管道爆管事故不仅造成大量水资源的浪费,还严重影响周围环境和居民的生产生活,因此需要开发实时的爆管预警方法。根据大连理工大学西山生活区水表实时上传的流量数据,采用自适应卡尔曼滤波器,进行了为期1年的日流量实时预测,并根据预测曲线和实测曲线的偏差来判断爆管事故的发生,实现爆管诊断过程。结果表明,卡尔曼滤波器的预测可以随实测曲线的趋势而变化,并且预测曲线始终在实测曲线的均值上下波动,预测曲线既可以抵抗突变值的扰动,又能较准确地预测流量趋势;合理设置偏差限值,可以提高事故检测准确率。
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