基于物聯網的泵站供水系統研究

段興濤，姜維軍

（寧夏希望信息產業股份有限公司，寧夏水利信息中心，寧夏 銀川 750001）

1 引言

目前中國是水資源最貧乏的國家之一，如寧夏部分地區還存在取用水困難、供水保證率低、水資源管理水平不高等問題[1,2]。水利是國民經濟命脈，是現代農業建設的首要條件，因此政府加大水利工程的建設。為合理開發利用水資源和提高水資源管理水平，本供水系統通過調節水泵控制管網中的流量和壓力，應用無線傳感器網絡和地圖應用程序的集成實時控制和監控供水系統。實施分布式控制系統，可根據用戶的需求在配水系統中精確分配流量，然后將其輸送至目的地，這將大大減少水資源的浪費。利用新技術實時監控測量參數和控制致動器系統，可有效地提高灌區供水保證率，提升水資源管理效率和效益，支撐現代化生態灌區建設，助力區域高質量發展[3-5]。

2 試驗方案

設計方案提出一種測試配水系統控制算法的水網絡，在實驗模型上對控制算法進行驗證，找到測量傳感器網絡泄漏靈敏度的方法。應用物聯網監控控制供水系統，該方法具有客戶端-服務器架構，其中傳感器和執行器節點用無線技術連接，用戶界面(UI)通過網絡服務訪問。通過實驗觀察該方案的性能，并對該體系結構作為實時控制系統的可行性進行分析。

2.1 實驗模型

實驗模型示意圖如圖1所示，圖中標明了傳感器和閥門的編號位置。對應的物理水網實驗模型如圖2所示，主要由聚氯乙烯管組成，帶有可拆卸的連接件，如聯軸器、三通、彎頭。實驗中水流用手動閥控制，通過調節閥門來模擬用戶需求和泄漏情況。水流傳感器安裝在每個節點的需求或泄漏處，需求節點和泄漏節點的水通過三通接頭被引導回供水箱，然后通過DC電泵將其引入水網絡。

圖1 實驗模型示意圖

圖2 實驗模型

2.2 從傳感器讀取數據

流量傳感器包含一個轉子和一個霍爾傳感器，霍爾傳感器將水流轉換成電脈沖，通過精確計時讀取脈沖，可計算出流量。將Atmega 328p作為應用MCU（微控制器單元）的單元，改變引腳狀態來讀取傳感器信號。在網絡較大情況下，解決方案可擴展，每個傳感器都有一個微控制器，使用ESP8266 Wi-Fi適配器與中央服務器或網關通信。在這個實驗性解決方案中，出于成本原因，在使用MCU的情況下，配置多個Atmega 328p，可完成該實驗。

如圖3所示，流量傳感器（YF-S201）的輸出特性范圍為1 L/min～30 L/min。應用Q=7.77f-14.860 5的線性近似值，其中f是傳感器產生的方波頻率，Q是以L/h為單位的計算流量。

圖3 流量傳感器特性

使用單個MCU定時器測量連續脈沖之間的時間。定時器1配置64的預分頻器，分辨率為4 μs，脈沖頻率可通過下式計算：

式中：fosc是16 MHz的時鐘頻率；N是定時器返回的節拍數。

文中為所有傳感器設置一硬件定時器，通過一個變量為每個軟件定時，并在定時器溢出時遞增。

通過數字低通濾波器降低測量噪聲，采樣時間Ts=0.1 s，截止頻率fc=10 Hz，對應平滑系數如下所示：通過整數算法實現濾波器，可以使計算時間更快、采樣速率更高。在這種情況下，平滑系數為0.875，比較接近計算值。

2.3 監控網絡

為了測量水網絡中的參數，應用一個網絡繪圖應用程序，它可以處理來自傳感器的實時數據，并在地圖上顯示出相應數據。傳感器連接到無線網關時，使用原始套接字實現與應用服務器的連接。傳感器將數據連同標識符和傳感器的類型一起傳輸到服務器。用于傳感器的無線網絡適配器被編程為連接到網關，并具有串口橋的功能，缺點是在傳感器范圍內需要一個網關。該解決方案采用模塊化設計，通過遠程無線技術，可用于地理位置較偏的遠程傳感器。

水網絡使用地理信息系統應用程序進行數字化，該應用程序符合INSPIRE指令規范。

文中應用ArcGIS來定義地圖的圖層：節點、管道和傳感器。

圖4為網絡應用前端，應用AngularJS編寫，實現導航、視圖和前端邏輯，并將地圖應用編程接口集成到應用程序中。與其他方法相比，在功能方面提供了更大的靈活性。

圖4 Web應用前端

這些函數庫將按以下順序加載：ArcGIS API、應用程序生成的JavaScript文件和ESRI地圖的角度指令，ESRI主題樣式表在應用程序樣式表之前加載。在應用程序模塊中，加載esri.map。然后，在地圖視圖的控制器中，使用esriLoader加載ESRI模塊：地圖視圖、要素圖層、小部件。根據生成的地圖定義要素圖層，在此應用程序中，包括具有ArcGIS服務器URL的節點、管道和流量傳感器圖層。通過應用編程接口來檢測用戶對地圖元素的選擇，并請求所選傳感器的實時數據和歷史。其中導航、圖表和表格視圖等其他功能都是通過使用JavaScript和AngularJS實現的。實時值通過網絡套接字從服務器檢索，時間序列數據通過超文本傳輸協議請求檢索，選擇地圖上的元素，就可以顯示實時傳感器的數據和歷史。

后端用Python編寫，實現了無線傳感器網絡、數據庫連接、超文本傳輸協議和網絡套接字服務器。該應用程序與ArcGIS和SQL一起運行在服務器上。Pyhton后端實現超文本傳輸協議和網絡套接字服務器的路由。該應用程序用線程來完成主要任務，如從傳感器收集數據和控制算法，還使用pyodbc API實現數據庫的連接。

傳感器通過傳輸控制協議消息系統連接到服務器。傳感器id、類型和數據以CSV格式傳輸，并由應用程序解析顯示在GUI中，然后存儲到數據庫中。

2.4 流量和壓力控制

供水系統中的主要問題是控制特定管道或多個管道的輸出流量，首先用測量的流量作為輸入值，然后通過泵的控制算法控制輸出流量達到設計值。控制器用無線傳感器測量數據，在應用服務器上實時控制，將輸出值發送到無線致動器，就可控制泵速達到調節流量的目的。

首要目標是找到從泵輸入到傳感器輸出的傳遞函數，以及滿足每個控制目標的算法。文中考慮導致多模型方法的多個場景，控制流量需求節點（傳感器10）的閥在整個實驗中打開，其它節點（傳感器3、5、6、9、11）的閥在每種情況下依次打開和關閉。

監測人員可根據測量參數選擇最佳控制器。通常選擇對輸出過程估計較精確的模型，或者對模型輸出進行加權平均。在水網絡較復雜的情況下，模型不相互排斥，多個模型在不同場景下輸出相同時，可通過使用控制器輸出的加權平均值來解決。應用式(4)為每個模型計算預測輸出誤差，在式（5）中使用最小絕對值對誤差進行歸一化，在式（6）中處理誤差為零的特殊情況，式（9）中多模型控制器的輸出是式(8)計算控制器的輸出總和。如果s[k]=0，則選擇隨機控制器。

當網絡狀態可以精確測量或估計時，建議通過監控網絡中的流量傳感器來選擇最佳模型。在這種情況下，監控程序塊中以測量的流量為使用標準。

2.5 泄漏敏感度

用流量差異的靈敏度矩陣來定義泄漏靈敏度，矩陣如（10）式所示，該測量用于可視化泄漏對網絡流量的影響。

偏導數代表標稱條件和泄漏情況之間的差異。使用式（11）模擬每個泄漏情況下可獲得的最大值，再通過式（12）對每行的靈敏度矩陣進行歸一化。

考慮2個需求節點的所有情況，其中1個節點的閥門保持開啟狀態，另1個節點的閥門按順序打開，將測量的數據與其他情況下獲得的數據進行比較。實驗顯示每種情況下最敏感的傳感器，均以較高精度估計了當前的測試場景。該方法也可用于優化傳感器的位置，檢測最大泄漏情況。

3 實驗結果

本文通過實驗模型實時監控泄漏對水網絡中流量的影響。為獲得流量差異，打開泄漏節點(節點3、6、9、11)，關閉每個閥門，將需求節點(節點5、10)的閥門保持在固定位置。記錄每種情況下的測量值，靈敏度矩陣用于顯示網絡中每個泄漏對測量流量的影響。如圖5所示，歸一化矩陣用紅色表示最高靈敏度，藍色表示最低靈敏度。為生成矩陣，位置(i，j)處的元素表示在節點j發生泄漏的情況下，在節點i中測量的流量差異。對每行進行標準化，即用該行的最大值除以每個元素。使用Matlab函數stem3繪制圖表。

圖5 泄漏敏感度

識別過程時，考慮多個場景和多模型控制算法。對于每個主動需求節點，使用實驗方法計算一階模型，在節點10有單個需求場景，在節點5、11有額外需求場景。

根據表1識別的模型調節、設計穿過水網絡管道流量的控制算法。每個控制器使用閉環傳遞函數計算，定義閉環傳遞函數時需考慮系統的期望性能。選擇一階傳遞函數時，將產生一個比例積分控制器。

表1 識別的模型

使用多模型控制器來抑制擾動的實驗結果如圖6所示，在這種情況下，干擾是由于傳感器5和傳感器11的閥門起閉狀態變化而產生的。在這種情況下，雖然系統控制器正確識別了模型，但是在更復雜的場景中，建議使用系統測量狀態。圖6的上面圖中，顯示參考值和輸出過程；下面圖中，顯示泵命令，且輸入過程是由控制算法生成的。

圖6 抑制干擾

實驗模型的結構和垂直布局的不確定性使結果不如預期準確，但可通過增加水壓來改善結果，這將減少整個輸入系統的不確定性，產生更精確的模型。

4 結論

本文通過集成網絡框架、開源硬件和ArcGIS的靈活性，建立泵站供水系統的實驗模型，在每個管道上安裝流量傳感器，直接測量系統狀態，精確估計控制算法中的模型。水網中壓力和流量的精確控制可以延長管道系統的壽命，有助于節能。使用控制器輸出的加權平均值時，可滿足控制系統中多個模型之間平滑過渡的要求。多模型方法可優化控制泵信號的控制策略，提高設備的能量效率和壽命。