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    基于角聯(lián)子網(wǎng)的風(fēng)量反演風(fēng)阻病態(tài)改良算法

    2019-05-08 05:36:26李雨成李俊橋鄧存寶劉蓉蒸
    煤炭學(xué)報(bào) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)阻子網(wǎng)病態(tài)

    李雨成,李俊橋,鄧存寶,劉蓉蒸

    (1.太原理工大學(xué) 安全與應(yīng)急管理工程學(xué)院,山西 太原 030024; 2.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧 阜新 123000)

    摩擦風(fēng)阻是通風(fēng)系統(tǒng)重要參數(shù),是網(wǎng)絡(luò)解算的基礎(chǔ),由于井下大部分故障均可歸結(jié)于風(fēng)阻改變,其變化也能夠反映某些巷道是否發(fā)生故障[1-2]。目前,風(fēng)阻主要通過人工測定的方式獲取,測定過程不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,也存在諸多弊端。一方面,限于測試條件,某些巷道風(fēng)阻測不準(zhǔn),甚至無法測定[3-4]。例如:井下巷道風(fēng)流存在湍流脈動(dòng)現(xiàn)象[5],讀數(shù)時(shí)不可避免地產(chǎn)生觀測誤差;測定人員技術(shù)不熟練,也會影響測試準(zhǔn)確度;又如,回風(fēng)井為立井或預(yù)留回風(fēng)小井的礦井,由于風(fēng)硐無檢查門或安全問題人員無法測定。另一方面,井下采掘是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程,風(fēng)門開啟、礦車運(yùn)行、提升設(shè)備升降、巷道冒落等都會引起風(fēng)阻的變化,難以做到風(fēng)阻的實(shí)時(shí)更新。相比于人工測試,使用監(jiān)測監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)(風(fēng)量、風(fēng)壓)對風(fēng)阻進(jìn)行反演,不僅能夠?qū)⒓夹g(shù)人員從繁重的阻力測定任務(wù)中解放出來,還能實(shí)現(xiàn)風(fēng)阻的實(shí)時(shí)更新,更能提高測試的安全性與準(zhǔn)確度,因此是礦井風(fēng)阻參數(shù)智能采集技術(shù)的發(fā)展方向[6-7]。

    近年來,許多學(xué)者對測風(fēng)求阻算法進(jìn)行了研究。1991年,劉澤功[8]首次提出利用通風(fēng)系統(tǒng)調(diào)風(fēng)和阻力測定計(jì)算通風(fēng)風(fēng)阻,并給出了測算步驟與計(jì)算實(shí)例;2004年,周麗紅等[9]提出使用風(fēng)量數(shù)據(jù)能夠計(jì)算出等同于獨(dú)立回路個(gè)數(shù)的風(fēng)阻,降低了風(fēng)阻參數(shù)獲取的難度;2012年,司俊鴻等[10]提出使用Tikhonov正則化法對測風(fēng)求阻病態(tài)模型進(jìn)行修正,可以減輕模型的病態(tài)程度;2015年,李雨成等[11]提出已知兩組風(fēng)量及部分節(jié)點(diǎn)壓能數(shù)據(jù),能夠反演未知巷道風(fēng)阻。至此,前人對測風(fēng)求阻算法的研究已經(jīng)十分成熟,但應(yīng)用于大規(guī)模通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),病態(tài)問題仍然沒有得到徹底的解決,不能滿足精度要求,導(dǎo)致無法實(shí)際應(yīng)用?;诖?,筆者引入文獻(xiàn)[11]中的風(fēng)量反演風(fēng)阻算法,針對該算法的病態(tài)性質(zhì),提出將大規(guī)模通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)劃分為若干角聯(lián)子網(wǎng)分別求解風(fēng)阻,解決了算法的病態(tài)問題。同時(shí)給出了風(fēng)壓傳感器優(yōu)化布置算法,結(jié)合井下監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)反演風(fēng)阻,不僅使礦井風(fēng)阻參數(shù)智能采集成為了可能,更是未來實(shí)現(xiàn)風(fēng)阻異常分支智能診斷的基礎(chǔ)理論。

    1 風(fēng)量反演風(fēng)阻算法原理

    已知巷道風(fēng)阻求解風(fēng)量具有唯一解,而已知巷道風(fēng)量求解風(fēng)阻則屬于多解問題,為了使風(fēng)量反演風(fēng)阻具有唯一解,可以限定部分節(jié)點(diǎn)壓能?;诠?jié)點(diǎn)壓能的風(fēng)量反演風(fēng)阻算法是已知兩組巷道風(fēng)量及部分節(jié)點(diǎn)壓能,通過構(gòu)建平衡方程組求解未知節(jié)點(diǎn)壓能,根據(jù)通風(fēng)阻力定律就能實(shí)現(xiàn)反演風(fēng)阻。

    對于通風(fēng)系統(tǒng)任一巷道,能夠得到平衡方程

    hi-hj+Gij=rijQijQij

    (1)

    式中,hi(hj)為巷道節(jié)點(diǎn)靜壓能,Pa;Gij為巷道節(jié)點(diǎn)間位壓差,Pa;rij為巷道風(fēng)阻,N·s2/m8;Qij為巷道風(fēng)量,m3/s。

    通過調(diào)節(jié)某些構(gòu)筑物的方式,獲取兩組風(fēng)量。對于風(fēng)阻不發(fā)生改變的巷道,將風(fēng)量調(diào)節(jié)前后的平衡方程作比,消去不變量rij,得到風(fēng)量反演風(fēng)阻計(jì)算式(2),解出未知節(jié)點(diǎn)壓能,就能根據(jù)通風(fēng)阻力定律實(shí)現(xiàn)風(fēng)阻反演。

    (2)

    理論上,對于m條分支,n個(gè)節(jié)點(diǎn)的礦井通風(fēng)系統(tǒng),設(shè)已知壓能節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為y,風(fēng)阻發(fā)生改變巷道(一般為獲取兩組風(fēng)量時(shí)調(diào)節(jié)的構(gòu)筑物巷道)個(gè)數(shù)為z。為使方程定解,方程個(gè)數(shù)應(yīng)不少于未知數(shù)個(gè)數(shù),即

    (3)

    已知壓能節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)y滿足式(3)時(shí),風(fēng)量反演風(fēng)阻算法能夠得到唯一解。但在算法的實(shí)際應(yīng)用中,筆者發(fā)現(xiàn)該算法具有明顯的病態(tài)特征,即使已知節(jié)點(diǎn)壓能個(gè)數(shù)滿足條件,也得不到正確的結(jié)果,計(jì)算風(fēng)阻與實(shí)際風(fēng)阻常常相去甚遠(yuǎn)。

    2 算法病態(tài)性質(zhì)分析

    2.1 算法病態(tài)判別方法

    對于線性方程組Ax=b,若矩陣A或向量b有小的擾動(dòng),引起解向量x很大的誤差,即解向量x對A與b高度敏感,稱方程組Ax=b為病態(tài)方程組[12]。算法實(shí)現(xiàn)過程中,數(shù)據(jù)擾動(dòng)是不可避免的,因此病態(tài)問題的數(shù)值解是極其不穩(wěn)定的。病態(tài)的界限比較模糊,條件數(shù)是衡量方程組病態(tài)程度的指標(biāo),條件數(shù)越大,病態(tài)越嚴(yán)重,解的誤差也就越大。為了判斷風(fēng)量反演風(fēng)阻算法的誤差是否能夠接受,需要設(shè)置條件數(shù)閾值,小于該閾值時(shí),認(rèn)為計(jì)算結(jié)果符合精度。精度要求高時(shí),閾值需要設(shè)置的小一些,精度要求不高則可以設(shè)置的大一些。本文設(shè)置條件數(shù)的數(shù)量級小于103時(shí),計(jì)算結(jié)果是非病態(tài)的。條件數(shù)計(jì)算方法見式(4)。

    Cond(A)=‖A‖·‖A-1‖

    (4)

    式中,Cond(A)為矩陣A的條件數(shù),無量綱;‖A‖(‖A-1‖)為矩陣A(A-1)的范數(shù),無量綱。

    2.2 算法病態(tài)原因分析

    想要改良風(fēng)量反演風(fēng)阻算法病態(tài)問題,需要了解算法病態(tài)的原因。筆者經(jīng)過大量的嘗試與分析,總結(jié)出兩點(diǎn)主要原因:

    (1)系數(shù)矩陣稀疏性對算法病態(tài)的影響。

    對于大規(guī)模礦井通風(fēng)系統(tǒng),分支通常多達(dá)數(shù)百條。在構(gòu)建反演風(fēng)阻方程時(shí),任意風(fēng)阻不發(fā)生改變的、包含未知壓能節(jié)點(diǎn)的分支都能作為方程組的一個(gè)等式;未知節(jié)點(diǎn)壓能構(gòu)成了方程組的未知數(shù),而同一條分支只能關(guān)聯(lián)兩個(gè)節(jié)點(diǎn),即最多只能有4個(gè)未知節(jié)點(diǎn)壓能。這說明無論系統(tǒng)規(guī)模多大,系數(shù)矩陣每一行至多只能有4個(gè)系數(shù)是非零的。這導(dǎo)致隨著系統(tǒng)規(guī)模的增大,系數(shù)矩陣的稀疏性也將隨之增大,而高維矩陣中元素的不確定性往往會導(dǎo)致矩陣的病態(tài)??梢詮慕档拖到y(tǒng)規(guī)模的角度,降低矩陣的稀疏性,進(jìn)而改善算法的病態(tài)程度。

    (2)通風(fēng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對算法病態(tài)的影響。

    為了不影響井下實(shí)際生產(chǎn),調(diào)節(jié)構(gòu)筑物的位置和數(shù)量會受到限制,導(dǎo)致獲取兩組風(fēng)量的手段有局限性。對于不存在調(diào)節(jié)構(gòu)筑物的并聯(lián)巷道,其風(fēng)量是大致成相同比例變化的,其風(fēng)比平方系數(shù)Kij非常接近。這會使方程組的行向量過于線性相關(guān),系數(shù)矩陣接近奇異矩陣,最終導(dǎo)致測風(fēng)求阻算法的病態(tài)。由于系統(tǒng)整體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)已經(jīng)固定,為了方便求解風(fēng)阻而調(diào)整系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)顯然是不現(xiàn)實(shí)的。

    3 風(fēng)量反演風(fēng)阻病態(tài)改良及風(fēng)壓傳感器優(yōu)化布置算法

    目前,求解病態(tài)方程的手段有很多種,如正則化解法、奇異值分解法[13-14]等。但這些方法都是通過改善條件數(shù)的方法降低算法的病態(tài)程度,不能從根本上解決算法的病態(tài)問題,實(shí)際效果并不理想。應(yīng)用于本文的測風(fēng)求阻算法時(shí),仍然難以滿足求解精度要求。因此,筆者考慮從算法模型的建立上降低算法的病態(tài)程度。

    3.1 基于角聯(lián)子網(wǎng)的風(fēng)量反演風(fēng)阻病態(tài)改良算法

    角聯(lián)結(jié)構(gòu)普遍存在于通風(fēng)系統(tǒng)中,具有風(fēng)流不穩(wěn)定的特點(diǎn)[15-17]。圖1為簡單角聯(lián)結(jié)構(gòu),記作D={e1(v1,v2),e2(v1,v3),e3(v2,v3),e4(v2,v4),e5(v3,v4)}。

    圖1 簡單角聯(lián)結(jié)構(gòu)Fig.1 A simple diagonal structure

    將大型礦井通風(fēng)系統(tǒng)劃分為若干小規(guī)模的、算法模型良態(tài)的角聯(lián)子網(wǎng),進(jìn)而對各角聯(lián)子網(wǎng)分別求解風(fēng)阻。這樣不僅降低了系統(tǒng)規(guī)模,系數(shù)矩陣的稀疏性大大降低,而且角聯(lián)子網(wǎng)構(gòu)建的方程組行向量不具有相關(guān)性,因此是解決算法病態(tài)問題的有效手段。算法流程如下。

    步驟1:計(jì)算通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)中所有的角聯(lián)結(jié)構(gòu),優(yōu)先選擇分支個(gè)數(shù)少的角聯(lián)子網(wǎng)作為待求子網(wǎng),選擇的角聯(lián)子網(wǎng)D1,D2,…,Dn應(yīng)盡可能覆蓋通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)除進(jìn)、回風(fēng)井外的所有分支(進(jìn)、回風(fēng)井由于其拓?fù)湫再|(zhì),不會包含在角聯(lián)結(jié)構(gòu)中),即

    (5)

    式中,EDi為角聯(lián)結(jié)構(gòu)Di的分支集合;∪為計(jì)算各集合的并集;E為通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)分支集合;Ef為進(jìn)風(fēng)井分支集合;Et為回風(fēng)井分支集合。

    步驟2:賦予各節(jié)點(diǎn)權(quán)重,根據(jù)節(jié)點(diǎn)權(quán)重計(jì)算風(fēng)壓傳感器最優(yōu)布置方案,在3.2節(jié)中將詳細(xì)介紹傳感器優(yōu)化布置算法。布置風(fēng)壓傳感器的節(jié)點(diǎn)作為已知壓能節(jié)點(diǎn)參與后續(xù)風(fēng)量反演風(fēng)阻計(jì)算。

    步驟3:使用風(fēng)量反演風(fēng)阻算法計(jì)算各角聯(lián)子網(wǎng)分支風(fēng)阻。對于各子網(wǎng),當(dāng)參與計(jì)算的分支數(shù)等于未知壓能節(jié)點(diǎn)數(shù)的2倍時(shí),具有唯一解;分支數(shù)大于未知壓能節(jié)點(diǎn)數(shù)的2倍時(shí),具有最小二乘解;分支數(shù)小于未知壓能節(jié)點(diǎn)數(shù)的2倍時(shí),不具有唯一解。

    步驟4:檢查、篩選計(jì)算結(jié)果。① 舍去條件數(shù)≥103的角聯(lián)子網(wǎng)的病態(tài)計(jì)算結(jié)果。② 檢查方程系數(shù)矩陣任一列的非零元個(gè)數(shù)。若存在某一列非零元個(gè)數(shù)<2,一般存在于包含風(fēng)阻改變分支的角聯(lián)結(jié)構(gòu),由于該分支不參與運(yùn)算,導(dǎo)致該列中非零元對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)壓能是無解的,即使條件數(shù)符合要求,計(jì)算結(jié)果也是不可靠的。③ 一條分支存在于多個(gè)角聯(lián)子網(wǎng)時(shí),選擇條件數(shù)較小的計(jì)算結(jié)果。

    理論上,只要風(fēng)量值和壓能值是準(zhǔn)確的,計(jì)算風(fēng)阻可以達(dá)到很高的精度。但實(shí)際上傳感器觀測數(shù)據(jù)可能不準(zhǔn)確,導(dǎo)致誤差增大。由于有些分支存在于多個(gè)角聯(lián)子網(wǎng)中,可以利用該特性進(jìn)行檢查,若某一傳感器故障,會出現(xiàn)各角聯(lián)子網(wǎng)計(jì)算結(jié)果不一致的現(xiàn)象。因此,該算法具有一定的自我糾錯(cuò)的能力。另外,為了盡可能減小誤差,對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理也是必要的,如節(jié)點(diǎn)風(fēng)量平衡修正、數(shù)據(jù)概率平均修正等[5]。

    3.2 基于貪心策略的風(fēng)壓傳感器優(yōu)化布置算法

    不合理的風(fēng)壓傳感器布置方案既不經(jīng)濟(jì)、也無法滿足3.1節(jié)中風(fēng)量反演風(fēng)阻病態(tài)改良算法的要求。因此,風(fēng)壓傳感器的優(yōu)化布置是值得研究的。為避免風(fēng)量反演風(fēng)阻算法病態(tài),從控制系統(tǒng)規(guī)模的角度考慮,需要控制方程的系數(shù)矩陣的列數(shù)不超過4,即每一個(gè)角聯(lián)子網(wǎng)中的未覆蓋傳感器節(jié)點(diǎn)不能超過兩個(gè)。為了使風(fēng)壓傳感器的布置數(shù)量最少,而且滿足各角聯(lián)子網(wǎng)的計(jì)算要求,筆者給出了基于貪心策略的風(fēng)壓傳感器優(yōu)化布置算法。首先設(shè)置節(jié)點(diǎn)權(quán)重為節(jié)點(diǎn)在各角聯(lián)子網(wǎng)中出現(xiàn)的次數(shù),節(jié)點(diǎn)權(quán)重越大,說明有更多的子網(wǎng)包含這個(gè)節(jié)點(diǎn)。權(quán)重可以根據(jù)礦井節(jié)點(diǎn)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整,能夠使風(fēng)壓傳感器布置更加合理。算法思路為:逐個(gè)選擇節(jié)點(diǎn),每一步選擇節(jié)點(diǎn)時(shí),優(yōu)先選擇權(quán)重最大的節(jié)點(diǎn);權(quán)重相同時(shí),優(yōu)先選擇能夠使布點(diǎn)均勻分布于各角聯(lián)子網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)。圖2為基于貪心策略的風(fēng)壓傳感器優(yōu)化布置算法程序框圖。

    圖2 傳感器最優(yōu)布置算法Fig.2 Algorithm of sensor optimized layout

    步驟1:初始化角聯(lián)子網(wǎng)節(jié)點(diǎn)集合VD1,VD2,…,VDn;角聯(lián)子網(wǎng)中未覆蓋傳感器節(jié)點(diǎn)最多個(gè)數(shù)N=2;待選節(jié)點(diǎn)集合V,備選節(jié)點(diǎn)集合V′,布點(diǎn)集合V″,節(jié)點(diǎn)權(quán)重Weight。

    步驟2:在V中尋找最大權(quán)重節(jié)點(diǎn)集合va。

    步驟3:判斷va是否為空集。若不是空集,轉(zhuǎn)步驟4;若是空集,轉(zhuǎn)步驟5。

    步驟4:計(jì)算va中使varVDj-V″-va[t]最小的節(jié)點(diǎn),記作va[t],將其加入布點(diǎn)集合V′,加入該節(jié)點(diǎn)后,可能存在布點(diǎn)個(gè)數(shù)滿足要求的子網(wǎng),將這些子網(wǎng)中未覆蓋傳感器的節(jié)點(diǎn)加入到備選節(jié)點(diǎn)集合V′。其中,var為計(jì)算方差,varVDj-V″-va[t] 為衡量布點(diǎn)是否分布均勻的指標(biāo),方差越小,說明布點(diǎn)越均勻。在節(jié)點(diǎn)權(quán)重相同的節(jié)點(diǎn)中優(yōu)先選擇使布點(diǎn)均勻分布于角聯(lián)子網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)。

    步驟5:判斷是否存在傳感器個(gè)數(shù)未達(dá)到要求的子網(wǎng),其節(jié)點(diǎn)集合記作VDk。若存在,轉(zhuǎn)步驟6;若不存在,轉(zhuǎn)步驟7。

    步驟6:在V′與VDk的公共節(jié)點(diǎn)中尋找最大權(quán)重節(jié)點(diǎn)集合,若計(jì)算結(jié)果包括多個(gè)節(jié)點(diǎn),優(yōu)選使varVDj-V″-va[t] 最小的節(jié)點(diǎn),將其加入布點(diǎn)集合V″,并從備選節(jié)點(diǎn)V′集合中刪除。

    步驟7:返回V″,程序結(jié)束。

    4 實(shí)例分析

    如圖3所示的通風(fēng)系統(tǒng)包括23條分支、16個(gè)節(jié)點(diǎn)、6個(gè)構(gòu)筑物、1個(gè)進(jìn)風(fēng)井、1個(gè)回風(fēng)井。通風(fēng)方法為抽出式,通風(fēng)機(jī)特性曲線方程為H=-0.052 3Q2+8.560 8Q+3 061.6。為便于計(jì)算,假設(shè)各節(jié)點(diǎn)標(biāo)高相同,即不考慮位壓能。調(diào)節(jié)分支e3,e19上的構(gòu)筑物獲得兩組風(fēng)量,分支e3風(fēng)阻由30.058 640變?yōu)?.058 640,分支e19風(fēng)阻由18.028 300變?yōu)?.028 300。分支實(shí)際風(fēng)阻及調(diào)節(jié)構(gòu)筑物前后兩組風(fēng)量見表1,節(jié)點(diǎn)壓能見表2。限于條件,兩組風(fēng)量及壓能均是根據(jù)實(shí)際風(fēng)阻進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)解算得到,雖然不是傳感器數(shù)據(jù),但同樣能夠?qū)λ惴ㄟM(jìn)行驗(yàn)證。

    應(yīng)用Matlab軟件編寫了計(jì)算程序calculResis.m,將兩組風(fēng)量及部分節(jié)點(diǎn)壓能作為已知條件,分別使用整體直接計(jì)算風(fēng)阻和劃分子網(wǎng)計(jì)算風(fēng)阻兩種算法求解。通過對比計(jì)算風(fēng)阻與實(shí)際風(fēng)阻,驗(yàn)證直接求解風(fēng)阻的病態(tài)特征及劃分角聯(lián)子網(wǎng)求解風(fēng)阻的可行性。

    4.1 整體直接求解

    根據(jù)式(3),計(jì)算得到滿足求解條件的已知壓能節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為

    圖3 通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Ventilation network graph

    表1 分支實(shí)際風(fēng)阻及風(fēng)量Table 1 Real resistance and air quantity of branches

    表2 節(jié)點(diǎn)壓能Table 2 Node pressure

    y≥0.5(2n-m+z)=0.5×(2×16-23+2)=5.5

    4.2 劃分角聯(lián)子網(wǎng)求解

    (1)角聯(lián)子網(wǎng)劃分。

    計(jì)算通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)中所有的角聯(lián)結(jié)構(gòu),從中選擇了8個(gè)分支數(shù)最少的角聯(lián)結(jié)構(gòu)作為待求子網(wǎng),其中子網(wǎng)分支數(shù)最多不超過9條,覆蓋了通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)除進(jìn)、回風(fēng)井外的所有分支。選擇的各角聯(lián)子網(wǎng)如下:

    D1={e15(v9,v11),e16(v9,v12),e18(v11,v13),

    e19(v12,v13),e20(v12,v14),e21(v13,v15),e22(v14,v15)}

    D2={e5(v3,v4),e6(v3,v8),e7(v4,v5),e9(v5,v8),

    e10(v5,v9),e13(v8,v10),e15(v9,v11),e17(v10,v11)}

    D3={e5(v3,v4),e6(v3,v8),e7(v4,v5),e9(v5,v8),

    e10(v5,v9),e14(v8,v14),e16(v9,v12),e20(v12,v14)}

    D4={e2(v2,v3),e3(v2,v6),e5(v3,v4),e6(v3,v8),

    e7(v4,v5),e8(v4,v6),e9(v5,v8)}

    D5={e2(v2,v3),e4(v2,v7),e5(v3,v4),e6(v3,v8),

    e7(v4,v5),e8(v4,v6),e9(v5,v8),e11(v6,v7)}

    D6={e9(v5,v8),e10(v5,v9),e13(v8,v10),e15(v9,v11),

    e16(v9,v12),e17(v10,v11),e18(v11,v13),e19(v12,v13)}

    D7={e9(v5,v8),e10(v5,v9),e14(v8,v14),e16(v9,v12),

    e19(v12,v13),e20(v12,v14),e21(v13,v15),e22(v14,v15)}

    D8={e3(v2,v6),e4(v4,v7),e7(v4,v5),e8(v6,v4),

    e10(v5,v9),e11(v7,v6),e12(v7,v10),e15(v9,v11),

    e17(v10,v11)}

    (2)風(fēng)壓傳感器優(yōu)化布置方案。

    計(jì)算各子網(wǎng)節(jié)點(diǎn)集合:

    VD1={v9,v11,v12,v13,v14,v15}

    VD2={v3,v4,v5,v8,v9,v10,v11}

    VD3={v3,v4,v5,v8,v9,v12,v14}

    VD4={v2,v3,v4,v5,v6,v8}

    VD5={v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8}

    VD6={v5,v8,v9,v10,v11,v12,v13}

    VD7={v5,v8,v9,v12,v13,v14,v15}

    VD8={v2,v4,v5,v6,v7,v9,v10,v11}

    不考慮節(jié)點(diǎn)在通風(fēng)系統(tǒng)中的實(shí)際情況,僅根據(jù)節(jié)點(diǎn)在角聯(lián)子網(wǎng)中出現(xiàn)的次數(shù),設(shè)定節(jié)點(diǎn)權(quán)重。v2~v15節(jié)點(diǎn)權(quán)重分別為w2=3,w3=4,w4=5,w5=7,w6=3,w7=2,w8=6,w9=6,w10=3,w11=4,w12=4,w13=3,w14=3,w15=2。使用基于貪心策略的風(fēng)壓傳感器布置算法計(jì)算傳感器布置方案,選擇節(jié)點(diǎn)v2,v4,v5,v7,v8,v9,v11,v12,v15為布置風(fēng)壓傳感器節(jié)點(diǎn),計(jì)算過程見表3,序號0代表初始化。傳感器布置方案完成后,傳感器節(jié)點(diǎn)的壓能作為已知條件參與風(fēng)阻計(jì)算。

    表3 傳感器布置方案計(jì)算過程Table 3 Computing process of sensor layout

    (3)反演風(fēng)阻。

    對各角聯(lián)子網(wǎng)進(jìn)行風(fēng)阻求解。計(jì)算完成后,檢查計(jì)算結(jié)果的可靠性。D4,D7條件數(shù)太大,D6雖然條件數(shù)較小,但方程系數(shù)矩陣結(jié)構(gòu)不合理,因此舍去這3組計(jì)算結(jié)果。最終整理計(jì)算結(jié)果見表4,可以直觀地看到計(jì)算風(fēng)阻與實(shí)際風(fēng)阻非常接近,誤差控制在10-4以內(nèi),可以忽略不計(jì)。計(jì)算結(jié)果不包括進(jìn)、回風(fēng)井分支,若要實(shí)現(xiàn)進(jìn)、回風(fēng)井分支反演,可以在進(jìn)、回風(fēng)井口節(jié)點(diǎn)v1,v16增加風(fēng)壓傳感器,就能實(shí)現(xiàn)所有分支風(fēng)阻的反演。

    表4 反演風(fēng)阻結(jié)果Table 4 Calculation of resistanceN·s2/m8

    5 結(jié) 論

    (1)系數(shù)矩陣的稀疏性及系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是導(dǎo)致風(fēng)量反演風(fēng)阻算法病態(tài)的主要原因。實(shí)例中,整體直接求解風(fēng)阻的8 008種傳感器布置方案中,僅有34.8%的計(jì)算結(jié)果非病態(tài)。而對于劃分子網(wǎng)求解,8個(gè)子網(wǎng)中僅有2個(gè)是病態(tài)的。這也說明算法病態(tài)原因分析是合理的。

    (2)針對基于節(jié)點(diǎn)壓能的風(fēng)量反演風(fēng)阻算法病態(tài)特征,提出了基于角聯(lián)子網(wǎng)的風(fēng)量反演風(fēng)阻病態(tài)改良算法,并給出了計(jì)算實(shí)例。與整體直接求解風(fēng)阻相比,雖然增加了風(fēng)壓傳感器布置數(shù)目,但卻有效解決了病態(tài)問題,誤差控制在10-4以內(nèi),準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)了風(fēng)阻反演。

    (3)提出了基于貪心策略的風(fēng)壓傳感器優(yōu)化布置算法,能夠制定滿足風(fēng)量反演風(fēng)阻計(jì)算要求的傳感器最優(yōu)布置方案,為風(fēng)量反演風(fēng)阻病態(tài)改良算法與監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)合提供了經(jīng)濟(jì)、有效的方案。

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