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公开(公告)号：CN109872247B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201811502918.0
申请日：2018-12-10
申请人： 清华大学
摘要： 本申请公开了泵组特性曲线拟合方法，包括，为泵组中的每个单泵建立单泵神经网络模型；将各单泵神经网络模型并联，将各单泵神经网络模型的输出结果并行输出并按照并联顺序构造一个m维向量，将该向量与表征各泵运行状态的泵组状态向量进行点乘，得到泵组神经网络模型；将监测到的变量样本作为训练数据，对泵组神经网络模型进行反复训练，得到训练后的泵组神经网络模型；向训练后的泵组神经网络模型输入泵组待拟合特性曲线的变量，得到泵组神经网络模型输出的因变量，建立变量、因变量的对应关系，得到该泵组的特性曲线。本申请能够较好地拟合水泵的流量和压力之间的非线性关系，可应对采用工频泵与变频泵相结合、运行工况多变复杂问题。
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公开(公告)号：CN110204021A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910490015.3
申请日：2019-06-06
申请人： 清华大学
IPC分类号： C02F1/50
摘要： 本发明公开了一种基于用户反馈的龙头水水质保障方法，分为小区内消毒和管网消毒；小区内消毒为在二供水箱处动态补氯，使得末端用户端龙头水余氯浓度稳定达标。管网消毒为根据末端用户端龙头水的余氯浓度计算出二供水箱进水口余氯浓度，即小区入口处的余氯浓度，并且实际监测二供水箱进水口余氯浓度，通过对比计算值与测量值，给出水厂或管网补氯站在满足二供水箱进水口处的余氯浓度稳定达标条件下的投氯量。本方法使用的设备包括：末端用户端龙头水余氯监测装置、二供水箱进水口余氯监测装置和流量监测装置、二供水箱出水口余氯监测装置和流量监测装置、二供水箱液位监测装置、加氯装置、智能控制器以及信号传输设备。
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公开(公告)号：CN110204021B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910490015.3
申请日：2019-06-06
申请人： 清华大学
IPC分类号： C02F1/50
摘要： 本发明公开了一种基于用户反馈的龙头水水质保障方法，分为小区内消毒和管网消毒；小区内消毒为在二供水箱处动态补氯，使得末端用户端龙头水余氯浓度稳定达标。管网消毒为根据末端用户端龙头水的余氯浓度计算出二供水箱进水口余氯浓度，即小区入口处的余氯浓度，并且实际监测二供水箱进水口余氯浓度，通过对比计算值与测量值，给出水厂或管网补氯站在满足二供水箱进水口处的余氯浓度稳定达标条件下的投氯量。本方法使用的设备包括：末端用户端龙头水余氯监测装置、二供水箱进水口余氯监测装置和流量监测装置、二供水箱出水口余氯监测装置和流量监测装置、二供水箱液位监测装置、加氯装置、智能控制器以及信号传输设备。
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公开(公告)号：CN109872247A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201811502918.0
申请日：2018-12-10
申请人： 清华大学
摘要： 本申请公开了泵组特性曲线拟合方法，包括，为泵组中的每个单泵建立单泵神经网络模型；将各单泵神经网络模型并联，将各单泵神经网络模型的输出结果并行输出并按照并联顺序构造一个m维向量，将该向量与表征各泵运行状态的泵组状态向量进行点乘，得到泵组神经网络模型；将监测到的变量样本作为训练数据，对泵组神经网络模型进行反复训练，得到训练后的泵组神经网络模型；向训练后的泵组神经网络模型输入泵组待拟合特性曲线的变量，得到泵组神经网络模型输出的因变量，建立变量、因变量的对应关系，得到该泵组的特性曲线。本申请能够较好地拟合水泵的流量和压力之间的非线性关系，可应对采用工频泵与变频泵相结合、运行工况多变复杂问题。
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