CN102460104A

CN102460104A - 检测液体分配系统中影响液体流量之事件

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Publication number: CN102460104A
Application number: CN2009801608187A
Authority: CN
Inventors: S·N·帕特尔; J·A·福格蒂; J·E·福赫利切; E·C·拉森
Original assignee: University of Washington
Current assignee: University of Washington
Priority date: 2009-06-11
Filing date: 2009-08-14
Publication date: 2012-05-16
Anticipated expiration: 2029-08-14
Also published as: WO2010144100A1; US9250105B2; TW201608492A; US20100313958A1; KR101690815B1; US20180188085A1; US20160146648A1; MX2011013233A; JP5557907B2; TW201110046A; TWI503762B; CN104896310B; NZ597068A; TWI549072B; AU2009347879A1; CN104896310A; US8457908B2; EP2440901A4; CN102460104B; EP2440901A1

Abstract

通过仅使用一个单一的传感器来对一个液体分配系统中液体的压力瞬时变化进行监测，可容易地检测到多个事件，如在多个特定装配件处阀门的打开或关闭。可以被容易地连接至水龙头接头上的传感器将一个输出信号传输至一个计算装置。基于对压力瞬时波形的特性特征与先前在该系统中观察到的多个事件的特性特征进行比较，该装置可以识别每一个此类事件。这些特性特征(它们可以包括该压力瞬时波形的变化的压力、导数以及实倒频谱)可以被用来选定一个特定装配件，其中已经发生了阀门的打开或关闭事件。从该压力瞬时信号中还可以来确定到每个装配件的液流以及该系统中的渗漏。布置在与第一传感器分离的一个点处的一个第二传感器提供进一步的事件信息。

Description

检测液体分配系统中影响液体流量之事件

相关申请

本申请基于在2009年6月11日提交的先前共同未决的美国专利申请，序号12/483041，在此依据35U.S.C.§120要求该专利申请的提交日期权益。

背景

对许多住宅中的活动来说，水都是必需的，例如洗涤、清洁、烹饪、饮水以及园艺。美国环境保护局(EPA)在2008年估算，在未来5年美国有36个州会面临严重的缺水。除此之外，在2001年，美国水利工程协会指出，只要减少全美15％的住宅用水，就可以大约每天节省27亿加仑，且每年可节省超过20亿美元。就此问题更进一步的是EPA较新的估算中指出，每年有超过1兆加仑的水从美国的家庭中渗漏出，这是平均家庭用水的10％。渗漏可以在磨损的水龙头或马桶阀门中，也可以是安装在起居用结构中的输管线的渗漏。大多数的消费者除了每月(或双月)水费账单上所示出的总使用量(它基于周期性的水表读数)以外，并没有可以精确测量住宅用水的机制。此外，由于家庭中水系统的渗漏对居住者而言并不明显，因此常常没有被发现。为了可以更好地保存水资源及防止渗漏，就必需让居住者知道从洗一批衣服到淋浴或冲马桶的每一种类型的用水活动所消耗的水量。

之前被引导向对住宅用水量进行监测的方向上的工作产生了一种有许多缺陷的方法。例如，这种早先的方法使用压靠在住所中特定管线(包括冷水入口、热水入口、以及废水排出口)外侧的多个麦克风，以便基于使用水的模式(例如与洗碗机相关联的一系列加注周期)来展示对几种重要活动的识别。这种早先的技术不能可靠地区分多重情形的相似装配件的用水(例如在多个水槽中的每一个处打开或关闭阀门，或是对住宅中多个马桶冲水)，亦不能可靠地区别同时发生的多个活动(例如当有人在淋浴时冲马桶)，且不会试图去估算在这些水消耗活动中水系统所用掉的水量。而且环境噪音(例如靠近住宅的热水器上放置的传感器而安装的空调单元所产生的噪音)，对使用这些基于音频的传感器会造成很大的困难。另外，这种先前的方法无法感测特定装配件的渗漏。

在许多的工业应用中(例如灌溉系统)会使用提供高精细度流速(flow rate)监测的传感器，但这些先前技术方法不是过于昂贵而无法用于居家使用(例如，单个超声波或激光多普勒测速传感器要大约2000美元到8000美元)，就是需要由管线工专业地安装多个在线流动传感器。一个在线流动传感器被通过切入到现有管线中的方式安装用于每个关注的装配件。在实验室中也示出出安装在管线外部上的多个加速度计产生与水流速具有很强的确定关系的一种信号，但这种效应对于管线的管径、材质和构形是高度敏感的。其他人亦提出使用住宅现有的总水量计与具有多个在管线上的加速度计的一个网络一起来推断住宅各处的流速。然而，所有这些先前技术方法都需要将多个传感器沿着唯一地与各个关注的装配件相关联的多个管线路径来放置或是放置在它们之中(即：它们是不能使用一个单一传感器来监测一个结构的水系统中所有装配件的分布式的直接感测方法)。

因此明显的是，可以希望采用一种更佳的方法及系统来低成本地并且无需专业的管线工而易安装地监测在住所或是多起居单元(multi-living unit)中的多个不同装配件中每一个的水流。这样的系统及方法应使每个装配件的用水量或体积流量能够被容易地确定。此外，还可以希望采取这样一种系统及方法来在特定装配件处或一个结构的水系统中的多个点处的检测渗漏，从而使得至少某些类型的渗漏可以被识别出，进而便于对导致了这种渗漏的条件进行改正。

概述

本申请通过引用明确地结合了以上作为相关申请而说明的每个专利申请和已发布专利的披露内容及附图。

如以下描述的，因此一种示例性的新颖的方法被开发出来用于对结构中分配系统的液体的流动进行监测。如在此使用的术语“结构”旨在不仅涵盖如房屋、多单元起居区(multi-unit living quarter)(如二联式公寓)、私人公寓(condominium)、连栋房屋(townhouse)、公寓(apartment)、旅馆、汽车旅馆等起居结构，而且应该理解的是还包括任何具有用于分配液体的管线或导管的系统的设施，如用炼油厂、化学工厂、酿酒厂来列举几个实例而不具任何有意图的或隐含的限制性。这种示例性方法包括以下步骤，即监测在分配系统中的第一点处的液体压力，且响应于此，产生一个表示了分配系统中压力的输出信号。然后，在分配系统中发生的液体相关事件被基于压力的改变而检测到，例如由输出信号表示的瞬时压力波形。下一步，通过将该输出信号的特性和与事件的不同类型相关联的决定性(determinative)的指标进行比较，从多种事件的不同类型之中识别出已经检测到的一个液体相关事件的特定类型。

典型地会有多个阀门连接至该分配系统。因此，检测多个液体相关事件的步骤可包括采用该输出信号来检测这些阀门中的一个或多个阀门的状态改变，即：一个阀门打开得更多或关闭得更多。被识别出的这个阀门可以与连接至分配系统的多个不同装配件中的一个特定装配件相关联，这样使得这个特定装配件因此通过对该阀门的打开或关闭进行检测而被识别出来。

这种方法可以进一步包括确定与这个特定装配件相关联的这个阀门是否通过关闭得更多或打开得更多而已经改变了状态。

有些分配系统可能包括一个带有阀门的储液器(例如马桶的储箱)，如果在该储液器中液体的一个水平降到一个预定水平以下这个阀门就会自动打开。如果是这种情况的话，这种方法可包括以下步骤，即：通过识别一个压力瞬时波形的多个特征来检测该储液器的一个渗漏，而该压力瞬时波形表示了一个周期，在该周期中，对液体进入该储液器的流动进行控制的这个阀门根据要求来打开和关闭以便再次加注该储液器从而替代从该储液器渗漏的液体。

作为另一个功能，这种方法可以包括自动地确定作为该输出信号与用于该分配系统的一个预定的流阻(flow resistance)两者的一个函数的该分配系统中的一个体积流速的步骤。如果该分配系统包括多个布置在多个不同点处的多个阀门，则此方法可以包括以下多个步骤，即：实验性地对该分配系统中的多个不同点中的每个点处的体积流速进行测量，而这些不同点从一个入口至该分配系统供应的距离是不同的；以及基于在该体积流速被测量时由该输出信号表示的在压力中的一个改变，确定用于该分配系统的在这些不同点中的每个点处的该预定流阻。然后，可以基于在这些不同点处测量到的该预定流阻，估算该分配系统中能够发生液体使用的多个其他点处的流阻。

在某些应用中，液体分配系统可以包括一个在线(inline)液体体积流量检测器，例如为一个水表。在这种情况下，这种方法可以进一步包括以下步骤，即：使用该在线液体体积流量检测器来依次确定该分配系统的多个不同点中的每个点处的一个体积流速。这个体积流速是随着在该点处的一个阀门被打开一段时间并且然后被关闭来测量的。然后，基于在该点处的阀门被打开时所测量的该体积流速，在这些不同点中的每个点处确定对于该分配系统的该预定流阻。通过使用该液体体积流量检测器来检测该分配系统中液体在一个延长的时间段中(在该延长的时间段中该分配系统中的这些阀门没有一个已经被检测到已经被打开)的一个流动，检测该分配系统中的一个相对低流量渗漏。由于没有液体会通过名义上是关闭的多个阀门，因此，测量到的任何流动必定是起因于这种缓慢的渗漏。

识别已经被检测出的一个事件的特定类型的步骤可以包括以下这些步骤，即：为被连接到该分配系统上的每个装配件确定一个预定的瞬时压力波特征，并且储存或以其他方式保存这些瞬时压力波特征。然后，将由该输出信号表示的一个瞬时压力波特征与被存储或保存的这些预定的瞬时压力波特征做比较，并且识别液体流动已经在其上改变的一个特定装配件，而这是通过对这个装配件具有与该输出信号所表示的该瞬时压力波特征最接近地相匹配的这个预定的瞬时压力波特征进行识别，并且基于该分配系统中这个特定装配件的位置来进行的。

识别已经被检测到的一个液体相关事件的特定类型的步骤包括以下步骤，即：将该输出信号分段以便基于该分配系统中多个压力改变来分离多个离散事件。然后，将检测到的每一个离散事件分类为一个阀门打开事件亦或一个阀门关闭事件。此外，将每一个阀门打开或关闭事件可以根据产生该阀门事件的一个特定装配件来分类。

该分段步骤可以包括以下这些步骤，即：对该输出信号进行滤波以便产生一个平滑的输出信号，并确定该平滑的输出信号的一个导数。然后，在一个滑动窗中分析该平滑的输出信号及其导数以便基于至少一个条件来检测一个阀门事件的开始。而这些可能的条件包括以下各项，其中该平滑的输出信号的导数超出相对于该分配系统中的静压力的一个预定的第一阈值，或者其中在该滑动窗中的最大压力值与最小压力值之间的差异超出相对于该分配系统中的静压力的一个预定的第二阈值。基于该平滑的输出信号的导数的一个符号的改变以及该导数中的一个改变的幅值，可以进一步分析该平滑的输出信号的导数以便检测一个阀门事件的结束。将每一个检测到的离散液体相关事件分类为一个阀门打开事件亦或一个阀门关闭事件的步骤可以基于发生从以下有多个条件的组中选定的一个条件，该组由以下各项组成：(a)该平滑的压力在一个阀门事件的开始时与结束时的一个差异幅值超出一个相对于该分配系统中的静压力的第三预定阈值，其中该平滑的压力在该阀门事件的开始时与结束时之间的一个减少表示一个阀门打开事件，而该平滑的压力在该阀门事件的开始时与结束时之间的一个增加表示一个阀门关闭事件；或者，(b)基于该平滑的压力的导数在该阀门事件的开始时与该导数的一个第一极值之间的一个平均值，其中该导数的一个正的平均值表示一个阀门打开事件，而该导数的一个负的平均值表示一个阀门关闭事件。

这种方法可以包括以下步骤，即：使用一个基于模版的分离器来使得多个阀门打开或阀门关闭事件与多个特定装配件相关联。在这种情况中，选择了与该输出信号的这些特征据有最大相关性的一个模版，并且识别已经检测到一个事件的该装配件。这种选择是在根据多个互补的距离量度标准对能够用于该分类器的多个可能的模版进行筛选之后做出的。这些量度标准可以包括一个匹配滤波器距离量度标准、一个匹配导数滤波器距离量度标准、一个匹配实倒频谱滤波器距离量度标准、以及一个均方误差滤波器距离量度标准。这种方法可以进一步包括一下步骤，即：基于在训练数据中提供的这些互补的距离量度标准来确定多个阈值用于执行这些可能的模版的筛选步骤。若对应于多个不同装配件的多个模版通过了所有这些滤波器，则基于一个单一距离量度标准(该单一距离量度标准在用于这些装配件的训练数据中表现最佳)而可以由这些滤波器中选择一个滤波器。这个选择的滤波器然后可以被实用在对已经检测到一个事件的该装配件进行的识别中。

这种方法可以任选地包括以下步骤，即：监测该分配系统中一个第二点处的压力，从而产生另一个输出信号。这个第二点与第一点是间隔分开的。然后，部分地基于该第一点处的输出信号与该第二点处的输出信号之间的一个时间差，可以检测该分配系统中发生的这些液体相关事件。而且，部分地基于该时间差，从这些事件的不同类型中识别已经检测到的该液体相关事件的特定类型。

另一个任选项是对分配系统中的液体施加一个瞬时压力脉冲(例如，通过反转偏置这个压力传感器)，并检测对应于该瞬时压力脉冲在该分配系统中的反射的一个压力脉冲波形。检测一个压力脉冲波形，它对应于分配系统中的瞬时压力脉冲的一个反射。基于该压力脉冲波形的多个特征，可以确定以下各项中的一个或多个项，即：瞬时压力脉冲以及压力脉冲波形通过该分配系统的一个路径、分配系统中液体流动的一个表示、和/或这些分配系统中阀门的一个或多个阀门的状态。

本披露以及多个权利要求的另一个方面被指向一种包括机器可读取并且可执行指令的媒质，用于在这些机器可读取并且可执行指令被一个处理器执行时，执行在对一个结构内的分配系统中的液体进行监测中被采用的多个功能。这些功能大致上与以上讨论的示例性方法一致。

又另一个方面被指向一种示例性装置用于对一个结构中的一个分配系统中的液体的流动进行监测。该装置包括压力传感器，它被适配为连接至分配系统以便感测分配系统中的压力，并适配为然后产生表示该压力的一个模拟信号。如在此使用的，术语“压力传感器”旨在广义地被理解为包括对在管线或导管中的液体压力现象做出反应的任何传感器，而不具任何有意图的或隐含的限制性；传感器例如为压阻式传感器、应变计(strain gauge)或检测隔层(diaphragm)机械弯曲的其他传感器、微型机电系统(microelectromechanicalsystem，MEMS)传感器、光纤干涉式传感器、电容式传感器(例如对于压力所导致的非导电距离的改变进行响应)、声学传感器，以及振动式传感器(例如对压力波形进行响应的加速度计)。提供了一个连接器并且该连接器被确定尺寸用于将压力传感器连接至结构中的一个装配件(例如水龙头接头)。使用了一个模数转换器来将来自压力传感器的模拟信号转换为数字信号。一个微控制器被连接至这个模数转换器以便接收数字信号并且控制该数字信号的获取以及处理该数字信号以便产生一个输出信号用于基于由该输出信号所表示的压力中的多个改变来检测一个分配系统中发生的多个事件。该输出信号被用于从多个事件的不同类型中识别一个事件的特定类型。可以包括一个通信链接用于将输出信号连接至计算装置以便对输出信号做进一步处理。

本披露以及以下多个权利要求的又另一个方面被指向一个示例性系统用于监测一个结构中的一个分配系统中液体的流动。该系统包括与上述装置总体一致的多个部件，且还包括一个计算装置。该计算装置包括储存了多个机器可执行指令的一个存储器，以及连接至该存储器用于执行这些机器可执行指令的一个处理器。当压力传感器连接到一个分配系统时，执行该些机器可执行指令致使该处理器实现多个功能。这些功能总体上与以上讨论的方法的这些步骤一致。

本概述已经被提供以便以一种简化的方式来引入以下在说明书中被详细描述的几个概念。然而，本概述并不旨在对所要求的主题事项的关键点或重要特征进行区分，它也不旨在帮助确定所要求的主题事项的范围。

附图

一个或多个示例性实施方案及对其的修改的多个不同方面及伴随的优点将变得更加易于理解，这是由于在结合附图时通过参考以下详细说明其变得更佳地被理解，在附图中：

图1为双卧室双浴室居住结构中的基本水系统的示例性示意图，示出本新颖方法如何能够被安装在一个单点处(例如一个外部软管接头水龙头)来在结构中多个装配件处的不同的活动中监测用水，并检测该水系统中可能发生的渗漏；

图2A为一个示例性图表，示出使用本新颖方法在阀门打开事件过程中检测到的特性压力(psi)对时间(秒)的响应，这被识别为居住结构中厨房水龙头的打开；

图2B为一示例性图表，示出使用本新颖方法在阀门打开事件过程中检测到的特性压力(psi)对时间(秒)的响应，这被识别为图2A中被打开的这个厨房水龙头的关闭；

图3为用于本新颖方法的一个示例性实施方案中的压力传感器及控制器的功能框图，其中采用一种蓝牙无线电来将表示压力的输出信号传输至计算装置用于进一步处理和分类；

图4为与试验了本新颖方法的九个居住结构相关的综合数据的图表；

图5为对于水龙头、马桶以及浴缸对应地展示了示例性阀门打开和关闭压力波(压力对时间)的三个图表，其中对应装配件处的阀门被打开，维持打开状态一段时间，然后被关闭；

图6为一个示例性表格，展示了本新颖方法在图4的九个居住结构的试验中，装配件阀门打开及装配件阀门关闭事件被正确识别出的百分率；

图7为一个示例性表格，展示了图6结果的一种不同的看法，其中装配件阀门打开及关闭事件被正确识别出的百分率被针对居住结构中每种类型的装配件而展示；

图8为一个示例性表格，展示了使用本新颖方法来确定的、图4这些试验居住结构中的四个的打开的阀门的流速的误差数据；

图9为一个示例性图表，示出了图4试验居住结构中的四个的打开的阀门的流速对采样编号的平均误差；

图10为多个发生在水系统中的重叠事件的压力对时间的示例性图表，其中用于淋浴、马桶和水龙头的多个阀门在多个重叠时间段过程中打开，从而展示了本新颖方法能够检测出每个事件以及每个发生事件的装配件；

图11为一个逻辑流程图，展示了可用于本新颖方法来对装配件/阀门事件进行检测的示例性步骤；

图12为一个逻辑流程图，展示了可用于根据本新颖方法对阀门事件进行分类的示例性步骤；

图13A展示了来自布置在一个结构的水系统上不同点处的两个压力传感器的原始输出信号，从而展示了对于一个共同的装配件事件的这些输出信号间之间的时间延迟；

图13B展示了使图13A这两个原始输出信号中的每一个通过一个13Hz低通滤波器得到的波形，从而清楚地示出了由于从该装配件到每个压力传感器的传播路径不同而产生的两个波形之间的时间位移；

图14A表示了被用作探针信号的一个主动压力信号，其中这个主动压力信号是由压力转换器产生的并且被引入到一个结构的水系统中，这样使得这个主动压力信号在这些管线中传播；

图14B为图14A主动压力信号结束一段短暂的时间后的从水系统管线系接收的一个反射压力信号；以及

图15为一个总体上常规的计算装置的示例性功能框图(如个人计算机)，该计算装置对于处理来自压力传感器的输出信号以及本新颖系统的控制器是可用的。

说明书

图示及披露的实施方案不是限制的

在附图的多个参考图示中展示了多个示例性实施方案。在此披露的这些实施方案和图示旨在被展示性地而非限制性地考虑。没有任何对后文的技术范围和权利要求范围的限制会被附加在附图中示出的这些实例上并且会在此被讨论。

用于监测用水的示例性系统

多数的现代住所都连接到公共供水或是连接到在压力下将水提供至这个住所中的水系统的一个私人的水井。公共设施(public utility)依靠重力和多个泵送站以足够满足水在由这个设施供水的每个住宅或其他类型的结构中流动的要求的一个水压来通过主管网(mains)分配水。住所以较小的服务管线连接至主管线，且典型地会有水表布置在这个连接处或其附近。靠近这个水表的一个回流阀门防止了水从这个结构流回到主管线中。使用私人水井的住宅使用一个泵来将水抽出地面并且进入这个住宅中的一个小型集获空气压力储箱(captive air pressure tank)中，水被在压力下储存于在这个储箱中，这样使得这个泵无需在水系统的阀门打开时持续运转。

图1描绘了用于具有双浴室的结构的一个典型的住所水系统20。冷水通过连接至供水主管网(或是私人水井)的服务管线22进入，取决于像这个住宅的高度及其到一个蓄水池或泵送站的靠近程度这样的因素(或在私人水井是水源的情况下的其他因素)典型地是以50磅每平方英寸至100磅每平方英寸(psi)。许多住宅临近水表26处具有一个压力调节器24，这个压力调节器用于保护住宅使其不受可能由主管线传来的瞬时变化(transient)或压力尖峰(pressure spike)影响，并且还将进入水压降至对于家用装配件和装置而言是安全的水平上。

在这个调节器的下游处，在典型的住所管线布置中会发现有两种基本布局，即：串连竖直的(series plumbed)和分枝的。几乎所有的多装配件住宅都具有这两种布局的一个组合。冷水供管线42分枝至这些单独的装配件(例如以便向马桶、洗手池以及淋浴供水)并提供冷水至热水器36的供给入口。传统的热水器在一个隔离的储箱中用电阻元件或是燃烧气体的燃烧器(均未示出)将水加热。当使用热水时，随着冷水再次加注这个储箱，来自冷水供应管线的压力持续迫使热水从热水储箱中通过一个热管线44。每个热水储箱都有一个泄压阀门(未示出)以便防止因过量的过度加热以及作为其结果的蒸汽压力而导致的可能的爆炸；并且还有一个排水阀门40，该排水阀门对于维护是重要的，这是因为热水器每一年至少应排水一次以便将矿物沉积物冲掉并且提高运作效率。许多住宅还有一个集获空气热膨胀储箱38(captive air thermalexpansion tank)靠近热水器的冷水供应入口而连接，如果这个系统在水表处包括一个回流阀门并且因此为“封闭系统”。热膨胀储箱38在热水从热水储箱被汲出后，容纳在热水器中被加热的冷水的热膨胀。替代保留加热的水的一个热水储箱直至有需要时的是，有些结构使用无储箱热水器来在冷水穿过一个热交换器是通过对这些冷水进行快速加热而按照需要提供热水，从而使用由电阻元件或气体燃烧器产生的热能。这两种类型的用于加热水的装置建立了冷水与热水线路之间的一种连接，且在本方法中监测到的压力波动是通过这两种热水器来对水系统的冷水及热水部分二者传播的。

在此实例中，压力传感器30被螺纹紧固到一个外部水龙头接头32上。这个水龙头上的阀门是打开的，这样使得压力传感器能够响应于结构中水系统的压力而产生对应的一个信号，这个信号作为输出信号被处理和传送至计算装置，以下会更详细的描述。

在这个结构的第一浴室中连接到该水系统上的是第一马桶46、具有冷水阀门48a及热水阀门48b的第一浴室洗手池、以及具有热水阀门及冷水阀门二者(均未示出)的浴缸50。厨房包括具有冷水阀门52a及热水阀门52b的一个厨房洗手池，以及一个洗碗机54(具有热水及冷水的机电螺线管阀门-均未示出)。在第二浴室中的是一个淋浴56(具有热水及冷水阀门-未示出)、具有冷水阀门58a及热水阀门58b的第二洗手池、以及第二马桶60。这个结构进一步包括一个洗衣机62，该洗衣机也包括对来自该水系统的热水及冷水流动的多个机电螺线管阀门。

识别水装配件

该水系统形成一个封闭回路压力系统，其中在水系统中没有水在流动时，水在整个管线系中被维持在一个稳定的压力上。具有压力调节器的结构会维持基本上稳定的压力，除非供给压力降至调节器的设定点以下。没有压力调节器的结构可能会偶尔经历在水压上有不大的改变，这是取决于邻居在主供给线上的需求，这种改变被检测为一个结构的水系统中的水压的波动。

当一个阀门打开或关闭时(不论它是浴室或厨房的水龙头、或是洗碗机或洗衣机的机电螺线管阀门)，会发生一个压力改变，且会在水系统中产生一个瞬时压力波脉冲(如对应地示出在图2A和图2B的图表100和图表102的)。瞬时压力是一种波的现象，其起因于一个管线中水的速度的快速改变(类似于动力线上的电瞬间变化)。这种瞬时压力波会在一个阀门被快速打开或关闭时发生，其常被称为“浪涌”或“水锤”，并且在压力振波行进通过管线时，有时可以产生一种锤击声或是可以听到的噪音。瞬时压力浪涌的幅值既不取决于工作压力且远大于工作压力。这种瞬时压力脉冲可以是正的亦或负的，这取决于压力改变率的正或负(即：阀门在水系统中是否是正被打开还是正被关闭)。如洗碗机或洗衣机的应用控制它们的机电螺线管阀门，所以它们会快速地改变状态并且因此经常产生显著的水锤。相比之下，相当缓慢地被打开或关闭的水龙头阀门只产生较小的水锤脉冲。

流动的突然改变可以危险地产生超出住所管线的安全工作压力限制的高瞬时变化。热膨胀储箱38(图1)提供一些(但非全部)对这些瞬时变化的抑制(dampening)。在一些水系统中，充满空气的立管被邻近地安装到洗碗机或洗衣机的输入线路上以便提供对这些瞬时变化的抑制。大多数阀门的状态改变都表现为无害的水锤脉冲，但这可以被安装在水系统上的一个压力传感器检测到。水锤波形会典型地持续几秒钟，这是由于这种瞬时压力波会通过这些管线来回振荡。使用本方法，就能够在水系统内的任何地方(即便安装了抑制器)检测到这种水锤效应，因此使得能够实现对于整个水系统中的效应的单点感测。

本方法依靠以下事实是，对于一个具体的装配件而言，被感测到的独特的压力瞬时变化或水锤特征取决于阀门类型及其在这个结构的水系统中的位置。本方法检测一个事件的位置的能力提供了很强的识别力，从而使其有可能在同型号的两个装配件之间(例如，在房屋中在这些相同马桶中的两个处发生的事件之间)并且甚至在同一个装配件的两个阀门之间(例如在一个洗手池的热水阀门及冷水阀门之间)进行区分，这是因为它们的压力波脉冲在到达压力传感器之前行经不同的路径通过水系统的底管线基础结构。压力下降和导致的压力震波的幅值取决于压力传感器到事件源头的相对位置，但特征的形状并不会改变。如下讨论的，还考虑到的是在该水系统中的多个不相关的点处安装多个压力传感器，这样使得由这些压力传感器感测到的多个瞬时压力波形之间的时间差可以提供附加的有用信息来识别一个事件以及与该事件相关联的这个装配件的位置。

对流动进行估算

压力的改变以及压力瞬时变化的速率着手使得阀门打开及阀门关闭事件能够精确地检测到。压力还可以被用来测量水系统的流速，这与电路类似，在电路中知道阻抗(即：导致水流阻力的管线的限制、弯曲等)以及电压的改变(即：压力)就能够确定电流(即：流速)。

流速通过泊肃叶定律((Poiseuille’s Law)，也称哈根-泊肃叶等式(Hagen-Poiseuille equation))与压力改变相关联，泊肃叶定律说明了一个管线中液体的体积流速Q是取决于该管线的半径r、该管线的长度L、液体的粘度μ以及压力降ΔP：

Q = \frac{ΔPπ r^{4}}{8 μL} - - - (1)

等式(1)可以通过液体阻力的公式化表述来简化，该公式化表述说明了对于流动的阻力是与压力的下降除以体积流速成正比的。

R_{f} = \frac{ΔP}{Q} &equiv; \frac{8 μL}{π r^{4}} - - - (2)

因此，使其有可能使用液体阻力来概括泊肃叶定律中的一些复杂变量，从而得到简化的方程式：

Q = \frac{ΔP}{R_{f}} - - - (3)

本新颖方法测量当阀门被打开或关闭时的压力改变ΔP。为了计算Q，有必要的是估算这个剩余的未知数R_f。在这种情况下，R_f是由两个因素限制的：水的粘度以及管线长度L。水的粘度能够作为一个水温的函数并且基于大多数住所管线都是1/4”或3/8”的事实来计算。因此，管线长度L是主要的未知数，并且取决于使用的水装配件会发生变化，这是因为由该水系统的入口到该结构中的每个不同装配件的每个路径典型地是不同的。

这些等式并不完备。例如，这些等式并没有考虑到管线内壁的滑顺度(smoothness)的变化，弯曲和阀门的数量，或者管线的内缩，也没有考虑到管线的方向(例如，由重力和气压的改变引起的效应)。然而，这些效应对于住所管线网络可以被处理为可忽略的。这种对于R_f的估算可以对于每个居所通过在多个策略性的位置处(以便改变该水系统入口到该结构的距离)对流速进行采样来被简化，并且基于在不同阀门处的对流动的阻力的数个测量值，来提供一个合理精确的估算来用于在该结构中的其余阀门的阻力。

示例性压力监测器设计

如图3所示，压力监测器110的一个示例性实施方案包括一个订制的不锈钢压力传感器112、一个16位模数转换器(ADC)114、一个微控制器116、以及蓝牙无线电120。该蓝牙无线电传送一个输出信号122，该输出信号是由压力传感器感112测到的该水系统的压力的表示。(替代地，可以取而代之以使用其他类型的无线信号例如IEEE 802.11(WiFi)、或一种有线式通讯链(例如以太网络或USB线)来将这个输出信号传输至一个用于进一步处理和存储的计算装置。)微控制器116提供一个门信号(gating signal)以便闭合场效应晶体管开关118(或其他电子开关)来控制通过压力传感器112的这种压力采样。一个受调节的电源124提供直流(DC)功率以便对整个压力监测器供能。这个计算装置可以是分离的计算机或这可以替代地是合并进入该压力监测器的机壳内。这个输出信号还可以用一个存储器来储存在压力监测器中。例如，可以采用通用串行总线(USB)记忆芯片或其他类型的可移除储存记忆芯片来储存这个输出信号用于在该存储器被移动到一个计算装置上时进行后续处理。作为一个进一步的替代方案，该存储器可以被周期性地询问以便将储存的输出信号数据移至一个计算装置或另一个存储器用于后续处理。

采用了压力传感器的两个不同的实施方案，包括一个具有0psi至50psi的压力范围而另一个带有0psi至100psi的压力范围。这个较高的动态范围对于在具有较高水压的结构中或者在结构的水系统中不包括压力调节器时监测水压是有用的。在这个示例性设计中所使用的压力传感器是由Pace Scientific公司生产的P1600^TM系列，其具有一个内装时的1/4”NPT公连接器，它被装有一个3/4”的铜适配器并且用Teflon^TM胶带密封。这个适配器使得传感器能够被容易地螺纹紧固到任何的标准水龙头接头上，例如花园软管可连接于其上的水龙头接头。这种压力传感器具有一个华氏-45度至257度的工作温度范围以及一个小于0.5毫秒的压力反应时间。因此理论最大采样速率为2kHz，但1kHz对于检测瞬时变化以及将数据传输至计算装置供处理的一种合理的数据传输速率而言应该已经是非常足够的了。如上所述，对压力现象有反应的许多其他类型的传感器可以替代Pace Scientific的压力传感器而用在该压力监测器中。

压力传感器的输出是与一个5V直流供应电压成比例的(即：输出电压是相对于供应电压的一个比例，因此供应电压中的小改变并不影响该输出信号的水平或精度)。一个16位的Texas Instruments公司的ADS8344^TM ADC和一个AVR微控制器被使用在这个示例性压力监测器中，从而为该0psi至50psi的压力传感器提供了大致0.001psi的分辨率，并为该0psi至100psi的压力传感器提供了约0.002psi的分辨率。这个蓝牙装置为Class 1，从而实施了一种串行端口构形。这个示例性压力监测器实施方案能够可靠地采样并且使得输出信号压力数据以约1kHz的数据速率串流至一个常规的个人计算机(PC)(如图15中所示)。受调节电源供应124中使用一个5V低压降电源调节芯片来调节来自9V电池的直流电压以便为压力监测器部件供电。然而，考虑到的是提供一个不同电压的电池，或一个不同类型的电池，又或是一个交流(AC)线路源电源或一些其他的电力来源也可能取而代之来用于提供直流功率以便为压力监测器110的这些部件功能。

压力传感器112具有超过100g的机械冲击等级，从而使其对于由某些水锤事件偶发性地引起的管线振动所导致的损坏不敏感。虽然该压力传感器在制造它的工厂已经对于线性进行了校正和试验，但整个压力监测模块的输出还是通过施加多个已知的压力来被试验。用连接至经压力调节的水压机(提供一个精确已知的水压)的压力传感器进行了十次采样。所有的测量值都很好地处在压力传感器在摄氏25度时±0.25％的容许范围内。整个单元是不受天气影响的并且可安装于潮湿的地方。这种压力传感器连接的一个当前的示例性实施方案并没有提出一种穿过的能力(即：并不能使得压力传感器连接的这个水系统的装配件也连接到一个软管或其他的连接)，但这种修改可以明显地由具有普通技术的人员来实施，例如通过使用带有多个适当的有螺纹的末端的“T”型或“Y”型配件。

在九个居住结构中的试验过程中收集的数据

为了验证这种新颖方法、这种示例性压力传感器模块、以及用来处理来自该压力传感器模块的输出信号的这些算法，在位于三个城市中的九个居住结构(H1-H9)中收集了经标记的数据。这些居住结构具有不同的型式和屋龄并具有多样性的水系统，如在图4的表格130中示出的。

对于每个居住结构，首先测量基线静态水压，并然后将适当的压力传感器(即：范围在0psi至50psi或0psi至100psi的压力传感器)安装在可供使用的软管接头、洗涤池(utlity sink)水龙头，或是热水器的排水阀门上。每个收集期都由两个研究者来进行。一人在膝上电脑上记录感测到的压力特征而另一人启动结构中的装配件。这些压力特征是使用一种绘图日志记录工具来记录的，这还通过一种滚动的时间序列线图来提供了压力数据的实时反馈。每个装配件上每个阀门都进行五次试验(例如，对热水阀门做五次试验，并对冷水阀门做五次试验)。每次试验，阀门完全打开至少5分钟并且然后被关闭。

在这九个居住结构中的四个(H1、H4、H5及H7)，还收集了厨房和浴室的洗手池水龙头及淋浴水龙头装配件的流速信息。除了日志记录感测到的压力外，也测量了充满一个被校正为一加伦容积的容器所需的时间(这个方法是由自来水公司推荐用于精确测量流速的)。为每个阀门的五次试验重复这个步骤。这种住宅中的数据收集处理产生了总共689次装配件试验，以及总共76个装配件的155次流速试验。

装配件事件识别分析的概述

在收集数据后，采用一种三个步骤的方案来检验根据来自发生事件的每个装配件传播至压力传感器的特有瞬时压力波来识别多个单独的装配件事件的可行性。如前所述，每个阀门事件都对应一个在阀门被打开亦或关闭时的压力瞬时信号，每个单独的阀门事件都被首先从这个数据流中分段出来，并且其开始和结束被识别出来以便进行进一步分析。接下来，每个阀门事件都被分类为一个阀门打开亦或阀门关闭事件。最后，这个阀门事件被依照这个产生该事件的具体装配件来分类。在开始时，只有独立发生的事件被识别出。复合(重叠)事件的分析会在以下讨论。

阀门事件分段

在分析阀门事件的特性前，这个事件必需首先从压力传感器的输出信号中分段出来(即：独立出来)。分段必需对很多不同类型的事件都有效，并且因此，重要的是只考虑来自压力传感器的输出信号中几乎对所有阀门事件是最典型的那些特征。所采用的方法展示在图5的图表140、142以及144中(并且也展示在图2A及图2B的图表100以及102中)。在一个示例性方法中，使用低通线性相位有限脉冲响应滤波器(Linear phase finite impulse responsefilter，例如13Hz低通滤波器及1Hz低通滤波器)来使原始输出信号平滑。然后，来自13Hz低通滤波器的这个平滑的输出信号及来自1Hz低通滤波器的平滑的输出信号的导数在1000个样本(对应于一秒内所感测到的压力)的滑动窗(sliding window)中被分析。

阀门事件的开始对应于两个情况之一。最常见的是当这个平滑的压力传感器输出信号的导数超出了相对于静压力的一个特定阈值时，就表示了一种快速的改变(例如对于具有45psi静压力的居住结构水系统可能要求一个大致等于2psi/秒的导数，这是由这个结构水系统的实际静压力来确定倍率的)。另一个较不常见的情况是当在滑动窗中的最大值和最小值超出了相对于静压力的一个阈值时，就表示了一种缓慢而实质性的改变(例如对于具有45psi静压力的居住结构可能会要求大致1psi的不同，这是由实际静压力来确定倍率的)。在阀门压力事件的开始通过其中一种方法被检测到之后，接下来在导数符号中的改变就代表了这个阀门事件与之前的相对于静压力的极值(这可能是最大值或是最小值)。

然后就可以将一个分段出的阀门事件检测为一个第一点，在该点上波动的极值(即：导数符号中的一个改变)小于跟随在这个事件的开始之后的第一个极值的幅值的预定百分率(例如5％)。还有可能的是对于一个事件以一种在波动幅值中的快速增加来结束，这对应于发生一种复合(或重叠)事件，如在以下详细讨论的。将这种方法应用到在居住结构中收集的数据上就产生了阀门事件从它们周围的压力输出信号数据流中的适当的100％分段。

阀门打开与阀门关闭事件的分类

在对每个阀门事件进行分段后，阀门事件就被分类为阀门打开事件或阀门关闭事件。一个阀门打开事件对应于一个阀门打开得更多，而一个阀门关闭事件对应于一个阀门关闭得更多。阀门可以从完全关闭的状态而完全打开，也可以从完全打开的状态而完全关闭，或可以仅仅比之前的状态打开得更多或关闭得更多。采用了一种分类器，这种分类器首先考虑在这个经分段的事件的开始和结束处平滑的压力中的不同。如果这种不同的幅值超出一个阈值(例如对于具有45psi静压力的居住结构的2psi，由实际静压力来确定倍率)，该事件就可以被立即分类(压力减少对应于阀门打开并且压力增加对应于阀门关闭)。另外，该事件还根据在其开始处与其第一极值间的平均值来被分类。一个阀门打开事件会产生一种初始压力减少(正的平均导数)，而阀门关闭事件会产生一种初始压力增加(负的平均导数)。将此方法应用到从居住结构收集到的数据中分段出的这些阀门事件上就导致了对阀门打开及阀门关闭的100％正确的分类。

装配件分类

阀门打开及关闭事件可以使用一种基于模版的分类器来与结构中特定装配件相关联。在对一个未知事件进行分类时，可能的模版首先根据四个互补的距离量度标准(distance metric)来被过滤。

所使用的第一距离量度标准是一种匹配滤波器，这在信号检测理论中是非常普遍的。匹配滤波器是一种在存在有附加白噪声时的最优检测机制。它的主要限制在于有待被区别的压力瞬时变化信号并非正交的。使这些信号正交会要求具体知道每个事件的来源，而这正是需要被推导出的信息。

第二距离量度标准是一种匹配的导数滤波器(matched derivativefilter)，这由于这些事件的导数总是与指数地减少的正弦波相似而被包括进来。因此做出以下推论是合理的，即这些导数比原始压力信号更为正交，并且这种匹配导数滤波器可以提供清晰于简单的匹配滤波器的数值。

第三距离量度标准基于匹配实倒频谱(matched real Ceptrum)滤波器，这是一个事件的傅立叶变换(Fourier transform)的这个幅值的自然对数的反傅立叶变换(inverse Fourier transform)。这种量度标准旨在近似一个已经穿过未知滤波器的信号的原始版本(就像被分类的阀门事件已经被这种压力瞬时变化信号传播通过结构的水管线中的一条未知路径而转换)。此方法有明显的限制，但可以示出的是这些较低的倒频谱系数是很大程度上从这种传递功能产生的(一个事件传播经过结构的管线)，而这些较高的倒频谱系数是很大程度上由源头产生的(原始的阀门打开/关闭事件)。主要的兴趣点在于传递功能(部分因为其允许在住宅中多个相同的装配件的多重事例之间进行区分)，并且因此这种倒频谱是删节的以便仅包括这些较低的系数。得到的空间是高度正交化的，从而产生了一种第三有效的且互补的匹配滤波器。

最后，第四距离量度标准为一种简单的功方误差(即：欧几里得距离(Euclidean distance))，这是通过对在该水系统中检测到的两个事件中较长的一个事件，基于压力传感器输出信号来计算的。

用于基于这些距离量度标准来过滤多个可能的模版的多个相似度阈值可以从训练数据中学习到(即：此步骤提供用于对多个模版(其对于未知事件的相似度小于一个最低类别内相似度，而这个相似度已经在这些训练数据中得到))进行筛选。若对于一个事件没有任何模版通过所有的四个滤波器，该未知事件就不被分类。在这种情况下，一个应用程序可能(例如)忽略该事件，提示一个人来标识该未识别装配件或者确定该未识别的事件是否表示了渗漏的存在。若对应于多个不同装配件的多个模版通过了所有的四个距离量度标准滤波器，则从这些模版中选定一个由在这些训练数据上表现最好的单个距离量度标准所限定的最邻近分类器。用于最邻近分类器的该单个距离量度标准是基于在类别内对类别外接收器运行特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线下的面积来选定的。

装配件分类的评估

装配件分类是使用一种选取的实验性设计来评估的以便展示在多个居住结构中、在收集到的试验数据中的学习到的模型参数的鲁棒性。具体地，进行了一种交叉验证实验，这与根据在其中收集数据的具体居住结构的数据相关。在该交叉验证中有九次试验，其中每次试验都使用来自一个居住结构的数据作为试验数据，并且使用来自其他八个居住结构的数据作为训练数据。在从试验数据对模型参数(即这四个相似度滤波器的阈值以及对用于这个最后的最邻近分类器的距离量度标准的选择)进行学习后，在试验的居住结构中的每个事件都用弃一法(leave-one-out method)来试验。然后每个试验居住结构事件可以用其他的事件作为模版，与由训练数据中学习到的模型参数一起来分类。

图6表示了在表150中的评估结果。在每个住宅中(以及因此交叉验证的每个试验折页中)阀门打开及阀门关闭事件的装配件级识别的精确度、以及装配件级分类的合计95.6％的精确度。图7包括在相同数据上的一种不同看法的表160，从而示出了对于所有这些居住结构的不同类型装配件的装配件级分类的精确度。所有结构的整体装配件级分类良好地高于90％，其中包括多个分类精确度为100％的情况。需特别注意的是，本新颖方法可靠地区别居住结构中不同洗手池的多个阀门的打开和关闭的能力。试验数据组仅包括几个洗衣机或洗碗机用途的情况，部分是由于收集试验数据过程中的时间限制以及部分是由于已在现有技术中示出了这些装配件可以被容易地通过它们高度结构化的用水周期而被识别出(这也可以与本新颖方法相组合)。然而，本新颖方法既独立于加注周期的数目(这是重要的，例如如果洗碗机有时会用一种额外的预先冲洗或其他的周期变化来运行)，也使得只要任何这些应用上的阀门一打开就能够识别出这个使用的装置(与只能在它们的结构化充水周期的模式随着时间而变得明显后一段时间才能识别该装置相反)。

流动估算的分析

如上所述，体积流速Q与压力改变ΔP除以阻力变量R_f成比例。

Q = \frac{ΔP}{R_{f}}

压力改变ΔP是通过测量在一个感测到的阀门打开事件开始时的压力与在被分段的阀门打开瞬时压力波脉冲的结束时的稳定的压力之间的不同而自动地计算的。阻力变量R_f不能被直接测量出，但它可以通过对实测(ground truth)流速信息与结构中每个阀门的对应的压力改变进行捕捉来被实验性地确定。接下来的讨论考虑了两个关于对R_f进行学习的情景。在第一情景中，假设对于一个结构中的所关注的每个阀门完成一次单一的流动校正。在第二情景中，试图仅使用来自具有该结构中一些阀门的这种校正的信息来估算在其他未校正阀门处的R_f。

多个单独校正的阀门

有理由想象在安装如此处所讨论的系统的过程可能会包括对结构中的每一个装配件进行一个单一的校正。在这个第一情景中，通过执行这中实验的确定，可将住宅中每个阀门标记有一个已知的R_f值，这个值可以随后与该水系统中感测到的压力改变ΔP一起用于估算当阀门打开时的水流动。

在这个情景中可能得到的这个流动估算的精确度被用一种交叉验证实验来检验以便对于居住结构H1、H4、H5和H7(如上述)中的水龙头及淋浴装配件中的每一个所收集的这五个校正的容器试验数据组进行分析。这种交叉验证中的每个试验都用一个单一的校正容器试验来推导出该装配件的一个阀门的阻力变量R_f。这个推导出的R_f值然后被用于根据阀门打开时测量到的压力改变ΔP来估算其他四个试验中的流动。记下这些估算流速(基于推导的阻抗R_f)与它们对应的实际流速(由校正容器试验得到)之间的不同。本实验的结果示于图8的表170中。

试验的四个居住结构中的三个(H1、H4、H5)具有低于8％的误差率(或是大致0.16GPM)，这与在对于传统设施提供的水表的实验研究中所发现的10％的误差率是可比较的。但第四个居住结构H7具有一个高于20％的误差率，这相信是由于传感器的安装位置造成的。前三个结构具有装在外部水接头上的传感器，而在H7中，压力传感器被安装在热水储箱的排水阀门上。将压力传感器连接到热水储箱的排水阀门上导致了这个压力传感器既对供水的主要压力也对该储箱中水的水头压力进行响应。如上述所讨论，在本新颖方法中采用的这种简单的压力模型目前假设了一个直的管线并且不考虑水头压力。这种情况下似乎要求一种R_f的不同模型。这显现出H7中的冷水阀门会具体地被这个误差来源影响。确实将H7的四个冷水阀门从分析中移除就戏剧性地将这个平均误差提高到0.15GPM(SD＝0.18)，或是4.5％(SD＝3.8％)。

估算未校正阀门的R _f

在第二情景中，只有结构中这些阀门的一个子集被直接校正以便测定阻抗R_f，试图从对于这个阀门的子集的校正来建立整个结构的液体阻力模型看起来是合理的。主要的想法是虽然在这个结构中到每一个阀门的路径都是唯一的，但那些路径在管线布置的长度和总体布局中共享一个相当大量的空间重叠。例如，在一个特定浴室中的马桶和洗手池典型地共享该水系统中的同一个分枝并且其路径长度大约相同。

为了检验这种方法，校正容器试验数据被分成两个数据组，包括一个模型以及一个试验数据组。这个模型在开始时由一个单独的随机选择试验提供，其随后被用于推导出基线R_f值。而这个R_f值被用于为该试验数据组中的每一个试验计算一个流动估算，从而将每个流动估算与对应的实际流动进行比较。接下来，将第二随机试验加入这个模型中(并将其从试验数据组中移除)；然后，这个模型被用来产生一个线性回归(Q＝R_f*ΔP+b，其中b为常数)。这个线性回归等式被用来为试验组中的剩余试验计算多个流动估算，且这个过程被重复直至所有的试验都已采样。为避免特别好或不好的随机采样，对于每个居住结构都重复五次这个过程，并将结果平均。图9中的图表180对应地表示了对于居住结构H1、H4、H5和H7的结果182、184、186及188(注意，如上所述，居住结构H7的这条曲线排除了对于这些冷水阀门的结果)。

在采样五个试验后，平均误差减少了74％，在所有四个居住结构中降至0.27GPM，并且是在来自之前分析的0.11GPM的更综合的R_f数据以内。这个初始结果表示了应该有可能根据第二情景来将一个结构中所有的阀门的校正一般化，因此不必实验性地确定结构中每一个装配件或应用的流阻。

阀门/装配件事件检测的细节

用于对阀门/装配件事件检测进行检测而实施的示例性逻辑步骤200被展示于图11中。来自压力监测器的输出信号P(t)作为一个信号202而输入至一个低通滤波器(13Hz)204以及一个低通滤波器(1Hz)206。低通滤波器206将已过滤的信号传至对该信号的实倒频谱进行计算的框208并且传至一个确定该信号的导数的导数滤波器(带通)210。该导数被输入决策框(计算机)212，该决策框确定这个导数是否高于第一预定阈值。若是，则被连接以便从导数滤波器210接收这个导数的一个闸216被闭合，并且这个导数被输入至框218，该框通过检测事件的开始与结束之间的时间间隔来估算这个事件持续时间(如上所述地确定)。此外，来自决策框212的肯定的响应就致使框214为这个导数信号寻找一个局部极值。这个事件的这个估算的持续时间被输入至框224，该框将这个事件分类成一个打开事件亦或一个关闭事件。一个决策框(比较器)226确定在框214中找到的这个局部极值是否高于第二预定阈值，并且若是，则将闸228闭合，这就使得一个模版储存框230储存一个模版，这个模版包括对于经低通滤波器204过滤的信号、实倒频谱、以及导数的多个特征。为一个特定事件储存的每个模版因此会包括低压特征、倒频谱特征、以及导数特征，并且该模版被识别为用于一个特定阀门打开事件亦或一个特定阀门关闭事件(或该系统中的某些其他活动)。这个储存的模版被输出到线232用于在存储器(未示出)中储存。

若这个导数不高于决策框212中的第一预定阈值或者这个局部极值不高于决策框226中的第二预定阈值，则这种逻辑就推定一个事件还未发生。一个框222提供用于持续搜寻以便通过对来自压力监测器的输出信号P(t)进行处理来检测事件，如上所讨论的。

在图12中，流程图240展示了用于通过与多个储存的模版(这些模版是如以上与图11相联系讨论地产生的)进行比较来将一个事件分类的示例性步骤。一个被检测到的未知类型的事件被输入至一个预处理器242，该预处理器提供压力信号、倒频谱信号，以及导数信号作为多个输出。这个压力信号被输入至一个相关匹配滤波器244用于与当前模版的多个低压特征246进行比较，并且还被提供至一个校准框(alignment block)248。这个校准框为主系统压力的任何变化提供补偿(即：用于那些不包括压力调节器的系统)，这是因为主系统压力的改变足以将一个瞬时压力波的这些特征转变从而使它们不再与用于这个事件的模版的特征相匹配。此外，这个校准框可以将这个未知事件时间位移至与储存的模版最大地重叠。

来自预处理器242的这个导数信号被输入至相关匹配滤波器框250用于与当前模版的多个倒频谱特征252进行比较。类似地，这个导数信号被输入至一个相关匹配滤波器254用于与当前模版的这些导数特征256进行比较。相关匹配滤波器框244、250以及254产生多个相关性值，这些相关性值对应地是这个未知事件的瞬时波信号的对应的低压、倒频谱，以及多个导数特征与每个储存的模版有多接近的一个表示。对于这些参数中的每一个与一个模版的这些特征的一个高相关性值表示有大可能当前未知事件就是这个模版为其而存储的那个事件。

相关匹配滤波器244的输出被输入到决策框(比较器)260，以便确定它是否高于一个预定第一最小值，并且若是，则闸262被闭合，从而连接至一个使能线。来自校准框248的输出被应用至欧几里得距离框256，这个欧几里得距离框确定一个欧几里得距离(等于这个当前模版的多个低压特征258与这个未知事件压力信号的这些相应补偿的、校准的特征之间的这些差值的平方的和的平方根)。这个欧几里得距离结果被输入至决策框(比较器)264以便确定其是否低于一个预定最大值。若是，则闸266被闭合以便连接至闸262的下游侧。来自相关匹配滤波器250的这个相关性值结果被输入到一个决策步骤(比较器)268以便确定其是否高于一个预定第二最小值，并且若是，则闸270被闭合以便连接至闸266的下游侧。最后，来自相关匹配滤波器254的相关性值被输入至一个决策框(比较器)272以便确定其是否高于一个第三预定最小值，并且若是，则闸274被闭合，从而连接至闸270的下游侧。若所有的闸262、266、270、以及274都被闭合(对应于所有的输入对于一个“与”逻辑为真)，则当前模版对于处理的这个未知事件是一个可能的匹配，并且框276会检测这个条件以便将当前模版识别为一个可能的匹配。

若这四个闸中的任何一个或多个是打开的(未特别示出)，这种逻辑就会行进至一个决策框278而非将当前模版识别为这个未知事件的一个可能的匹配。决策框278确定是否剩余有任何其他储存的模版还未与该未知事件相比较。若有，则框280重复这个未知事件的这些特征与下一个储存的模版的这些特征的比较，如上所述。若不再剩余有其他储存的模版，决策框282就确定是否有任何事件模版被识别为有可能与这个未知事件相匹配。若没有，则在框284中将这个未知事件分类为一个新的事件。否则，就提供一个使能信号至框286以便使得能够选择具有与这个未知事件的特征最大程度上相关的这个储存的模版。相关匹配滤波器254的输出被馈送进入框286，在这里(响应于这个使能信号)具有最高相关性的这个储存的模版被选定作为事件类型。相关匹配滤波器244及250的输出也可以连接到框286(连接未示出)并且在相关匹配滤波器254的输出在位时被使用。如上述所讨论的，基于训练过程中的ROC，框286使用来自相关匹配滤波器244、250、或254中任何一个的输出。该未知事件然后在框288中基于选定的储存的模版(即：根据相关匹配滤波器244、250或254的输出，具有最高总相关性的这个储存的模版)来被分类。

自动校正

作为一种减少人工和数据入成本的方法，许多的水系统公司正将它们旧的水表换成新的自动水表读取(Automatic Meter Reading，AMR)系统。AMR系统使水系统公司能够通过无线方式自动地读取家用/商用水表，从而通过取消抄表员和消除在读取水表时和在将现场记录的数据输入到一个账单系统中以便产生将要提供给用户的账单时造成的手写错误，进而大大的降低成本。当与AMR水表(或任何能够通过无线方式或通过一条铺设的电线来传输其液体流动测量数据的水表)使用时，本新颖系统可以接收实时的总流量体积信息，并用这些总流动数据来通过确定该结构的水系统中部分或全部阀门的流阻的方式去校正流动估算算法。

为了将AMR(或类似的)在线流量体积表用于半自动校正以便确定这种液体分配系统多个不同部分的流阻，可以进行以下步骤。

(1)本新颖系统查询这个水表(AMR或其他有线或无线连接的在线流量体积表)以便获得基线累计流量体积；

(2)表示可进入该结构的一个人(例如居住结构的屋主)来单独地打开并且然后关闭该结构水系统中的每个阀门，在关闭该阀门之前让它维持在打开状态一小段时间(例如15秒)；

(3)对每个因此而被启动的阀门，本新颖系统自动地确定已经发生了一个打开/关闭事件，以及阀门曾经打开的持续时间；

(4)本新颖系统然后在每个阀门的关闭事件之后查询水表，并从新的流量体积中减去之前流量体积的量(由基线值开始)以便得到在阀门打开时通过该阀门的一个流动总量。然后这个通过阀门的流动总量除以阀门打开的持续时间以便得到流速(这如以上所讨论地使用)以便确定与刚刚被打开和关闭的这个阀门相关的这个水系统的流阻。

这种半自动校正可以按照要求来被重复以便补偿在水系统中的改变，例如由于温度的改变，或由于堆积或腐蚀的沉积物，或者由于管线布设或管道的布局的修改。一旦用于每个阀门的该系统的流阻因此被精确地确定，流阻就可以被用于确定该系统任何被打开的阀门的液体流动。

整个校正的过程可以被制造为完全自动化的，这是通过使本新颖系统依赖于这种AMR(或其他有线或无线连接的)量表以便在每次检测到打开/关闭事件对时提供流量体积数据。本新颖系统可能看上去会消除对于为确定流阻而进行的水系统校正的要求，这是因为可能出现的是本新颖系统不再需要估算流动(如果一个阀门的每个打开/关闭事件对的流速可以替代地直接由AMR得到)。然而，将这种AMR量表用于对流动进行确定有其限制，因为AMR量表只能提供一个全部水流动的总量值。而这种AMR水表不能为两个或更多重叠事件中的每一个事件表示出流动。在复合事件的情况中，本新颖系统还是会被用来为重叠的多个事件的每个装配件估算流动。

渗漏检测

本新颖系统可采用如下两种方法来检测水系统中的渗漏，取决于如下渗漏的类型及成因。

若一个高分辨率的AMR(或其他有线或无线连接的)流量体积表安装在结构的液体系统中，本新颖系统可检测任何发生在一个延长的时间间隔中的低流量用水，而在这个时间间隔中在该结构中的任何装配件处都没有打开阀门事件被检测到(例如，在6-12的时间段中，在这期间人们是不在结构中的，或是在人们晚上睡觉时，并且该水系统并没有被使用或没有装配件阀门被打开)。明显地，在没有阀门被打开的情况下在水系统中由这个高分辨率流量体积表检测到的任何总流量体积必定是一种慢渗漏的表示。这样的渗漏可能是由于一个管道中由于冰冻损伤造成的针孔，或是由于腐蚀，或可能是由通过一个没有完全被关闭的阀门或是由一个具有会渗漏的阀门柱密封或会渗漏的阀门座所造成的一种持续渗漏。

另一种通常类型的渗漏是由于在马桶上的一个会渗漏的瓣状阀门造成的，它允许了水流入马桶的桶身中。进入桶身中的过量流动然后排空进入下水道中。这种类型的渗漏导致一种周期性的马桶打开/关闭事件而有待在马桶储箱再次加注时来被检测，但与一个正常的马桶冲水打开和关闭这个瓣状阀门不同，因为在马桶储箱中的水平因瓣状阀门渗漏而下降时只有部分水储箱被再次加注。当水从马桶储箱通过一个会渗漏的瓣状阀门渗漏时，这个储箱中的水平最终会下降到一个为使储箱开始再次加注而自动地触发进水阀门的点。这种再次加注可以在0.1-0.3加仑已经渗漏进入这个桶身后发生(与在一个正常的马桶冲水过程中被从一个马桶储箱排空进入桶身的2加仑相比较)。由于一个渗漏的瓣状阀门导致的这种再次加注在这个马桶进水阀对这个储箱进行再次加注时产生一个打开事件并且在这种马桶的再次加注致使在储箱中的水平达到关闭深度从而使浮动阀门关闭时产生一个关闭事件。而这个瓣状阀门在这种再次加注过程中通常维持关闭，但仍持续将水渗漏进桶身中。

对于一个会渗漏的瓣状阀门来说，这个打开/关闭事件对在持续时间上与在一个正常的马桶冲水后的正常的马桶加注事件相比更短(因为需要更少的水来再加注储箱)，但这种较短期的再次加注以及较短期的阀门打开事件仍可被本新颖系统检测到。除了较短期的渗漏再次加注事件，一个瓣状阀门马桶储箱渗漏的这种周期特性使其易于与一个正常的事件相区分(例如，这个马桶可能会以34分钟的间隔来再次加注，如果没有被正常的马桶冲水所干扰的话)。也能使用这种方法来检测其他类型的展示出这种周期性行为的渗漏，如来自在两个水平间具有迟滞用于触发一个阀门打开及一个阀门关闭事件的其他类型储液器的渗漏。在结构中包括两个或更多的马桶时，水通过阀门流动的这些特征就使得在一个特定马桶中的以此方式渗漏的瓣状阀门能够被区别出来。

多感测点

可在结构中的液体分配系统上安装多个传感器以便在两个或更多放置有传感器的不同位置处感测由一个单一事件造成的多个压力瞬时特征。这两个瞬时变化特征的开始之间的时间差可以通过对由一组先前已经储存的已知时间差模版中进行选择而被使用在对这个事件来进行识别中，例如，大致上如与这种包括低压和导数的多个特征以及一个压力瞬时波形的多个特征的事件模版的储存相联系地披露的，如在此所讨论的。这个时间差可以被用于精确地找到一个发生事件装配件的位置，这是由于发生源与各不同感测点之间的距离不同。

图13A为一个图表300，其展示了原始压力输出信号302和304，这些信号对应于水系统中两个在空间上分散开的压力传感器所感测到的同一个装配件事件。来自两个不同压力传感器的这两个输出信号波形在形状上看起来类似(虽然幅值和高频衰减由于被这两个压力传感器接收到的这些压力瞬时波所经过的路径不同以及在这些压力传感器响应上的不同而有些差别)，但这些波形在时间上互相偏置约800ms。这个时间延迟偏置特征与结构水系统压力以及波形的幅值无关，从而为装配件级事件来源的鉴别提供了一种稳健的方法。

图13B为图表310，其示出了在经过13Hz低通滤波器后的压力输出信号312和314。这个低通滤波器会抑制这些波形的高频部分，从而使它们之间的时间差更明显。

主动水事件探测

用来检测在水系统中多个压力瞬时变化的压力传感器或转换器可以被逆转地偏置以便产生一个已知的压力瞬时脉冲，这个已知的压力瞬时脉冲传播通过这个水系统。一个示例性主动压力信号波322被示出在图14A的图表320中。这个主动压力信号波被用于通过观察回到该压力传感器的多个反射信号来查询该系统中这些阀门的一个位置。图14B为图表314，其展示了一个示例性反射的压力信号326，例如由水系统中的一个关闭的阀门所反射的压力信号。

这个反射的压力信号的多种不同特征可以被用来产生一个包括这些反射的主动探针压力波的特征特性的新模版。这样与系统中的这些阀门相关联的多个模版可以被储存和被用于对来自这个探针压力脉冲信号的后续反射压力波，这个探针压力脉冲信号是作为该压力传感器的一个输出信号而被提供的。这些反射信号特征的改变表示了该水系统在状态上的一种改变(例如一个关闭的阀门被打开)。一个打开的阀门会使这个信号产生一种高频衰减以及一个相移(见图14B中示例性反射波326)。这两个特征可以被用来估算这个反射信号的路径并且用来作为一种水流动的表示。主动压力脉冲探测对于查询一个结构的液体分配系统中的多个阀门的这些当前状态可以是用的，例如若使用以上讨论的新颖的被动式方法事件会被遗漏的情况下。

用于处理来自压力模块的输出信号的示例性计算装置

图15示意性地展示了一个示例性计算装置350，其包括可适合于实施本新颖技术的计算机364。计算机364可以是普通的传统个人计算机(PC)，例如膝上型电脑、桌面计算机、服务器、或其他形式的计算装置。计算机364连接至显示器368，这个显示器用于向用户显示文字及图形，例如与事件相关的数据、活动以及用水或已用水的多个特定装配件，还有多个特定装配件的流速。计算机364包括一个处理器362。存储器366(既带有只读存储器(ROM)也带有随机存取存储器(RAM))、用于储存数据和机器可读的并且可执行的包括模块与软件程序的指令以及数字信号的非易失储存器360(例如为硬盘或其他非易失数据储存装置)、网络接口352以及光驱358被通过总线354连接至处理器362。所储存的数据可包括多个模版、多个预定阈值，以及其他用于对来自压力模块的输出信号进行处理的参数。任何这些数据都可替代地可以在网络370(如因特网或其他网络)上通过网络接口352来存取。光驱358可以读取光盘(CD)356(或其他光储存媒质，例如一个数字视频光盘(DVD))，在这个光盘上存储了用于实施本新颖技术的机械指令以及其他软件模块和可在计算机364上执行的程序。这些机械指令在被处理器362执行前载入存储器366中以便进行用于实施本技术的这些步骤，即：进行除、乘、以及减的步骤，如上所述。用户可以通过连接至计算机364的键盘/鼠标372来为这个过程提供输入和/或控制这个过程。蓝牙无线装置374也被连接至总线354以便接收来自压力模块的蓝牙无线信号376。应该理解的是其他类型的有线或无线通信连接能够传送来自压力模块的输出信号。例如，Wi-Fi无线信号或以太网或通用串行总线(USB)有线通信链可以被用来代替这种蓝牙无线装置。输出信号也可以被储存为非易失存储介质上的数据并用计算机364来后续处理以便回顾结构中的用水情况和/或流速。

讨论

在此披露的新颖方法为通过持续监测系统中压力来单点感测液体分配系统中的活动展现了相当大的希望。此方法清楚地代表了一种用于将多个阀门压力事件由他们周围的压力传感器输出信号流中分段出来并确定一个分段的事件是否对应于一个阀门的打开或关闭的可靠方法。实验试验已经示出了本方法的效力和精确度。使用在九个居住结构中所收集的数据，就展现了在对与一个阀门事件相关联的一个单独装配件进行识别中的95.6％的总精确度。分析在那些居住结构中的四个居住结构所收集的流动数据，已经示出的是适当放置的并经校正的系统可以用与传统公用事业提供的水表能够相比较的误差率来估算用水。使用一个单一传感器来识别在多个单独装配件处的活动的能力其本身就是一个重要的发展。将一个额外的传感器加在液体分配系统中与第一个传感器所安装于的那个点相分开的另一个点处，就基于从这些传感器输出的瞬时波形信号之间的延迟时间，提供了关于该系统中事件的额外信息。

应该再次强调的是虽然本新颖方法的初始评估被应用于监测在居住结构中不同装配件处的用水、事件和活动，但是并没有理由来将本方法限制于结构的类型亦或限制于监测仅涉及一个水系统中水的事件及活动。替代的是此方法可以应用于几乎任何希望对涉及液体流动通过液体分配通道(如管线或管道)的事件及活动进行监测的应用。例如，可以使用本方法来监测阀门事件及其他活动，以便确定不同液体的流速，或是检测化学处理设施或酒厂的渗漏。如上所知，在这里和以下权利要求中使用的术语“结构”旨在被广义地理解，以便涵盖其中有液体分配系统通过阀门亦或其他流动改变装置将液体传输至多个不同装配件的任何设施。因此在一个居住结构中的水系统只是这样一个液体分配系统的一个实例，而水表示这样一种液体的实例。

虽然以上讨论的分析着重在对独立发生的装配件事件进行识别，但考虑多个事件重叠的情况显然也是重要的。为了评估本新颖方法在此方面的能力，在居住结构H1中收集了六个复合事件(淋浴/洗手池及马桶/洗手池事件各两次，以及淋浴/马桶/洗手池重叠)，如在图10的图表190中部分地示出的，这个图表示出了一个淋浴打开事件1与一个马桶打开事件2重叠并且与一个水龙头打开事件3重叠，接着是水龙头关闭事件和马桶关闭事件。该事件分段算法能够正确地分段这些重叠事件(即：能够在检测到与一个重叠事件的开始相对应的一种在压力波动幅值中的快速增加时识别一个进行的事件的结束)。对这些压力瞬时波形的视觉检查显示了这些事件的形状和强度相对没有受到重叠的干扰。而且，还应该有可能用在此说明的方法来对这样的复合事件分类。

确定的是流速的一个可靠估算对于精确的校正而言是敏感的，并且可以用一个实验方法来执行这种校正，如以上所讨论的。所考虑的是进一步的实验试验应该能够为上述的分段及识别算法识别最佳阈值参数。

基于在H1中进行初始收集之后的五星期后所收集的第二数据组，有初步证据显示出水系统的特性随时间大致上稳定。以上所解释的这些装配件分类方法用来自相对数据组的多个模版来应用到这对数据组(对多个未知事件用相隔五星期收集的多个模版来分类)-并未发现装配件识别性能有任何降级，这就表示系统行为是够稳定的以便应用各种机器学习方法来使得水系统流速的自动校正能够进行。

对于在居住结构处这些试验所收集的数据包括该压力传感器在多个不同类型的装配件(软管接头、洗涤池水龙头、热水器排水阀门)上带有总体良好结果的安装。在H9中进行了两个相同的数据收集，一个使用连接至软管接头的压力传感器而另一个则使用连接到热水器排水阀门的压力传感器，预期每一个的表现都应该接近相同。图6报告了连接至软管接头的压力传感器的表现。相比之下，在压力传感器被移到热水器排水阀门时对于打开阀门事件的表现下降到88.6％，而对于关闭阀门事件的表现下降到65.7％(仅单独装配件的分类受到影响，并不影响对事件是否为打开或关闭事件的分段或确定)。这种表现水平的改变表示了压力传感器的位置可以影响本新颖方法的结果的精确度，但大致上看来，显现的是这种压力传感器到几乎所有除了热水器排水阀门以外的任何其他水龙头接头的连接会提供可接受的表现。在图6中还有多个其他实例，其中当前新颖方法在其识别与阀门打开及关闭事件相关联的特定装配件的能力上的不同。虽然阀门打开及关闭事件成对出现，但本方法对它们单独地进行分类。因此可认定通过联合地对多个阀门打开及阀门关闭事件对进行分类可以在对阀门所在的这个装配件进行识别中实现改进的精确度。类似地，如以上讨论的虽然流速被独立于装配件识别地估算，但这两者是明显相关的，并且所希望的是在与用水的装配件相联系地估算流速的改进结果。

虽然在此披露的这些概念已经与实践它们的优选形式及其修改相联系地进行了说明，在本技术领域具有通常知识的人员应可理解在以下权利要求的范围内可以做出很多其他修改。因此，这些概念的范围并不旨在被以上说明以任何方式进行限制，而是替代地完全通过参考以下这些权利要求来确定的。

Claims

本发明的独享权利被要求并且被限定如下：

1.一种用于监测在结构中分配系统内的液体流动的方法，该方法包括以下步骤：

(a)监测该分配系统中的一个第一点处的液体压力，从而产生一个输出信号，这个输出信号表示该分配系统中的压力；

(b)基于由该输出信号所表示的压力中的多个改变，检测在该分配系统中发生的多个液体相关事件；并且

(c)从多个事件的不同类型中，通过对该输出信号的多个特征与和这些事件的不同类型相关联的多个决定性指标进行比较，识别出一个已经被检测到的液体相关事件的一个特定类型。
2.如权利要求1所述的方法，其中多个不同阀门被连接至该分配系统，并且其中该检测多个液体相关事件的步骤包括以下步骤，即：采用该输出信号用于对包括在这些不同的阀门中的一个阀门的一个状态的改变进行检测，该阀门的状态的这种改变在该阀门打开得更多或关闭得更多时发生。
3.如权利要求2所述的方法，其中这些不同阀门中的一个或多个阀门是与被连接至该分配系统的多个不同装配件中的一个特定装配件相关联的，该方法进一步包括以下步骤，即：识别已经改变状态的该阀门与之相关联的一个特定装配件。
4.如权利要求3所述的方法，进一步包括以下步骤，即：确定与该特定装配件相关联的该阀门是否通过关闭得更多或通过打开得更多而已改变状态。
5.如权利要求3所述的方法，其中该分配系统包括带有一个阀门的一个储液器，如果该储液器中的液体水平降到一个预定水平之下该阀门就会自动打开；该方法进一步包括以下步骤，即：通过识别一个压力瞬时波形的多个特征来检测该储液器的渗漏，而该压力瞬时波形表示了一个周期，在该周期中，对液体进入该储液器的流动进行控制的该阀门按照要求来打开和关闭以便再加注该储液器从而替代从该储液器中渗漏的液体。
6.如权利要求1所述的方法，进一步包括以下步骤，即：自动地确定作为该输出信号与用于该分配系统的一个预定的流阻的一个函数的该分配系统中的一个体积流速。
7.如权利要求6所述的方法，其中该分配系统包括布置在多个不同点处的多个阀门，该方法进一步包括以下步骤：

(a)实验性地测量该分配系统中的多个不同点中的每个点处的体积流速，而这些不同点距该分配系统供应的一个入口的距离是不同的；并且

(b)基于在该体积流速被测量时由该输出信号表示的在压力中的一个改变，确定在这些不同点中的每个点处的对于该分配系统的预定流阻。
8.如权利要求7所述的方法，进一步包括以下步骤，即：基于在这些不同点处测量的预定流阻，估算该分配系统中可发生液体使用的每个其他点处的流阻。
9.如权利要求6所述的方法，其中该液体分配系统包括一个在线液体体积流量检测器，该方法进一步包括以下步骤：

(a)使用该在线液体体积流量检测器来依次确定在该分配系统中的多个不同点的每个点处的、当在该点处的一个阀门被打开一段时间并且然后被关闭时的一个体积流速；并且

(b)基于在该点处的阀门被打开时所确定的用于该点的这个体积流速，确定这些不同点中的每个点处的对于该分配系统的该预定流阻。
10.如权利要求9所述的方法，进一步包括以下步骤，即：检测该分配系统中的一个相对低流量的渗漏，这是通过使用该液体体积流量检测器来检测该分配系统中液体在一个延长的时间段中的一个流动来进行的，而在该延长的时间段中，这些分配系统中的这些阀门中没有一个阀门已经被检测到已被打开。
11.如权利要求1所述的方法，其中该识别已经被检测出的这些事件的一个特定类型的步骤包括以下步骤：

(a)为连接至该分配系统的每一个装配件确定一个预定的瞬时压力波特征；

(b)储存这些预定的瞬时压力波特征；

(c)将由该输出信号表示的一个瞬时压力波特征与这些预定的瞬时压力波特征进行比较；并且

(d)识别液体流动在其上已经改变的一个特定装配件，而这是通过对该装配件具有与该输出信号所表示的该瞬时压力波特征最接近地相匹配的该预定的瞬时压力波特征进行识别、并且基于该分配系统中该特定装配件的位置来进行的。
12.如权利要求1所述的方法，其中该识别已经被检测到的一个液体相关事件的特定类型的步骤包括以下步骤：

(a)基于该分配系统中多个压力改变将该输出信号分段以便分离多个离散事件；

(b)将检测到的每一个液体相关事件分类为一个阀门打开事件亦或一个阀门关闭事件，其中该阀门打开事件对应于一个阀门打开得更多，而一个阀门关闭事件对应于一个阀门关闭得更多；并且

(c)将每一个阀门打开或关闭事件根据产生该阀门事件的一个特定装配件来分类。
13.如权利要求12所述的方法，其中该分段步骤包括以下步骤：

(a)对该输出信号进行滤波以便产生一个平滑的输出信号；

(b)确定该平滑的输出信号的一个导数；

(c)在一个滑动窗中分析该平滑的输出信号及其导数以便基于从包括多个条件的组中选定的至少一个条件来检测一个阀门事件的开始，该组由以下各项组成：

(i)该平滑的输出信号的导数超出相对于该分配系统中的静压力的一个预定的第一阈值；以及

(ii)在该滑动窗中的最大压力值与最小压力值之间的一个差异超出相对于该分配系统中的静压力的一个预定的第二阈值；以及

(d)基于该平滑的输出信号的导数的一个符号的改变以及该导数中的一个改变的幅值，分析该导数以便检测一个阀门事件的结束。
14.如权利要求13所述的方法，其中将每一个检测到的液体相关事件分类为一个阀门打开事件亦或一个阀门关闭事件的步骤包括基于从多个条件的组中选定的至少一个条件来将该离散事件分类为一个阀门打开事件或一个阀门关闭事件，该组由以下各项组成：

(a)该平滑的输出信号在一个阀门事件的开始时与结束时的一个差异幅值超出一个第三预定阈值，其中该平滑的输出信号在该阀门事件的开始时与结束时之间的一个减少表示一个阀门打开事件，而该平滑的输出信号在该阀门事件的开始时与结束时之间的一个增加表示一个阀门关闭事件；以及

(b)该平滑的输出信号的导数在该阀门事件的开始与该导数的一个第一极值之间的一个平均值，其中该导数的一个正的平均值表示一个阀门打开事件，而该导数的一个负的平均值表示一个阀门关闭事件。
15.如权利要求12所述的方法，进一步包括使用一个基于模版的分类器来使多个阀门打开和阀门关闭事件与多个特定装配件相关联。
16.如权利要求15所述的方法，其中使用该基于模版的分类器的步骤包括在根据多个互补的距离量度标准对能够用于该分类器的多个可能的模版进行筛选之后，选择一个具有最大相关性的模版，以便识别已经检测到一个事件的该装配件的步骤，这些互补的距离量度标准包括从多个距离量度标准的组中选定的至少一个距离量度标准，该组由以下各项组成：

(a)匹配滤波器距离量度标准；

(b)匹配导数滤波器距离量度标准；

(c)匹配实倒频谱滤波器距离量度标准；以及

(d)均方误差滤波器距离量度标准。
17.如权利要求16所述的方法，进一步包括以下步骤，即：基于在训练数据中提供的这些互补的距离量度标准，确定多个阈值用于执行筛选这些可能的模版的步骤。
18.如权利要求16所述的方法，其中若对应于多个不同装配件的多个模版通过了所有这些滤波器，则该方法进一步包括以下步骤，即：基于一个单一距离量度标准由这些滤波器中选择一个滤波器用于对已经检测到一个事件的装配件进行识别，而该单一距离量度标准在用于该装配件的训练数据中表现最佳。
19.如权利要求1所述的方法，进一步包括以下步骤：

(a)监测该分配系统中与该第一点分开的一个第二点处的液体压力，从而产生另一个输出信号；

(b)部分地基于该第一点处的输出信号与该第二点处的输出信号之间的一个时间差，检测该分配系统中发生的这些液体相关事件；以及

(c)部分地基于该时间差，从这些事件的不同类型中识别已经检测到的该液体相关事件的特定类型。
20.如权利要求3所述的方法，进一步包括以下步骤：

(a)对该分配系统的液体施加一个瞬时压力脉冲；

(b)检测一个压力脉冲波形，该压力脉冲波形对应于该瞬时压力脉冲在该分配系统中的一个反射；以及

(c)基于该压力脉冲波形的多个特征，确定以下各项中的至少一项：

(i)该瞬时压力脉冲以及该压力脉冲波形通过该分配系统的一个路径；

(ii)在该分配系统中的液体流动的一个表示；以及

(iii)该分配系统中这些阀门之中一个或多个阀门的状态。
21.一种包括机器可读取并且可执行指令的媒质，这些机器可读取并且可执行指令在被一个处理器执行时，用于实现在对一个结构内的分配系统中的液体进行监测中所采用的多个功能，这些功能包括：

(a)接收并处理表示了该分配系统中的压力的一个输出信号；

(b)基于由该输出信号表示的压力中的多个改变，检测在该分配系统中发生的多个液体相关事件；以及

(c)通过对该输出信号的多个特征与和多个事件的不同类型相关联的决定性指标进行比较，从这些事件的不同类型中识别已被检测出的一个液体相关事件的一个特定类型。
22.用于监测一个结构中的分配系统中液体的流动的装置，该装置包括：

(a)一个压力传感器，该压力传感器被适配为连接至一个分配系统以便感测该分配系统中的一个压力、并被适配为然后产生表示该压力的一个模拟信号；

(b)一个连接器，其尺寸被确定为用于将该压力传感器连接至一个结构中的一个装配件上；

(c)一个模数转换器，用于将来自该压力传感器的模拟信号转换为一个数字信号；

(d)一个微控制器，该微控制器被连接至该模数转换器以便接收该数字信号，用于控制该数字信号的获取并用于处理该数字信号以便产生一个输出信号用于基于由该输出信号表示的压力中的多个改变来检测一个分配系统中发生的多个事件，并且该输出信号被用于从多个事件的不同类型中识别一个事件的特定类型；以及

(e)一个通信链接，用于将该输出信号连接至一个计算装置。
23.一种用于监测结构中的分配系统中液体流动的系统，该系统包括：

(a)一个第一压力传感器，它被适配为连接至一个分配系统以便感测该分配系统中液体的一个压力；

(b)一个控制器，它被连接至该压力传感器，该控制器控制该压力传感器的压力感测并提供一个输出信号，该输出信号表示了由该压力传感器感测到的该压力；以及

(c)一个通信链接，它被连接至该控制器以便接收该输出信号，并将该输出信号传输至一个计算装置，其中该计算装置包括：

(i)一个存储器，其中储存了多个机器可执行指令；以及

(ii)一个处理器，它被连接至该存储器用于执行这些机器可执行指令，这致使该处理器在该压力传感器连接到一个分配系统时实现多个功能，这些功能包括：

(A)基于由该输出信号表示的压力中的多个改变，检测该分配系统中发生的多个液体相关事件；以及

(B)通过对该输出信号的多个特征与和多个事件的不同类型相关联的决定性指标进行比较，从这些事件的不同类型中识别已被检测出的一个液体相关事件的特定类型。
24.如权利要求23所述的系统，进一步包括：

(a)一个模数转换器，用于将由该压力传感器产生的一个模拟信号转换为一个对应的数字信号，该对应的数字信号被输入该控制器；以及

(b)一个连接器，用于将该压力传感器连接至一个结构中的分配系统。
25.如权利要求24所述的系统，其中该偶联器包括一个母连接部，该母连接部是有螺纹的以便被可移除的附接至一个分布系统中的装配件上。
26.如权利要求23所述的系统，其中当该压力传感器被连接至具有多个不同阀门的一个分配系统时，该处理器执行这些机器指令进一步使得该处理器用该输出信号来检测这些阀门中所包括的一个阀门的状态改变，其中该状态改变是发生在该阀门打开得更多或关闭得更多时。
27.如权利要求26所述的系统，其中当该压力传感器被连接至一个分配系统，而在该分配系统中这些不同阀门中的一个或多个的阀门与来自多个不同装配件中的一个特定装配件相关联时，该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器识别该已改变状态的阀门与之相关联的该特定装配件。
28.如权利要求27所述的系统，其中当该压力传感器被连接到一个分配系统时，该处理器执行这些机器指令进一步使得该处理器确定与该特定装配件相关联的该阀门是否通过关闭得更多或打开得更多而已经改变了状态。
29.如权利要求28所述的系统，其中当该压力传感器被连接到包括一个储液器的一个分配系统上，该储液器具有一个阀门，如果在该储液器中液体的水平降到一个预定水平以下该阀门会自动打开时，该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器通过识别一个压力瞬时波形的多个特征来检测该储液器的渗漏，而该压力瞬时波形表示了一个周期，在该周期中，控制液体进入该储液器的流动的阀门根据要求打开及关闭以便再次加注该储液器从而替代从该储液器渗漏的液体。
30.如权利要求23所述的系统，其中当该压力传感器被连接到该分配系统时，该处理器执行这些机器指令进一步使得该处理器确定作为该输出信号与用于该分配系统的一个预定流阻的函数的该分配系统中的一个体积流速。
31.如权利要求30所述的系统，其中当该压力传感器被连接到一个分配系统时，该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器执行以下步骤：

(a)实验性地对该分配系统中多个不同点中的每个点处的体积流速进行测量，而这些不同点在从一个入口至该分配系统供应的距离是不同的；并且

(b)基于在该体积流速被测量时由该输出信号表示的在压力中的一个改变，确定用于该分配系统的在这些不同点中的每个点处的预定流阻。
32.如权利要求31所述的系统，其中该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器基于在这些不同点处测量到的预定流阻来估算在该分配系统中能够发生液体使用的多个其他点处的流阻。
33.如权利要求30所述的系统，其中该液体分配系统包括一个在线液体体积流量检测器，该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器执行以下步骤：

(a)使用该在线液体体积流量检测器来依次确定该分配系统中多个不同点中的每个点处随着在该点处的一个阀门被打开一段时间并且然后被关闭的一个体积流速；并且

(b)基于在该点处的阀门被打开时所确定的该体积流速，确定用于该分配系统中这些不同点中的每个点处的预定流阻。
34.如权利要求30所述的系统，其中该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器执行检测该分配系统中的一个相对低流量渗漏，这是通过使用该液体体积流量检测器来检测该分配系统中液体在一个延长的时间段中的一个流动来进行的，而在该延长的时间段中，该分配系统中的这些阀门中没有一个阀门已经被检测到已经被打开。
35.如权利要求23所述的系统，其中当该压力传感器被连接到一个分配系统时，该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器执行以下步骤：

(a)为被连接到该分配系统上的每个装配件确定一个预定的瞬时压力波特征；

(b)储存这些预定的瞬时压力波特征；

(c)将由该输出信号表示的一个瞬时压力波特征与这些预定的瞬时压力波特征做比较；并且

(d)识别液体流动已经在其上改变的一个特定装配件，而这是通过对该装配件具有与该输出信号所表示的该瞬时压力波特征最接近地相匹配的该预定的瞬时压力波特征进行识别、并且基于该分配系统中该特定装配件的位置来进行的。
36.如权利要求23所述的系统，其中当该压力传感器被连接到一个分配系统时，该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器执行以下步骤：

(a)将该输出信号分段以便基于该分配系统中多个压力改变来分离多个离散事件；

(b)将检测到的每一个液体相关事件分类为一个阀门打开事件亦或一个阀门关闭事件，其中一个阀门打开事件对应于一个阀门打开得更多，而一个阀门关闭事件对应于一个阀门关闭得更多；并且

(c)将每一个阀门打开或关闭事件根据产生该阀门事件的一个特定装配件来分类。
37.如权利要求36所述的系统，其中当该压力传感器被连接到一个分配系统时，该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器执行以下步骤：

(a)对该输出信号进行滤波以便产生一个平滑的输出信号；

(b)确定该平滑的输出信号的一个导数；

(c)在一个滑动窗中分析该平滑的输出信号及其导数以便基于从包括多个条件的组中选定的至少一个条件来检测一个阀门事件的开始，该组由以下各项组成：

(i)该平滑的输出信号的导数超出相对于该分配系统中的静压力的一个预定的第一阈值；以及

(ii)在该滑动窗中的最大压力值与最小压力值之间的一个差异超出相对于该分配系统中的静压力的一个预定的第二阈值；并且

(d)基于该平滑的输出信号的导数的一个符号的改变以及该导数中的一个改变的幅值，分析该导数以便检测一个阀门事件的结束。
38.如权利要求37所述的系统，其中该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器基于从多个条件的组中选定的一个条件的发生来将每个离散事件分类为一个阀门打开事件或一个阀门关闭事件，该组由以下各项组成：

(a)该平滑的压力在一个阀门事件的开始时与结束时的一个差异幅值超出一个第三预定阈值，其中该平滑的压力在该阀门事件的开始时与结束时之间的一个减少表示一个阀门打开事件，而该平滑的压力在该阀门事件的开始时与结束时之间的一个增加表示一个阀门关闭事件；以及

(b)该平滑的压力的导数在该阀门事件的开始时与该导数的一个第一极值之间的一个平均值，其中该导数的一个正的平均值表示一个阀门打开事件，而该导数的一个负的平均值表示一个阀门关闭事件。
39.如权利要求36所述的系统，其中该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器使用一个基于模版的分类器来使多个阀门打开和阀门关闭事件与多个特定装配件相关联。
40.如权利要求39所述的系统，其中该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器在根据多个互补的距离量度标准对能够用于该分类器的多个可能的模版进行筛选之后，选择一个具有最大相关性的模版，以便识别已经检测到一个事件的装配件，这些互补的距离量度标准包括从多个距离量度标准的组中选定的至少一个距离量度标准，该组由以下各项组成：

(a)匹配滤波器距离量度标准；

(b)匹配导数滤波器距离量度标准；

(c)匹配实倒频谱滤波器距离量度标准；以及

(d)均方误差滤波器距离量度标准。
41.如权利要求40所述的系统，其中该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器基于在训练数据中提供的这些互补的距离量度标准来确定多个阈值用于执行这些可能的模版的筛选步骤。
42.如权利要求40所述的系统，其中若对应于多个不同装配件的多个模版通过了所有的滤波器，则该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器基于一个单一距离量度标准由这些滤波器中选择一个滤波器用于对已经检测到一个事件的该装配件进行的识别，而该单一距离量度标准在用于该装配件的训练数据中表现最佳。
43.如权利要求23所述的系统，进一步包括一个第二压力传感器，该第二压力传感器被适配为在一个第二点处连接至一个分配系统，该第二点与该第一压力传感器被连接的该第一点间隔分开，以便感测该分配系统中在该第二点处的一个压力，其中该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器执行以下进一步的多个功能，这些功能包括：

(a)部分地基于该第一点处的输出信号与该第二点处的一个输出信号之间的一个时间差，检测该分配系统中发生的这些液体相关事件；以及

(b)部分地基于该时间差，从这些事件的不同类型中识别已经检测到的该液体相关事件的特定类型。
44.如权利要求26所述的系统，其中该处理器执行这些机器指令进一步致使该处理器执行以下各项：

(a)对该压力传感器供能以便对该分配系统中的液体施加一个瞬时压力脉冲；

(b)接收并处理由该压力传感器响应于一个压力瞬时脉冲波形而产生的一个输出信号，而该压力瞬时脉冲波形对应于该瞬时压力脉冲在该分配系统中的一个反射，其中该输出信号的处理确定了该压力脉冲波形的多个特定的特征；以及

(c)基于该压力脉冲波形的这些特征，确定以下各项中的至少一项：

(i)该瞬时压力脉冲以及该压力脉冲波形通过该分配系统的一个路径；

(ii)在该分配系统中的液体流动的一个表示；以及

(iii)该分配系统中这些阀门之中一个或多个阀门的状态。