CN107168230A - 基于在线实时监测预防正负压水锤的装置及其预警方法 - Google Patents

基于在线实时监测预防正负压水锤的装置及其预警方法 Download PDF

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CN107168230A CN201710459250.5A CN201710459250A CN107168230A CN 107168230 A CN107168230 A CN 107168230A CN 201710459250 A CN201710459250 A CN 201710459250A CN 107168230 A CN107168230 A CN 107168230A
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Abstract

本发明公开的一种基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，包括：安装在输水管道内的至少一正压测量传感器、至少一负压测量传感器、至少一声波传感器和至少一振动传感器；一安装在输水管道的泄压支路上的电磁阀；一PLC主控制器，所述PLC主控制器分别与每一正压测量传感器、每一负压测量传感器、每一声波传感器、每一振动传感器以及电磁阀连接；以及一远程控制服务器，所述远程控制服务器通过无线通讯模块与所述PLC主控制器连接。还公开了其预警方法。本发明能及时对发生水锤时造成管道压力骤增形成的高压或者骤减形成的负压进行压力调节，避免对输水管道、水泵以及管道附属设备造成损害。

Description

基于在线实时监测预防正负压水锤的装置及其预警方法
技术领域
本发明涉及水锤防护系统技术领域，尤其涉及一种基于在线实时监测预防正负压水锤的装置及其预警方法。
背景技术
随着城市化人口的不断增长，用水量也在不断增大，我国平均每年增加用水量约100亿立方米。由于技术落后等原因造成水资源浪费，同时，每年有很多地区发生干旱或者洪涝等自然灾害。为了缓解水资源短缺矛盾，我国采用很多跨流域、远距离调水工程，诸如：南水北调工程、青岛的引黄水济青工程、黄河流域沿线的引黄入晋以及引黄入洛工程、西安修建的黑河饮水工程和大连的引英入连工程等等，这些都涉及到长距离输水管道工程，长距离输水受到工程地质、地形条件的影响，输水管道内水力条件复杂多变、管道磨损大，并且输水系统在运行中沿途的供水分流、阀门的开关过程、水泵转速的变化和叶片角度的变化以及管道的管材、管径变化都会引起输水管道内水流流态的瞬间变化，引起管道压力的剧烈变化，从而引起水锤效应。因此，长距离输水管道在运行过程中极有发生水锤事故，可能造成输水管道的破裂、泵房机组的破损、输水系统附属设施破坏等安全事故，造成暂时性的供水中断而影响居民的生活。
目前，现有的水锤防护装置都存在不同的缺陷，防护效果并不理想。诸如：1、双口式排气阀，其缺点在于该阀体较大，阀体自身的质量很大，排气过程较慢且为微量排气，排气效果不理想；2、复合式排气阀，其缺点为当输水管道出现水气两相流时，当排出第一段气体后管道内再次出现气体时，排气效果不明显，不能起到良好的保护管道安全的作用；3、杠杆式排气阀，其缺点是排气口径小，只能用于管径小于DN300的输水管路系统；4、先导式超压泄压阀，其缺点在于动作滞后，对于管道升压速度较快时，几乎没有什么效果，起不到及时泄压的作用；5、现有的水锤防护装置对负压水锤几乎不起作用，起不到保护的作用；6、所有的水锤防护装置是在管道内部产生高压或者负压时才起作用，属于被动防护，尚未有提前预警控制的功能。
发明内容
本发明所要解决的技术问题之一在于：针对现有技术的不足而提供一种可避免输水管道因水锤冲击而造成爆管等不良后果的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置。
本发明所要解决的技术问题之二在于：提供一种上述基于在线实时监测预防正负压水锤的装置的预警方法。
作为本发明第一方面的一种基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，包括：
至少一安装在输水管道内的用于实时监测输水管道内的正水压参数指标的正压测量传感器；
至少一安装在输水管道内的用于实时监测输水管道内的负水压参数指标的负压测量传感器；
至少一安装在输水管道内的用于实时监测输水管道内的声波信号的声波传感器；
至少一安装在输水管道内的用于实时监测输水管道内的振动频率的振动传感器；
一安装在输水管道的泄压支路上的用于控制泄压支路打开或关闭的电磁阀；
一PLC主控制器，所述PLC主控制器分别与每一正压测量传感器、每一负压测量传感器、每一声波传感器、每一振动传感器以及电磁阀连接；以及
一远程控制服务器，所述远程控制服务器通过无线通讯模块与所述PLC主控制器连接，所述PLC主控制器获取所述正压测量传感器、负压测量传感器、声波传感器、振动传感器所监测到的输水管道内的各项参数指标并将获取到的各项参数指标传送至所述远程控制服务器，所述远程控制服务器根据接收到的各项参数指标向所述PLC主控制器发出阀门开关指令，所述PLC主控制器根据所述阀门开关指令控制所述电磁阀开启或关闭。
在本发明的一个优选实施例中，所述正压测量传感器为四个，沿周向均匀间隔安装在所述输水管道的外管面上。
在本发明的一个优选实施例中，所述负压测量传感器为四个，沿周向均匀间隔安装在所述输水管道的外管面上。
在本发明的一个优选实施例中，所述声波传感器为四个，沿周向均匀间隔安装在所述输水管道的外管面上。
在本发明的一个优选实施例中，所述振动传感器为四个，沿周向均匀间隔安装在所述输水管道的外管面上。
在本发明的一个优选实施例中，所述正压测量传感器、负压测量传感器、声波传感器和振动传感器分别通过信号线与所述PLC主控制器连接。
在本发明的一个优选实施例中，所述信号线的长度小于3m。
在本发明的一个优选实施例中，在所述输水管道上位于所述正压测量传感器、负压测量传感器、声波传感器和振动传感器的前方设置有一截止阀。
在本发明的一个优选实施例中，所述PLC主控制器内设置有压力测量模块、声波测量模块和振动频率测量模块，所述压力测量模块分别与每一正压测量传感器和每一负压测量传感器连接，所述声波测量模块与每一声波传感器连接，所述振动频率测量模块与每一振动传感器连接。
在本发明的一个优选实施例中，所述PLC主控制器为SIEMENS S7-300系列的控制器。
在本发明的一个优选实施例中，所述无线通讯模块由GPRS无线模块和无线路由器构成，所述GPRS无线模块与所述PLC主控制器连接，所述无线路由器与所述GPRS无线模块连接。
在本发明的一个优选实施例中，所述GPRS无线模块为采用4G通讯模式的无线模块。
在本发明的一个优选实施例中，还包括分别与所述PLC主控制器连接的正压测量传感器触摸屏和负压测量传感器触摸屏。
在本发明的一个优选实施例中，还包括一与所述PLC主控制器连接的用于切换所述PLC主控制器的“就地”工作状态或“远程”工作状态的“就地/远程”开关。
在本发明的一个优选实施例中，还包括一与所述PLC主控制器连接的用于手动控制所述电磁阀开启或关闭的电磁阀开关。
在本发明的一个优选实施例中，所述PLC主控制器采用悬挂的方式安装且接有地线。
作为本发明第二方面的一种上述基于在线实时监测预防正负压水锤的装置的预警方法，包括以下步骤：
步骤S10，将PLC主控制器的工作状态由“就地”工作状态切换成“远程”工作状态，再通过远程控制服务器设置正压测量传感器的压力上限值和负压测量传感器的压力下限值；
步骤S20，正压测量传感器、负压测量传感器、声波传感器和振动传感器实时监测输水管道内的各项参数指标，并将监测到的各项参数指标传送至PLC主控制器中，PLC主控制器对所获得的各项参数指标通过GPRS无线模块传送至远程服务器；
步骤S30，远程控制服务器接收PLC主控制器传送的各参数指标数据，通过人工神经网络模型对各参数指标数据进行处理预测水锤类型并输出一个压力预测值，再将压力预测值与所设定的压力上、下限值进行比较；当压力预测值大于正压测量传感器的压力上限值或小于负压测量传感器的压力下限值时，远程控制服务器产生一个阀门开启信号发送至PLC主控制器，PLC主控制器根据该阀门开启信号控制电磁阀开启；当压力预测值介于所设定的合理范围区间时，远程控制服务器产生一个阀门关闭信号发送至PLC主控制器，PLC主控制器根据该阀门关闭信号控制电磁阀关闭。
在本发明的一个优选实施例中，在所述远程控制服务器内编辑存入多种工况下发生水锤时输水管道内各项参数变化的人工神经网络模型。
在本发明的一个优选实施例中，所述人工神经网络模型对每一种类型的管网水锤特征进行建模，输入为管网特征的时间序列X(t)＝xi(t),i＝1,…,n，输出为管道压力大小的向量Y(t)＝yi(t),i＝1,…,n，ANNM(0)表示无水锤时的神经网络模型，ANNM(p)表示对应某一类型的水锤特征神经网络模型。
在本发明的一个优选实施例中，所述人工神经网络模型的建模方法包括以下步骤：
步骤S31，获取管网发生水锤时输水管道内各特征参数随时间变化的大数据，用来检测管网发生水锤的特征参数包括声波信号、压力大小、振动频率的信息，按照(X–Xmin)/(Xmax-Xmin)对其归一化处理，其中Xmin和Xmax分别为输入的管网特征时间序列X(t)中的最小值和最大值，再将数据集分为训练集和测试集；
步骤S32，使用训练集对BP神经网络进行训练，计算神经网络输出Yp(t)与理想输出Y(t)的差，按极小化误差的方式调整网络权值，从而建立管网不同水锤特征的神经网络模型ANNM(p)；
步骤S33，比较无水锤模型输出Y0(t)和水锤模型输出Yp(t)，得到偏差向量Rp(t)，其中：Rp(t)＝Yp(t)–Y0(t),p＝1,…,n；
步骤S34，创建决策树分类器，将步骤3中的偏差向量Rp(t)作为决策树模型的输入，实际输出Y(t)作为输出，训练得到决策树分类模型；
步骤S35，利用测试集验证神经网络和决策树混合模型的预测情况，对决策树进行剪枝处理；
步骤S36，在建立起管网水锤的神经网络和决策树混合模型后，当输入管网特征序列X(t)，ANNM并行处理水锤特征输出Yp(t)，与无水锤的ANNM(0)输出Y0(t)比较，得到偏差向量Rp(t)，其中：Rp(t)＝Yp(t)–Y0(t),p＝1,…n；
步骤S37，将偏差向量输入决策树模型，输出得到是否发生水锤，预测管道内压力值变化趋势，提早进行预警控制。
由于采用了如上的技术方案，本发明的有益效果在于：1、本发明能实时、稳定在线监测输水管道发生水锤时水压变化，可以为相关工况下水锤的所造成的水压函数模型进行研究；2、本发明能及时对发生水锤时造成管道压力骤增形成的高压或者骤减形成的负压进行压力调节，避免对输水管道、水泵以及管道附属设备造成损害。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的结构示意图。
图2是本发明的PLC主控制器的结构示意图。
图3是本发明的四个正压测量传感器安装在输水管道上的安装示意图。
图4是本发明的四个负压测量传感器安装在输水管道上的安装示意图。
图5是本发明的四个声波传感器安装在输水管道上的安装示意图。
图6是本发明的四个振动传感器安装在输水管道上的安装示意图。
图7是本发明的基于BP神经网络和决策书的水锤预判算法框图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
参见图1，图中给出的是一种基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，包括四个正压测量传感器110、四个负压测量传感器120、四个声波传感器130、四个振动传感器140、电磁阀200、PLC主控制器300、远程控制服务器400以及无线通讯模块500。在本实施中，PLC主控制器300为SIEMENS S7-300系列的控制器，PLC主控制器300内设置有压力测量模块310、声波测量模块320和振动频率测量模块330，如图2所示。
参见图3并结合图1，四个正压测量传感器110沿周向均匀间隔安装在输水管道10的外管面上，且通过信号线111与PLC主控制器300的压力测量模块310连接，其用于实时监测输水管道内的正水压参数指标，并将实时监测到的正水压参数指标传输至PLC主控制器300的压力测量模块310中。当然，正压测量传感器110的数量并不局限本实施例的数量，应根据实际测量精度要求而设置。信号线111的长度小于3m，以减少因数据信号在传送过程中的衰减而造成与实际值有所偏差的可能性。
参见图4并结合图1，四个负压测量传感器120沿周向均匀间隔安装在输水管道10的外管面上，且通过信号线121与PLC主控制器300的压力测量模块310连接，其用于实时监测输水管道内的负水压参数指标，并将实时监测到的水压参数指标传输至PLC主控制器300的压力测量模块310中。当然，负压测量传感器120的数量并不局限本实施例的数量，应根据实际测量精度要求而设置。信号线120的长度小于3m，以减少因数据信号在传送过程中的衰减而造成与实际值有所偏差的可能性。
参见图5并结合图1，四个声波传感器130沿周向均匀间隔安装在输水管道10的外管面上，且通过信号线131与PLC主控制器300的声波测量模块320连接，其用于实时监测输水管道内的声波信号，并将实时监测到的声波信号传输至PLC主控制器300的声波测量模块320中。当然，声波传感器130的数量并不局限本实施例的数量，应根据实际测量精度要求而设置。信号线131的长度小于3m，以减少因数据信号在传送过程中的衰减而造成与实际值有所偏差的可能性。
参见图6并结合图1，四个振动传感器140沿周向均匀间隔安装在输水管道10的外管面上，且通过信号线141与PLC主控制器300的振动频率测量模块330连接，其用于实时监测输水管道内的振动频率，并将实时监测到的振动频率传输至PLC主控制器300的振动频率测量模块330中。当然，振动传感器140的数量并不局限本实施例的数量，应根据实际测量精度要求而设置。信号线141的长度小于3m，以减少因数据信号在传送过程中的衰减而造成与实际值有所偏差的可能性。
电磁阀200安装在输水管道10的泄压支路11上，且通过信号线210与PLC主控制器300连接，其在PLC主控制器300的控制下控制泄压支11打开或关闭。
远程控制服务器400通过无线通讯模块500与PLC主控制器300进行无线通讯连接。无线通讯模块500由GPRS无线模块510和无线路由器520构成，GPRS无线模块610与PLC主控制器300连接，无线路由器520与GPRS无线模块510连接。在本实施例中，GPRS无线模块510为采用4G通讯模式的无线模块。
为了便于本发明的水锤自动控制防护系统中相关运行设备的检修，在输水管道10上位于正压测量传感器110或负压测量传感器120的前方设置有一截止阀700。
本发明的水锤自动控制防护系统还包括分别与PLC主控制器300连接的正压测量传感器触摸屏610和负压测量传感器触摸屏620。正压测量传感器触摸屏610可以显示正压测量传感器110实时监测到的水压参数指标等相关参数，同时也可以通过正压测量传感器触摸屏610对正压测量传感器110进行手动控制。负压测量传感器触摸屏620可以显示负压测量传感器120实时监测到的水压参数指标等相关参数，同时也可以通过负压测量传感器触摸屏620对负压测量传感器120进行手动控制。
本发明的水锤自动控制防护系统还包括一与PLC主控制器300连接的用于切换所述PLC主控制器的“就地”工作状态或“远程”工作状态的“就地/远程”开关630。
本发明的水锤自动控制防护系统还包括一与PLC主控制器300连接的用于手动控制电磁阀200开启或关闭的电磁阀开关640。
此外，PLC主控制器300采用悬挂的方式安装且接有地线650，避免因漏电等事故对人及装置造成危害。
本发明的压力在线监测的水锤自动控制防护系统的控制方法，包括以下步骤：
步骤S10，通过按下PLC主控制器300上的“就地/远程”开关630，将PLC主控制器300的工作状态由“就地”工作状态切换成“远程”工作状态，再通过远程控制服务器400设置正压测量传感器110的压力上限值和负压测量传感器120的压力下限值；
步骤S20，正压测量传感器110、负压测量传感器120、声波传感器130和振动传感器140实时监测输水管道10内的各项参数指标，并将监测到的各项参数指标传送至PLC主控制器300中，PLC主控制器300对获取的各项参数指标数据通过GPRS无线模块610传送至远程控制服务器400，
步骤S30，远程控制服务器400内编辑存入多种工况下发生水锤时输水管道内各项参数变化的人工神经网络模型，远程控制服务器400接收到PLC主控制器300传送过来的各参数指标数据，通过人工神经网络模型对各项参数指标数据进行处理预测水锤类型并输出一个压力预测值，再将压力预测值与所设定的压力上、下限值进行比较；当压力预测值大于正压测量传感器110的压力上限值或小于负压测量传感器120的压力下限值时，远程控制服务器400产生一个阀门开启信号发送至PLC主控制器300，PLC主控制器300根据该阀门开启信号控制电磁阀200开启；当压力预测值介于所设定的合理范围区间时，远程控制服务器400产生一个阀门关闭信号发送至PLC主控制器300，PLC主控制器300根据该阀门关闭信号控制电磁阀200关闭。
在步骤S30中，人工神经网络模型对每一种类型的管网水锤特征进行建模，输入为管网特征的时间序列X(t)＝xi(t),i＝1,…,n，输出为管道压力大小的向量Y(t)＝yi(t),i＝1,…,n，ANNM(0)表示无水锤时的神经网络模型，ANNM(p)表示对应某一类型的水锤特征神经网络模型。
人工神经网络模型的建模方法，参见图7，包括以下步骤：
步骤S31，获取管网发生水锤时输水管道内各特征参数随时间变化的大数据，用来检测管网发生水锤的特征参数包括声波信号、压力大小、振动频率的信息，按照(X–Xmin)/(Xmax-Xmin)对其归一化处理，其中Xmin和Xmax分别为输入的管网特征时间序列X(t)中的最小值和最大值，再将数据集分为训练集和测试集；
步骤S32，使用训练集对BP神经网络进行训练，计算神经网络输出Yp(t)与理想输出Y(t)的差，按极小化误差的方式调整网络权值，从而建立管网不同水锤特征的神经网络模型ANNM(p)；
步骤S33，比较无水锤模型输出Y0(t)和水锤模型输出Yp(t)，得到偏差向量Rp(t)，其中：Rp(t)＝Yp(t)–Y0(t),p＝1,…,n；
步骤S34，创建决策树分类器，将步骤3中的偏差向量Rp(t)作为决策树模型的输入，实际输出Y(t)作为输出，训练得到决策树分类模型；
步骤S35，利用测试集验证神经网络和决策树混合模型的预测情况，对决策树进行剪枝处理；
步骤S36，在建立起管网水锤的神经网络和决策树混合模型后，当输入管网特征序列X(t)，ANNM并行处理水锤特征输出Yp(t)，与无水锤的ANNM(0)输出Y0(t)比较，得到偏差向量Rp(t)，其中：Rp(t)＝Yp(t)–Y0(t),p＝1,…n；
步骤S37，将偏差向量输入决策树模型，输出得到是否发生水锤，预测管道内压力值变化趋势，提早进行预警控制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (20)

1.一种基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，包括：
至少一安装在输水管道内的用于实时监测输水管道内的正水压参数指标的正压测量传感器；
至少一安装在输水管道内的用于实时监测输水管道内的负水压参数指标的负压测量传感器；
至少一安装在输水管道内的用于实时监测输水管道内的声波信号的声波传感器；
至少一安装在输水管道内的用于实时监测输水管道内的振动频率的振动传感器；
一安装在输水管道的泄压支路上的用于控制泄压支路打开或关闭的电磁阀；
一PLC主控制器，所述PLC主控制器分别与每一正压测量传感器、每一负压测量传感器、每一声波传感器、每一振动传感器以及电磁阀连接；以及
一远程控制服务器，所述远程控制服务器通过无线通讯模块与所述PLC主控制器连接，所述PLC主控制器获取所述正压测量传感器、负压测量传感器、声波传感器、振动传感器所监测到的输水管道内的各项参数指标并将获取到的各项参数指标传送至所述远程控制服务器，所述远程控制服务器根据接收到的各项参数指标向所述PLC主控制器发出阀门开关指令，所述PLC主控制器根据所述阀门开关指令控制所述电磁阀开启或关闭。
2.如权利要求1所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述正压测量传感器为四个，沿周向均匀间隔安装在所述输水管道的外管面上。
3.如权利要求1所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述负压测量传感器为四个，沿周向均匀间隔安装在所述输水管道的外管面上。
4.如权利要求1所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述声波传感器为四个，沿周向均匀间隔安装在所述输水管道的外管面上。
5.如权利要求1所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述振动传感器为四个，沿周向均匀间隔安装在所述输水管道的外管面上。
6.如权利要求1所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述正压测量传感器、负压测量传感器、声波传感器和振动传感器分别通过信号线与所述PLC主控制器连接。
7.如权利要求6所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述信号线的长度小于3m。
8.如权利要求1所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，在所述输水管道上位于所述正压测量传感器、负压测量传感器、声波传感器和振动传感器的前方设置有一截止阀。
9.如权利要求6所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述PLC主控制器内设置有压力测量模块、声波测量模块和振动频率测量模块，所述压力测量模块分别与每一正压测量传感器和每一负压测量传感器连接，所述声波测量模块与每一声波传感器连接，所述振动频率测量模块与每一振动传感器连接。
10.如权利要求9所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述PLC主控制器为SIEMENS S7-300系列的控制器。
11.如权利要求1所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述无线通讯模块由GPRS无线模块和无线路由器构成，所述GPRS无线模块与所述PLC主控制器连接，所述无线路由器与所述GPRS无线模块连接。
12.如权利要求11所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述GPRS无线模块为采用4G通讯模式的无线模块。
13.如权利要求1至12中任一项所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，还包括分别与所述PLC主控制器连接的正压测量传感器触摸屏和负压测量传感器触摸屏。
14.如权利要求13所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，还包括一与所述PLC主控制器连接的用于切换所述PLC主控制器的“就地”工作状态或“远程”工作状态的“就地/远程”开关。
15.如权利要求13所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，还包括一与所述PLC主控制器连接的用于手动控制所述电磁阀开启或关闭的电磁阀开关。
16.如权利要求13所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置，其特征在于，所述PLC主控制器采用悬挂的方式安装且接有地线。
17.一种如权利要求1至16中任一项所述的基于在线实时监测预防正负压水锤的装置的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S10，将PLC主控制器的工作状态由“就地”工作状态切换成“远程”工作状态，再通过远程控制服务器设置正压测量传感器的压力上限值和负压测量传感器的压力下限值；
步骤S20，正压测量传感器、负压测量传感器、声波传感器和振动传感器实时监测输水管道内的各项参数指标，并将监测到的各项参数指标传送至PLC主控制器中，PLC主控制器对所获得的各项参数指标通过GPRS无线模块传送至远程服务器；
步骤S30，远程控制服务器接收PLC主控制器传送的各参数指标数据，通过人工神经网络模型对各参数指标数据进行处理预测水锤类型并输出一个压力预测值，再将压力预测值与所设定的压力上、下限值进行比较；当压力预测值大于正压测量传感器的压力上限值或小于负压测量传感器的压力下限值时，远程控制服务器产生一个阀门开启信号发送至PLC主控制器，PLC主控制器根据该阀门开启信号控制电磁阀开启；当压力预测值介于所设定的合理范围区间时，远程控制服务器产生一个阀门关闭信号发送至PLC主控制器，PLC主控制器根据该阀门关闭信号控制电磁阀关闭。
18.如权利要求17所述的预警方法，其特征在于，在所述远程控制服务器内编辑存入多种工况下发生水锤时输水管道内各项参数变化的人工神经网络模型。
19.如权利要求18所述的预警方法，其特征在于，所述人工神经网络模型对每一种类型的管网水锤特征进行建模，输入为管网特征的时间序列X(t)＝xi(t),i＝1,…,n，输出为管道压力大小的向量Y(t)＝yi(t),i＝1,…,n，ANNM(0)表示无水锤时的神经网络模型，ANNM(p)表示对应某一类型的水锤特征神经网络模型。
20.如权利要求19所述的预警方法，其特征在于，所述人工神经网络模型的建模方法包括以下步骤：
步骤S31，获取管网发生水锤时输水管道内各特征参数随时间变化的大数据，用来检测管网发生水锤的特征参数包括声波信号、压力大小、振动频率的信息，按照(X–Xmin)/(Xmax-Xmin)对其归一化处理，其中Xmin和Xmax分别为输入的管网特征时间序列X(t)中的最小值和最大值，再将数据集分为训练集和测试集；
步骤S32，使用训练集对BP神经网络进行训练，计算神经网络输出Yp(t)与理想输出Y(t)的差，按极小化误差的方式调整网络权值，从而建立管网不同水锤特征的神经网络模型ANNM(p)；
步骤S33，比较无水锤模型输出Y0(t)和水锤模型输出Yp(t)，得到偏差向量Rp(t)，其中：Rp(t)＝Yp(t)–Y0(t),p＝1,…,n；
步骤S34，创建决策树分类器，将步骤3中的偏差向量Rp(t)作为决策树模型的输入，实际输出Y(t)作为输出，训练得到决策树分类模型；
步骤S35，利用测试集验证神经网络和决策树混合模型的预测情况，对决策树进行剪枝处理；
步骤S36，在建立起管网水锤的神经网络和决策树混合模型后，当输入管网特征序列X(t)，ANNM并行处理水锤特征输出Yp(t)，与无水锤的ANNM(0)输出Y0(t)比较，得到偏差向量Rp(t)，其中：Rp(t)＝Yp(t)–Y0(t),p＝1,…n；
步骤S37，将偏差向量输入决策树模型，输出得到是否发生水锤，预测管道内压力值变化趋势，提早进行预警控制。
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