送到簇頭，在發生泄漏時簇頭計算泄漏位置，然后轉發到云服務器。當信息被發送到基站時，許多統計數據被完成并保存在數據庫中，以便在線可視化。開發了一個交互式web用戶界面，可以通過Internet訪問ftp服務器和數據庫。實際上，在這個應用程序中，用戶可以訪問圖形、數據歷史、管道狀態和網絡狀態。它還提供管道位置、地圖和控制區域。智能輸水管網結構如圖1所示。

圖1 智能輸水管網總體結構

1.2 管道泄漏檢測與定位算法

1.2.1 LPKF泄漏檢測算法

事實上，KF是線性動態系統的遞歸數據處理算法，它使用一組數學方程并產生最優系統估計。它具有數據過濾、數據聚合、數據壓縮、事件檢測、對象定位等功能。由于智能輸水管網專用于長距離地上管道，我們假設壓力模型是線性的。因此，我們使用了線性形式的KF。估計的狀態x，在我們的情況下是壓力，在時間k時，從k-1時的更新狀態演化而來，如下所示：

xk=Axk-1+Buk+Wk

(1)

式中：A為轉換矩陣；B為輸入轉換矩陣；uk為輸入向量；Wk為協方差為Qk的零均值高斯噪聲；uk為輸入向量。測量值z表示為：

zk=Hxk+vk

(2)

式中：H為測量矩陣；vk為具有協方差Rk的測量噪聲。KF的第一步是預測當前狀態和協方差矩陣，其表示為：

(3)

(4)

第二步是測量更新或校正。在這一步中，我們將新的測量值合并到預測估計(先驗估計)中，以使用Kalman增益(Kk)獲得改進的估計。

(5)

(6)

(7)

KF估計泄漏引起的壓力變化。測量值和過濾器提供的估計值之間的差異給出了泄漏發生的概念：

(8)

(9)

雖然泄漏檢測是WPM應用中的一個重要步驟，但是如果沒有泄漏位置，它仍然不足以對缺陷做出簡單快速的響應。

2.2.2 泄漏定位算法

在本節中，我們提出了一種基于泄漏波傳播的物理原理和水槽處到達時差(TDOA)方法的混合泄漏定位新方法。要解釋的是，突然流出的水引起了管道沿線的壓力波。這種波以聲速通過水中的管道傳播。基于這一原理，我們選擇了兩個發生泄漏的傳感器。事實上，我們考慮了到達接收器的兩個相鄰傳感器的前兩個信號(圖2)。然后，運行TDOA算法。它基于以下方程式：

(10)

式中：x是距離最近的傳感器節點的泄漏距離；L是所選傳感器之間的距離；C是通過實驗測量給出的波傳播速度；Δt是來自節點的壓力信號的時差，可以通過交叉關聯信號來計算。然后發送計算位置和標志以更新數據庫。當數據庫中的標志值從0更改為1時，將通過Web應用程序和智能手機向用戶發送通知。

3 實際應用

3.1 智能輸水管網試驗臺設置

在某灌區設計了一套試驗裝置，對智能輸水管網系統進行了試驗研究。如圖2(a)所示，設置了一個由25 m聚乙烯管組成的幾乎矩形截面。這些管有32 mm作為外部管。它們支持高達12bar的壓力。這類管道的選擇是由于其成本低、耐化學腐蝕和電腐蝕性差。更為普遍的是，塑料管的使用越來越廣泛。該裝置還包括入口和出口點的兩個閥門，以便通過改變壓力來改變用戶的需求。以1000m3的水庫用作水源。為了控制進出水，我們采用了兩個流量計。由于管道是在同一水平面上制造的，當輸出閥關閉時，水通過一個帶有1個高壓電機的電泵沿著管道移動，提供高達6bar的壓力。支架的設計高度是可變的，我們將在未來進行探索，以了解這種變化對壓力的影響，并在各種條件下測試我們的算法。由于泄漏的發生改變了系統的壓力，傳感單元由用于壓力測量的力敏電阻(FSR)傳感器組成。它們是一種聚合物厚膜器件，其特點是易于使用和低成本。這些傳感器的關鍵參數選擇是其在管道外部使用的能力。傳感器節點通過藍牙技術進行通信。它適用于無線短距離數據傳輸。圖2(b)是傳感器節點原型的真實圖片。

圖2 試驗測試裝置設置

3.2 泄漏檢測與定位實驗結果

為了評估建議的泄漏檢測和定位算法，使用兩個具有上述結構的傳感器節點，并將它們附加到演示器中。為了測試泄漏檢測和定位的有效性，已經執行了許多場景。傳感器需要一段時間才能穩定下來，數據以高頻率記錄在2500s內，然后，運用LPKF算法對噪聲數據進行濾波，檢測泄漏。為了評估我們的泄漏檢測方法，可以考慮許多標準，包括可靠性、靈敏度、檢測速度、可用性和簡單性。可靠性是指系統能夠在不產生錯誤通知的情況下始終如一地檢測到發生的泄漏。靈敏度可以定義為檢測流量的最小值。如果將最小檢測速度作為方法的響應時間，則該方法的評估結果見表1。泄漏檢測所需的系統時間長達幾分鐘，可以快速評估。如果時間檢測從幾分鐘到幾小時不等，則為中等。其余情況，系統被認為是緩慢的。可用性是系統在穩定運行過程中或一直工作的特性。

表1 LPKF評價及與其它方法的比較

在表1中，我們根據上述標準將我們的算法與文獻中的其他算法進行了比較。在幾乎所有的標準中，LPKF都顯示出良好的結果。如圖3所示，壓力擾動與泄漏時的壓力變化之間存在差異。檢測到泄漏后，數據通過藍牙發送到筆記本電腦，在那里，信號相互關聯以提取它們之間的延遲。傳感器的坐標是手動設置的，將來將使用全球定位系統(GPS)給出。表2說明了位置估計的不同誤差，說明測試方法的有效性、所用傳感器的精度以及泄漏檢測和定位技術是可行的。

表2 泄漏位置誤差

圖3 使用LPKF進行泄漏檢測

4 結 語

文章介紹了一種可靠的輸水管道監測系統的設計和初步試驗。在此基礎上，提出了一種基于混合方法的長距離管道連續泄漏檢測與定位新方法。設計并測試了一種節點內LPKF算法，用于泄漏檢測、數據過濾和數據壓縮。其思想是實現一個能夠完成所有預處理任務的單一算法，以減少主要的能耗任務，從而可以廣泛推廣使用。