一种基于云平台的压力检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云平台的压力检测系统由管网参数检测平台和管网压力大数据处理子系统组成，管网参数检测系统平台负责检测管网参数检测与管理，管网参数保存到云平台，管网管理人员可从移动端APP实时查看云平台管网参数；管网压力大数据处理子实现对管网的压力进行预测和分类；本发明专利技术有效解决了现有管网检测系统没有根据管网参数变化的非线性、大滞后和管网面积大参数变化复杂等对管网安全的影响，没有对管网参数进行预测和对管网安全进行预警，从而极大的影响管网的安全管理问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云平台的压力检测系统
本专利技术涉及管网压力安全检测自动化
，具体涉及一种基于云平台的压力检测系统。
技术介绍
管网在运输的时候需要承受一定量的压力，那就是管网内部的气压或者水压。如果管网出现破裂现象，那么管网的压力会飞快下降，而压力降低的程度和管网的破裂程度是呈正相关的，所以工作人员需要实时地监测好管网的压力大小，这样可以更好地发现管网的异常现象。监测管网压力的时候，需要及时地处理和分析好管网压力数据，这样才可以更好地解决好管网的压力问题，便于工作人员要找到有效的管网问题整改措施。不断地健全和发展好城市管网的信息库，合理地收集好管网中的信息和数据，高效地整合好管网的不同信息和参数，有助于后期的管网问题的分析与管理工作，实现管网数据信息共享，借助云计算技术加以分析和判断，从而建立完整全面的管网信息管理系统，相关的企业、自来水厂或者部门可以使用电脑和手机等多种方式进行管网信息的查询与管理活动。以检测管网压力为例，专利技术一种基于云平台的压力检测系统对管网的压力进行检测，提高管网压力检测的准确性和可靠性。<br>专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云平台的压力检测系统，其特征在于：所述检测系统由管网参数检测平台和管网压力大数据处理子系统组成，管网参数检测系统平台负责检测管网参数检测与管理，管网参数保存到云平台，管网管理人员可从移动端APP实时查看云平台管网参数；管网压力大数据处理子系统实现对管网的压力进行预测和分类；/n所述管网压力大数据处理子系统包括多个参数检测模型、检测参数融合模型和管网压力安全分类器，多个参数检测模型输出的多个压力梯形模糊数作为检测参数融合模型的输入，检测参数融合模型输出的压力梯形模糊数融合值作为管网压力安全分类器的按拍延迟线TDL输入，管网压力安全分类器输出的梯形模糊数代表管网压力安全等级值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的压力检测系统，其特征在于：所述检测系统由管网参数检测平台和管网压力大数据处理子系统组成，管网参数检测系统平台负责检测管网参数检测与管理，管网参数保存到云平台，管网管理人员可从移动端APP实时查看云平台管网参数；管网压力大数据处理子系统实现对管网的压力进行预测和分类；
所述管网压力大数据处理子系统包括多个参数检测模型、检测参数融合模型和管网压力安全分类器，多个参数检测模型输出的多个压力梯形模糊数作为检测参数融合模型的输入，检测参数融合模型输出的压力梯形模糊数融合值作为管网压力安全分类器的按拍延迟线TDL输入，管网压力安全分类器输出的梯形模糊数代表管网压力安全等级值。


2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的压力检测系统，其特征在于：所述检测参数融合模型的一段时间多个参数检测模型输出的压力梯形模糊数值构成压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值阵列，同一时刻所有压力梯形模糊数值的平均值构成时间序列压力梯形模糊数值阵列的正理想值，同一时刻所有压力梯形模糊数值与正理想值距离最大的梯形模糊数值构成时间序列压力梯形模糊数值阵列的负理想值，每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的负理想值距离除以该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的负理想值距离与该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的正理想值距离的和得到的商为该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的距离相对贴近度，每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的距离相对贴近度除以所有压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的距离相对贴近度的和得到的商为该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的距离融合权重；
每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的正灰色关联度除以该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的正灰色关联度与该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的负灰色关联度的和得到的商为该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的灰色关联度相对贴近度；每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的灰色关联度相对贴近度除以所有压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的灰色关联度相对贴近度的和得到的商为该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的灰色关联度融合权重。


3.根据权利要求2所述的一种基于云平台的压力检测系统，其特征在于：所述每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的距离融合权重和灰色关联度融合权重分别构成均方根组合权重、博弈论组合权重、线性组合权重和乘积组合权重，由均方根组合权重、博弈论组合权重、线性组合权重和乘积组合权重按照从小到大排序组成该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的梯形模糊数融合权重，每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值与该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的梯形模糊数融合权重的积相加得到的和为所有压力传感器的时间序列梯形模糊数融合值。


4.根据权利要求2所述的一种基于云平台的压力检测系统，其特征在于：所述每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的负理想值为该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值与时间序列压力梯形模糊数值阵列的负理想值的距离；所述每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的正理想值距离为该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值与时间序列压力梯形模糊数值阵列的正理想值的距离。


5.根据权利要求2所述的一种基于云平台的压力检测系统，其特征在于：所述每个压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值的正灰色关联度为该压力传感器的时间序列压力梯形模糊数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨艳，严平，叶文芊，周大森，周恒瑞，柏小颖，葛红，马海波，丁晓红，张利兵，李亚洲，马从国，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32