水利设施水闸智能控制方法技术

本发明专利技术涉及水利技术领域，具体涉及水利设施水闸智能控制方法，所述方法包括：步骤1：采集目标水域的水体稀疏光谱数据；对水体稀疏光谱数据进行预处理，消除噪声和光谱畸变；步骤2：通过多光谱成像技术获取目标水域的空间分布图像，并对其进行图像分解，得到图像梯度；对关键特征进行傅里叶变换，得到傅里叶变换结果；根据图像梯度和傅里叶变换结果，提取目标水域的水位特征；步骤3：根据提取到的目标水域的水位特征建立水位变换模型；使用水位变换模型进行水位预测，得到水位预测结果；步骤4：根据水位预测结果，控制水利设施水闸的运行

【技术实现步骤摘要】
水利设施水闸智能控制方法


[0001]本公开涉及但不限于水利
，具体涉及水利设施水闸智能控制方法
。

技术介绍

[0002]水资源的有效管理和利用一直以来都是人类社会面临的重要挑战
。
尤其是在具有丰富水资源的地区，如河流
、
湖泊和水库，需要进行有效的水位监测和水流控制，以确保供水
、
灌溉
、
防洪和环境保护等各种水资源利用活动的顺利进行
。
为了实现这些目标，专利技术人们一直在努力改进水利设施的水闸控制系统，以提高其效率
、
准确性和智能化程度
。
[0003]传统的水闸控制系统通常依赖于传感器
、
遥测设备和人工操作来监测和调整水位
。
这些系统虽然在一定程度上能够实现水位控制，但存在一些问题和限制
。
首先，传统的水位监测方法通常依赖于有限数量的传感器，这可能导致监测点不足以全面了解水域的状况
。
其次，传感器数据的采集和传输可能受到环境因素的干扰本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
水利设施水闸智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：采集目标水域的水体稀疏光谱数据；对水体稀疏光谱数据进行预处理，消除噪声和光谱畸变；使用稀疏编码的方法对预处理后的水体稀疏光谱数据进行分解，提取关键特征；步骤2：通过多光谱成像技术获取目标水域的空间分布图像，并对其进行图像分解，得到图像梯度；对关键特征进行傅里叶变换，得到傅里叶变换结果；根据图像梯度和傅里叶变换结果，提取目标水域的水位特征；步骤3：根据提取到的目标水域的水位特征建立水位变换模型；使用水位变换模型进行水位预测，得到水位预测结果；步骤4：根据水位预测结果，控制水利设施水闸的运行
。2.
如权利要求1所述的水利设施水闸智能控制方法，其特征在于，所述步骤1中，采集到的目标水域的水体稀疏光谱数据使用如下公式进行表示：
D(
λ
,t)
＝
I0(
λ
,t)*e
―
σ
(
λ
)N(t)
*R(
λ
,t)
；其中，
D(
λ
,t)
是时变的检测到的水体稀疏光谱数据，
I0(
λ
,t)
是时变的入射光光谱，
σ
(
λ
)
是波长依赖的吸收截面，
N(t)
是大气柱的分子数密度，
R(
λ
,t)
是目标水域的水体的反射率
。3.
如权利要求2所述的水利设施水闸智能控制方法，其特征在于，步骤1中使用如下公式对水体稀疏光谱数据进行预处理：其中，
D
′
(
λ
,t)
是预处理后的水体稀疏光谱数据，
B(
λ
,t)
是时间和波长相关的基线光谱，
S(
λ
,t)
是系统响应函数，
L(
λ
,t)
是光谱平滑函数
。4.
如权利要求3所述的水利设施水闸智能控制方法，其特征在于，步骤1中使用稀疏编码的方法对预处理后的水体稀疏光谱数据进行分解，提取关键特征的方法为：找到一个系数矩阵
X(t)
，它能最小化重构误差
、
满足稀疏性要求，并且其时间变化是平滑的，该过程使用如下公式进行表示：其中，
A(
λ
,t)
为一个已知的基矩阵，其列代表不同的光谱基；
X(t)
为系数矩阵，代表关键特征，每一列对应于一个时间点
t
，描述了在该时间点如何线性组合基矩阵
A
中的基以重构
D
′
(
λ
,t)
；
||
·
||2表示
L2
范数，用于衡量重构误差和系数变化的平滑性；
||
·
||1表示
L1
范数，用于增加系数矩阵
X(t)
的稀疏性；
λ
和
γ
均为正则化参数，为设定值，用于控制
L1
正则化项和平滑项对整个公式的影响，更高的
λ
值会导致更稀疏的
X(t)
，而更高的
γ
值会导致随时间变化更平滑的
X(t)
；用于衡量系数矩阵
X(t)
随时间的变化程度，以找到一个随时间变化平滑的
X(t)。5.
如权利要求4所述的水利设施水闸智能控制方法，其特征在于，步骤2中通过多光谱成像技术获取目标水域的空间分布图像使用如下公式进行表示：

【专利技术属性】
技术研发人员：武朝辉，徐浩，杨书奇，胡晓东，曹媛媛，
申请(专利权)人：河南禹宏实业有限公司，
类型：发明
国别省市：