劉明堂 田壯壯 齊慧勤 耿宏印 劉雪梅

摘要：針對(duì)目前南水北調(diào)中線工程高填方渠道滲漏監(jiān)測(cè)設(shè)備綜合誤差大、不能監(jiān)測(cè)渠道斷面間滲漏等問題，設(shè)計(jì)了可用于高填方渠道滲漏的可移動(dòng)無損監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，建立了高填方渠道滲漏狀態(tài)監(jiān)測(cè)的KalmanBP融合模型。首先構(gòu)建一種基于無線傳感網(wǎng)的多區(qū)域滲漏信息檢測(cè)平臺(tái)，將傳感器設(shè)計(jì)成便攜式可移動(dòng)的錐形設(shè)備，對(duì)滲漏區(qū)域的溫濕度、土壤含水率、GPS位置信息以及滲流等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，再通過ZigBee和GPRS將多傳感器信息進(jìn)行無線傳輸；并結(jié)合流場(chǎng)滲漏檢測(cè)方法，通過試驗(yàn)?zāi)Ｐ秃Y選出與高填方渠道滲流相關(guān)的特征變量；使用卡爾曼（kalman）算法對(duì)關(guān)聯(lián)的物理變量進(jìn)行濾波和估值；最后將多傳感器數(shù)據(jù)通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滲漏狀態(tài)模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)滲漏的狀態(tài)預(yù)測(cè)，確定坡面滲漏安全級(jí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于KalmanBP融合模型的高填方渠道滲漏監(jiān)測(cè)模型識(shí)別誤差較小，達(dá)到能在整體上實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)高填方渠段的滲流狀態(tài)，可實(shí)現(xiàn)南水北調(diào)中線工程高填方渠道斷面間的坡面滲流非破壞性在線監(jiān)測(cè)功能。

關(guān)鍵詞：南水北調(diào)中線工程；高填方渠道；滲漏監(jiān)測(cè)；卡爾曼濾波；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TV68 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：

16721683（2018）05017907

Research on leakage monitoring model for highfilled canal of the Middle Route of SouthtoNorth Water Diversion Project based on KalmanBP fusion network

LIU Mingtang，TIAN Zhangzhang，QI Huiqin，GENG Hongyin，LIU Xuemei

（

Department of Information Engineering，North China University of Water Resources and Electric Power，Zhengzhou 450045，China）

Abstract：

To solve the problems of the leakage monitoring equipment for highfilled canals in producing large comprehensive error and being unable to monitor the seepage between canal sections，we designed a movable and nondestructive leakage monitoring system for the highfilled canal of the Middle Route of the SouthtoNorth Water Diversion Project and established a fusion model based on KalmanBP for leakage monitoring of highfilled canals.Firstly，we constructed a multizone leakage information detection platform based on wireless sensor network，and we designed the sensors as portable and movable cone devices that can be inserted into the soil.The information of temperature，humidity，soil water content，seepage，and GPS location was collected in real time and then was transmitted wirelessly through the ZigBee and GPRS.Using the flow field leakage detection method，we selected the characteristic variables that were relevant to highfilled canal leakage through the experimental model.Then，we used Kalman algorithm to filter and valuate the associated physical variables.Finally，we submitted the multisensor data to the BP neural network for leakage state pattern recognition and realized the prediction of slope leakage state and determined the safety level of slope leakage.The experimental results showed that the KalmanBP fusion model has smaller error in recognizing the leakage of the highfill canal，and can monitor in real time the leakage state between the canal sections.It can realize nondestructive online monitoring of the slope seepage of the Middle Route of the SouthtoNorth Water Diversion Project.

Key words：

Middle Route of SouthtoNorth Water Diversion Project；highfilled canal；leakage monitoring；Kalman filter；BP neural network

南水北調(diào)中線工程線路總長約1 432 km，大部分采用新開挖渠道輸水[1]。其中，高填方渠段1395 km，占總干渠長度的 11%，而且有的高填方渠段最大填方高度達(dá)255 m。由于南水北調(diào)中線工程中高填方渠段分布范圍廣、工程地質(zhì)條件復(fù)雜、天氣變化顯著等原因，其高填方渠道會(huì)出現(xiàn)整體或局部沉降、滑坡、凍脹、冰壓等災(zāi)害[2]。這些災(zāi)害均會(huì)造成填方襯砌面板開裂，防滲體被拉斷造成滲（漏）水。南水北調(diào)中線工程高填方渠段一旦失事，勢(shì)必給渠道兩岸人民生命財(cái)產(chǎn)造成嚴(yán)重?fù)p失[3]。

因此，對(duì)高填方渠段進(jìn)行滲漏檢測(cè)就具有重大的研究意義和實(shí)用價(jià)值。然而，南水北調(diào)中線工程目前尚無針對(duì)高填方段的專項(xiàng)安全監(jiān)測(cè)設(shè)計(jì)方案[4]。在南水北調(diào)中線工程施工中，一般安裝了以測(cè)壓管和小量程滲壓計(jì)為基礎(chǔ)的滲流監(jiān)測(cè)設(shè)備，可對(duì)渠底揚(yáng)壓力、監(jiān)測(cè)斷面上的滲透壓力分布以及對(duì)浸潤線、滲流量、地下水位和防滲墻防滲效果進(jìn)行監(jiān)測(cè)[57]。但在已安裝的滲流監(jiān)測(cè)設(shè)備中，大都是振弦式滲壓計(jì)和測(cè)壓管。其存在綜合誤差大等缺陷，一般不適合于南水北調(diào)高填方段總水頭變化較小的滲流監(jiān)測(cè)；且現(xiàn)有的滲流監(jiān)測(cè)設(shè)備一般分布在監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的渠底或者渠道斷面上，采用埋入式或半埋入式安裝，不能靈活地實(shí)現(xiàn)可移動(dòng)測(cè)量，也不能實(shí)現(xiàn)高填方渠道斷面間的坡面滲流監(jiān)測(cè)。

目前，可應(yīng)用于高填方渠道滲漏檢測(cè)的地球物理探測(cè)方法有電磁法[8]、高密度電阻率法[910]、分布式光纖[11]、翻斗式容積法[12]、溫度場(chǎng)法[13]、示蹤法[14]、電阻法[15]等。無論流場(chǎng)法還是電場(chǎng)法通常都是只適用于現(xiàn)場(chǎng)的臨時(shí)勘查，有的檢測(cè)方法還需要現(xiàn)場(chǎng)開挖破壞填方渠道。

本文將建立一種基于無線傳感網(wǎng)的多區(qū)域滲漏信息無損檢測(cè)系統(tǒng)，將溫濕度傳感器、土壤含水率傳感器以及滲流檢測(cè)電路設(shè)計(jì)成便攜式設(shè)備，進(jìn)行可移動(dòng)非開挖方式安裝，再通過ZigBee和GPRS進(jìn)行多傳感器信息采集與傳輸；然后提取與滲漏具有相關(guān)性的環(huán)境變量，進(jìn)行滲漏信息的特征識(shí)別；最后建立一種基于KalmanBP融合的南水北調(diào)高填方渠道滲漏監(jiān)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)渠道斷面間的坡面滲漏狀態(tài)預(yù)測(cè)。

1 數(shù)據(jù)采集及無線傳輸設(shè)計(jì)

1.1 監(jiān)測(cè)模型設(shè)計(jì)

為滿足高填方渠段滲流監(jiān)測(cè)的便攜測(cè)量，同時(shí)又不能開挖破壞的設(shè)計(jì)原則，本文設(shè)計(jì)了基于無線傳感網(wǎng)的多區(qū)域?qū)崟r(shí)滲漏信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)模型。圖1為高填方段坡面滲流監(jiān)測(cè)布置示意圖。ZigBee協(xié)調(diào)器連接五個(gè)監(jiān)測(cè)子節(jié)點(diǎn)，再通過GPRS網(wǎng)絡(luò)無線傳輸?shù)奖O(jiān)測(cè)室。

其中圖1中1為高填方渠頂；2為渠坡；3為渠底；4為監(jiān)測(cè)室；5為ZigBee監(jiān)測(cè)點(diǎn)1；6為ZigBee監(jiān)測(cè)子節(jié)點(diǎn)2；7為ZigBee監(jiān)測(cè)子節(jié)點(diǎn)3；8為 GPRS監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)；9為ZigBee監(jiān)測(cè)子節(jié)點(diǎn)4；10為ZigBee監(jiān)測(cè)子節(jié)點(diǎn)5。

1.2 信息采集節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

圖2為基于ZigBee子節(jié)點(diǎn)的信息采集單元示意圖。其傳感器輸入量有五個(gè)：滲流電場(chǎng)的電極A和電極B、溫度場(chǎng)、土壤含水率和GPS位置信息。這五個(gè)輸入量還需要通過數(shù)據(jù)融合處理，根據(jù)多傳感器檢測(cè)量定性判斷滲漏情況[16]。

圖2中，1為金屬保護(hù)殼；2為電源模塊；3為GPS模塊；4為ZigBee模塊；5為溫度模塊；6為滲流電阻；7為金屬保護(hù)殼錐形尖部。金屬保護(hù)殼錐形尖部可以很方便地插入到渠道坡面土壤里面或者安裝在渠道交叉建筑物上，實(shí)現(xiàn)了便攜、可移動(dòng)、無損檢測(cè)功能。

1.3 無線傳輸設(shè)計(jì)

高填方渠段滲流監(jiān)測(cè)平臺(tái)的無線傳輸部分按照物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，利用ZigBee無線通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)近距離無線傳輸，[HJ2.15mm]然后將數(shù)據(jù)再通過GPRS網(wǎng)絡(luò)上傳到web服務(wù)器端，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸和存儲(chǔ)。圖3是一個(gè)區(qū)域的滲漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)整體示意圖。每個(gè)測(cè)點(diǎn)間距可設(shè)置50 m左右，這些測(cè)點(diǎn)負(fù)責(zé)采集測(cè)點(diǎn)區(qū)域內(nèi)和滲漏相關(guān)的傳感器信息。各個(gè)獨(dú)立的測(cè)點(diǎn)終端和協(xié)調(diào)器網(wǎng)關(guān)設(shè)備組成ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)；ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)選用CC 2530芯片實(shí)現(xiàn)各個(gè)傳感器信息的讀取，同時(shí)進(jìn)行卡爾曼（Kalman）濾波等數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。每個(gè)ZigBee測(cè)點(diǎn)終端要采集溫濕度、電流、含水率四類傳感器，應(yīng)用太陽能板供電。ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)中要布置一個(gè)協(xié)調(diào)器，其主要接收和集中ZigBee網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)上傳的數(shù)據(jù)，同時(shí)其還需要將數(shù)據(jù)通過GPRS網(wǎng)絡(luò)上傳至遠(yuǎn)端服務(wù)器。故此協(xié)調(diào)器還要加上GPRS模塊。GPRS模塊選用SIM800C，其實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無線遠(yuǎn)程傳輸。

2 KalmanBP融合模型建立

2.1 Kalman數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理分為三部分：異常值的剔除、卡爾曼濾波和歸一化處理，前兩部分是為了提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，后一部分是為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本值做預(yù)處理[17]。試驗(yàn)過程中由于測(cè)量儀器的干擾，導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)一些明顯的異常，剔除這些異常值便是首要任務(wù)。本文應(yīng)用3σ準(zhǔn)則剔除異常值，然后使用卡爾曼濾波算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，得出相對(duì)估計(jì)值[18]。由于Kalman算法具有實(shí)時(shí)性濾波特點(diǎn)，其可在ZigBee芯片上直接運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了采集系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。

卡爾曼（Kalman）濾波其實(shí)是一個(gè)最優(yōu)狀態(tài)篩選的過程，可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線處理[19]。Kalman方程式[HJ2.05mm]根據(jù)下面的五條Kalman最優(yōu)濾波的基本公式進(jìn)行描述（狀態(tài)控制量為0）[20]：

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)的滲漏信息特征提取

本文應(yīng)用了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于滲漏信息的函數(shù)逼近、模式識(shí)別、分類等功能[22]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程是由前向計(jì)算過程和誤差反向傳播過程組成。這兩個(gè)過程反復(fù)進(jìn)行，不斷調(diào)整各層的權(quán)值和閾值，使得網(wǎng)絡(luò)誤差最小平方和或達(dá)到人們期望的要求，學(xué)習(xí)過程結(jié)束[23]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射可用下面公式描述：

本文將滲流電場(chǎng)的兩路電極信息、溫度場(chǎng)信息和土壤含水率信息進(jìn)行狀態(tài)編碼，然后作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四維輸入量，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射能力，進(jìn)行滲漏信息的特征提取與數(shù)據(jù)融合處理，根據(jù)多傳感器檢測(cè)量來實(shí)現(xiàn)定性判斷滲漏情況。BP神經(jīng)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟妶D5。

實(shí)測(cè)工程中，系統(tǒng)將滲漏發(fā)生的整個(gè)過程分為三個(gè)時(shí)間段：第一階段記為Y=[0，0]，這個(gè)階段模 型狀態(tài)正常沒有滲漏發(fā)生；第二階段記為Y=[0，1]，此階段開始發(fā)生滲漏但不明顯；第三階段記為Y=[1，1]，這一階段滲漏現(xiàn)象很明顯能夠直接觀察到。這樣網(wǎng)絡(luò)的輸出是一個(gè)二維向量。隱藏層神經(jīng)元數(shù)目可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選定15個(gè)。

2.3 kalmanBP融合模型

kalmanBP融合模型由卡爾曼濾波器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，如圖6是模型的結(jié)構(gòu)圖。傳感器輸出值通過卡爾曼濾波器的入口Z（[WTB1X]k[WTBZ]）進(jìn)入模型，最終從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出端Y2輸出。經(jīng)卡爾曼濾波器處理后的序列估計(jì)值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)輸入神經(jīng)元，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化處理數(shù)據(jù)的效果。

3 結(jié)果分析

3.1 傳感器信息關(guān)聯(lián)分析

理論上，當(dāng)測(cè)點(diǎn)區(qū)域發(fā)生滲漏時(shí)，區(qū)域內(nèi)電場(chǎng)發(fā)生變化電流強(qiáng)度會(huì)增強(qiáng)，溫度場(chǎng)也會(huì)發(fā)生有升高趨勢(shì)，同時(shí)土壤含水率變化明顯。本文進(jìn)行了滲流電場(chǎng)同溫度場(chǎng)、土壤含水率等進(jìn)行了關(guān)聯(lián)分析試驗(yàn)，來驗(yàn)證它們間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，見圖7。

為了在同一坐標(biāo)軸上表現(xiàn)關(guān)聯(lián)特征量的變化趨勢(shì)，這里對(duì)原始值做了歸一化處理，從圖7中可以看出四個(gè)特征量的整體變化趨勢(shì)有明顯的關(guān)聯(lián)性。因此選取測(cè)點(diǎn)的電流強(qiáng)度、溫度變化量和測(cè)點(diǎn)土壤含水率作為模型的監(jiān)測(cè)量將有效地監(jiān)測(cè)渠道滲漏狀態(tài)，更具有可行性。

3.2 KalmanBP訓(xùn)練模型效果分析

高填方滲漏渠道滲漏監(jiān)測(cè)模型系統(tǒng)具有可行性，其檢測(cè)的電流強(qiáng)度、溫度變化量和測(cè)點(diǎn)含水率等特征量數(shù)據(jù)通過訓(xùn)練好的BP神經(jīng)之后，能夠較好地識(shí)別系統(tǒng)預(yù)先定義的滲漏狀態(tài)模式。將實(shí)測(cè)所得的2 557組數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理之后按照約6∶1的比例分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集。通過試驗(yàn)嘗試建立均方誤差小的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖8是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果圖，在設(shè)定訓(xùn)練誤差值為0005的情況下，2 198組訓(xùn)練樣本在18 090次訓(xùn)練之后達(dá)到預(yù)期誤差值，說明建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)符合要求。當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在上位機(jī)上訓(xùn)練好后，其就可以進(jìn)行相應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)的滲漏預(yù)測(cè)工作，能達(dá)到高填方渠道滲漏實(shí)時(shí)性要求。

3.3 KalmanBP滲漏預(yù)測(cè)誤差分析

KalmanBP融合模型建立好之后，利用359組測(cè)試樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證其預(yù)測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確性。歸一化之后的測(cè)試樣本值在經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的狀態(tài)向量Y，都能很好接近期望值，其中Y=[y1，y2]。雖然有個(gè)別輸出和期望輸出偏差稍大，但是通過模糊聚類的知識(shí)依然可以將其歸入正確的狀態(tài)模式中。從整體上來說，KalmanBP融合模型的實(shí)際輸出值都能很好接近期望值，實(shí)現(xiàn)了高填方渠道滲漏實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)功能。表1為KalmanBP滲漏預(yù)測(cè)誤差分析表，其中，6組樣本是從359組測(cè)試樣本中選取的，其中，各個(gè)傳感器數(shù)據(jù)是已經(jīng)歸一化到[0，1]之間的數(shù)值。

4 結(jié)論

本文研究和設(shè)計(jì)了可用于南水北調(diào)中線工程高填方渠道滲漏實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型，首先結(jié)合流場(chǎng)法滲漏檢測(cè)原理，建立一種基于無線傳感網(wǎng)的多傳感器滲漏信息無損檢測(cè)系統(tǒng)，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和無線傳輸；然后使用卡爾曼（kalman）算法對(duì)關(guān)聯(lián)的物理變量進(jìn)行濾波和估值；最后將多傳感器數(shù)據(jù)通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滲漏狀態(tài)模式識(shí)別。試驗(yàn)和實(shí)測(cè)結(jié)果表明， kalmanBP融合模型實(shí)現(xiàn)了高填方渠道滲漏實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)功能，并能對(duì)[HJ1.9mm]監(jiān)測(cè)區(qū)域的滲漏狀態(tài)進(jìn)行定性判斷，達(dá)到能在整體上實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)高填方渠段的滲流狀態(tài)，可實(shí)現(xiàn)南水北調(diào)中線工程高填方渠道斷面間的坡面滲流非破壞性在線監(jiān)測(cè)功能。

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