一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法技术

本发明专利技术提供了一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法，涉及闸门自动控制技术领域，该方法包括以下步骤：利用传感器获取大坝闸门的环境信息并进行预处理，得到大坝的位置状态、水位信息及地形信息；利用3D可视化技术构建大坝的三维可视化模型；对大坝水位进行预测；利用大坝水位预测模型和当前水位信息进行智能控制决策，根据智能控制决策生成控制信号并发生送闸门控制系统，并对闸门进行开启和关闭动作。本发明专利技术利用3D可视化技术构建大坝的三维可视化模型，可以直观地呈现大坝的结构、地形和水位情况，能够实现实时监测、预测支持、自动化控制和增强安全性等优势，有助于提高大坝的管理效率和运行安全性。高大坝的管理效率和运行安全性。高大坝的管理效率和运行安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法


[0001]本专利技术涉及闸门自动控制
，具体来说，特别涉及一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法。

技术介绍

[0002]随着计算机技术、通讯技术和控制技术的飞速发展，水利枢纽的自动控制需求日益迫切。在防汛和水资源调度中，闸门的可靠性、安全性和先进性变得尤为重要。因此，开发可靠性高、性价比好的闸门控制系统成为一个关键任务。可靠性方面，闸门控制系统需要保证在各种环境条件下的稳定运行，能够及时、准确地响应指令，确保闸门的开闭过程安全可靠。系统的硬件和软件设计需要考虑冗余备份、故障检测与容错等技术手段，以提高系统的可靠性和抗干扰能力。性价比方面，闸门控制系统需要在满足可靠性要求的前提下，尽可能降低成本。这意味着在设计和选型上需要考虑成本效益，合理选择硬件设备、通讯技术和控制策略，以实现性能和成本的平衡。
[0003]目前，闸门控制系统也需要具备一定的先进性，能够适应信息化和智能化的发展趋势。例如，采用先进的传感器技术获取环境信息，利用数据分析和预测算法实现智能化的决策和控制，以满足复杂的水资源调度和防汛需求。
[0004]其中，大坝的水位预测是闸门控制系统中的一项重要功能。准确的水位预测可以帮助系统做出合理的控制决策，实现对闸门开闭的精确控制。然而，在水位预测过程中，常见的时间序列模型（如自回归、自回归滑动平均等模型）可能存在一些问题，如随着预测期延长预测值趋于平均化的情况。同时，一些其他模型（如灰色模型和指数平滑模型）在处理序列中的极值特征时可能表现不佳，导致预测不准确。
[0005]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法，以解决上述提及的一些其他模型在处理序列中的极值特征时可能表现不佳，导致预测不准确问题。
[0007]为了解决上述问题，本专利技术采用的具体技术方案如下：一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法，该方法包括以下步骤：S1、利用传感器获取大坝闸门的环境信息并进行预处理，得到大坝的位置状态、水位信息及地形信息；S2、基于预处理后的大坝闸门环境信息，利用3D可视化技术构建大坝的三维可视化模型；S3、基于大坝的三维可视化模型，采用均生函数
‑
最优子集回归方法对大坝水位进行预测；S4、利用大坝水位预测模型和当前水位信息进行智能控制决策，确定闸门的开启
程度或动作方式；S5、根据智能控制决策生成控制信号并发生送闸门控制系统，并对闸门进行开启和关闭动作。
[0008]作为本文的一个实施例，所述利用传感器获取大坝闸门的环境信息并进行预处理，得到大坝的位置状态、水位信息及地形信息包括以下步骤：S11、通过预设的传感器监测闸门的位置信息以及大坝的水位信息；S12、对传感器采集的数据信息进行滤波和校正处理，得到标准化数据；S13、通过合成孔径雷达技术对大坝闸门的地形进行扫描，得到大坝闸门的地表雷达图像；S14、基于峰值匹配算法对获取的大坝闸门的地表雷达图像进行地形识别分类。
[0009]作为本文的一个实施例，所述基于峰值匹配算法对获取的大坝闸门的地表雷达图像进行地形识别分类包括以下步骤：S141、对获取的大坝闸门的地表雷达图像分析处理，获取目标感兴趣区域；S142、采用八领域像素检测局部极大值的峰值提取方法对目标感兴趣区域进行目标峰值点提取，并构建目标峰值特征点集合H；S143、利用目标主轴的方位角提取方法对目标的方位角θ进行估计，并定义置信区间β，将方位角位于[θ－β，θ+β]以及[180
°
+θ－β，180
°
+θ+β]范围的目标图像作为待匹配模板，得到待匹配模板集合；S144、将待匹配模板集合在预设模板库中的模板图像进行匹配检索，得到模板峰值特征点集合P；S145、计算目标峰值特征点集合H中每个峰值点和模板峰值特征点集合P中每个峰值点的距离，并构造距离矩阵D；S146、基于构造的距离矩阵D，分别计算目标图像峰值与模板峰值的匹配代价函数；S147、当匹配代价函数取值为最小时，将对应的模板图像作为与目标图像相匹配的模板图像，并根据模板图像确定地形的种类。
[0010]作为本文的一个实施例，所述对获取的大坝闸门的地表雷达图像分析处理，获取目标感兴趣区域包括以下步骤：S1411、对获取的大坝闸门的地表雷达图像进行Frost滤波处理；S1412、定义窗口大小和背景噪声模型，所述窗口大小决定了对地表雷达图像的局部区域进行检测的范围，所述背景噪声模型用于估计背景噪声的统计特性；S1413、通过CFAR算法计算地表雷达图像中每个窗口中心像素点的均值，并根据背景噪声模型的统计特性来估计阈值；S1414、将每个窗口中心像素点的均值与阈值进行比较，若大于阈值，则认为地表雷达图像中该窗口所对应的位置存在目标，并将其作为目标感兴趣区域。
[0011]作为本文的一个实施例，所述基于构造的距离矩阵D，分别计算目标图像峰值与模板峰值的匹配代价函数包括以下步骤：S1461、找出距离矩阵D中的最小元素d1，并将其在距离矩阵D中对应的行和列中的元素进行删除；
S1462、再从距离矩阵D中寻找下一个最小元素d2，并将其在距离矩阵D中对应的行和列中的元素进行删除；S1463、重复迭代上述步骤S1461
‑
S1462，直至距离矩阵D中的所有元素都被删除，并得到包含h个元素的元素集合d1,d2,
…
,dh，将h个元素进行相加，得到元素总值M(H,P)；S1464、通过匹配代价函数计算公式对目标图像峰值与模板峰值的匹配代价函数进行计算。
[0012]作为本文的一个实施例，所述匹配代价函数的计算公式为：式中，R表示目标图像峰值与模板峰值的匹配代价函数值；r表示尺度因子，且r=m/n；M(H,P)表示元素集合d1,d2,
…
,dh中h个元素相加的总和；m表示模板峰值特征点集合P中每个模板图像的峰值点数目；n表示目标峰值特征点集合H中每个模板图像的峰值点数目。
[0013]作为本文的一个实施例，所述基于大坝的三维可视化模型，采用均生函数
‑
最优子集回归方法对大坝水位进行预测包括以下步骤：S31、基于大坝的三维可视化模型获取大坝水位信息的初始时间序列样本；S32、对获取的初始时间序列样本进行两阶差分运算，得到一阶差分序列和二阶差分序列；S33、分别计算初始时间序列、一阶差分序列及二阶差分序列进行均生函数计算，分别构建均生函数的延拓序列；S34、基于双评分标准CSC对均生函数的延拓序列进行最优子集的筛选；S35、基于筛选的最优子集建立大坝水位预测模型，并通过大坝水位预测模型对大坝的水位进行预测。
[0014]作为本文的一个实施例，所述基于双评分标准CSC对均生函数的延拓序列进行最优子集的筛选包括以下步骤：S341、在均生函数的延拓序列和初始时间序列之间分别建立一元线性回归方程，并根据回本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、利用传感器获取大坝闸门的环境信息并进行预处理，得到大坝的位置状态、水位信息及地形信息；S2、基于预处理后的大坝闸门环境信息，利用3D可视化技术构建大坝的三维可视化模型；S3、基于大坝的三维可视化模型，采用均生函数
‑
最优子集回归方法对大坝水位进行预测；S4、利用大坝水位预测模型和当前水位信息进行智能控制决策，确定闸门的开启程度或动作方式；S5、根据智能控制决策生成控制信号并发生送闸门控制系统，并对闸门进行开启和关闭动作。2.根据权利要求1所述的一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法，其特征在于，所述利用传感器获取大坝闸门的环境信息并进行预处理，得到大坝的位置状态、水位信息及地形信息包括以下步骤：S11、通过预设的传感器监测闸门的位置信息以及大坝的水位信息；S12、对传感器采集的数据信息进行滤波和校正处理，得到标准化数据；S13、通过合成孔径雷达技术对大坝闸门的地形进行扫描，得到大坝闸门的地表雷达图像；S14、基于峰值匹配算法对获取的大坝闸门的地表雷达图像进行地形识别分类。3.根据权利要求2所述的一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法，其特征在于，所述基于峰值匹配算法对获取的大坝闸门的地表雷达图像进行地形识别分类包括以下步骤：S141、对获取的大坝闸门的地表雷达图像分析处理，获取目标感兴趣区域；S142、采用八领域像素检测局部极大值的峰值提取方法对目标感兴趣区域进行目标峰值点提取，并构建目标峰值特征点集合H；S143、利用目标主轴的方位角提取方法对目标的方位角θ进行估计，并定义置信区间β，将方位角位于[θ－β，θ+β]以及[180
°
+θ－β，180
°
+θ+β]范围的目标图像作为待匹配模板，得到待匹配模板集合；S144、将待匹配模板集合在预设模板库中的模板图像进行匹配检索，得到模板峰值特征点集合P；S145、计算目标峰值特征点集合H中每个峰值点和模板峰值特征点集合P中每个峰值点的距离，并构造距离矩阵D；S146、基于构造的距离矩阵D，分别计算目标图像峰值与模板峰值的匹配代价函数；S147、当匹配代价函数取值为最小时，将对应的模板图像作为与目标图像相匹配的模板图像，并根据模板图像确定地形的种类。4.根据权利要求3所述的一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法，其特征在于，所述对获取的大坝闸门的地表雷达图像分析处理，获取目标感兴趣区域包括以下步骤：
S1411、对获取的大坝闸门的地表雷达图像进行Frost滤波处理；S1412、定义窗口大小和背景噪声模型，所述窗口大小决定了对地表雷达图像的局部区域进行检测的范围，所述背景噪声模型用于估计背景噪声的统计特性；S1413、通过CFAR算法计算地表雷达图像中每个窗口中心像素点的均值，并根据背景噪声模型的统计特性来估计阈值；S1414、将每个窗口中心像素点的均值与阈值进行比较，若大于阈值，则认为地表雷达图像中该窗口所对应的位置存在目标，并将其作为目标感兴趣区域。5.根据权利要求4所述的一种基于3D可视化技术的信息化智能闸门自动控制方法，其特征在于，所述基于构造的距离矩阵D，分别计算目标图像峰值与模板峰值的匹配代价函数包括以下步骤：S1461、找出距离矩阵D中的最小元素d1，并将其在距离矩阵D中对应的行和列中的元素进行删除；S1462、再从距离矩阵D中寻...

【专利技术属性】
技术研发人员：张福银，孔淑芬，
申请(专利权)人：山东圣瑞信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：