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(guò)人工測(cè)定的方式獲取，測(cè)定過(guò)程不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，也存在諸多弊端。一方面，限于測(cè)試條件，某些巷道風(fēng)阻測(cè)不準(zhǔn)，甚至無(wú)法測(cè)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(cè)誤差;測(cè)定人員技術(shù)不熟練，也會(huì)影響測(cè)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(wú)檢查門(mén)或安全問(wèn)題人員無(wú)法測(cè)定。另一方面，井下采掘是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程，風(fēng)門(mén)開(kāi)啟、礦車(chē)運(yùn)行、提升設(shè)備升降、巷道冒落等都會(huì)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(cè)試，使用監(jiān)測(cè)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)(風(fēng)量、風(fēng)壓)對(duì)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(cè)定任務(wù)中解放出來(lái)，還能實(shí)現(xiàn)風(fēng)阻的實(shí)時(shí)更新，更能提高測(cè)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(lái)，許多學(xué)者對(duì)測(cè)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(cè)定計(jì)算通風(fēng)風(fēng)阻，并給出了測(cè)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(duì)測(cè)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(duì)測(cè)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(wèn)題仍然沒(méi)有得到徹底的解決，不能滿足精度要求，導(dǎo)致無(wú)法實(shí)際應(yīng)用。基于此，筆者引入文獻(xiàn)[11]中的風(fēng)量反演風(fēng)阻算法，針對(duì)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(wèn)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(cè)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(lái)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(wèn)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(guò)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(duì)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(guò)調(diào)節(jié)某些構(gòu)筑物的方式，獲取兩組風(fēng)量。對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(guò)程中，數(shù)據(jù)擾動(dòng)是不可避免的，因此病態(tài)問(wèn)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(jí)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(jiàn)式(4)。

Cond(A)=‖A‖·‖A-1‖

(4)

式中，Cond(A)為矩陣A的條件數(shù)，無(wú)量綱;‖A‖(‖A-1‖)為矩陣A(A-1)的范數(shù)，無(wú)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(wèn)題，需要了解算法病態(tài)的原因。筆者經(jīng)過(guò)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(duì)算法病態(tài)的影響。

對(duì)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(shuō)明無(wú)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(huì)導(dǎo)致矩陣的病態(tài)。可以從降低系統(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(duì)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(huì)受到限制，導(dǎo)致獲取兩組風(fēng)量的手段有局限性。對(duì)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(huì)使方程組的行向量過(guò)于線性相關(guān)，系數(shù)矩陣接近奇異矩陣，最終導(dǎo)致測(cè)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(guò)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(wèn)題，實(shí)際效果并不理想。應(yīng)用于本文的測(cè)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(jiǎn)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(jiǎn)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(duì)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(wèn)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(huì)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(duì)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(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)壓能是無(wú)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(cè)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(huì)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(duì)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(wú)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(guò)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(guò)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(shuō)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(shuō)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(jiàn)表1，節(jié)點(diǎn)壓能見(jiàn)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(xiě)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(guò)對(duì)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(guò)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(guò)程見(jiàn)表3，序號(hào)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(guò)程Table 3 Computing process of sensor layout

(3)反演風(fēng)阻。

對(duì)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(jiàn)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(duì)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(shuō)明算法病態(tài)原因分析是合理的。

(2)針對(duì)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(wèn)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(cè)監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)合提供了經(jīng)濟(jì)、有效的方案。