[发明专利]一种基于二叉树模型的异常/故障定位检测方法

权利要求书

1.一种基于二叉树模型的异常/故障定位检测方法，其特征在于：首先将城市排水管网的物理结构抽象成图论的树型结构，再将树型结构转化为二叉树结构；利用二叉树的基本原理对排水管网的特性进行描述，将管网中的每段管道抽象成树中的结点；管道的物理连通性用树型结构的边进行表示；排水管网的水流方向用树边的方向描述；通过树型结构的入度/出度表示管道汇集点水流的流入/流出数据关系；通过抽象的城市排水管网二叉树结构图以及二叉树结构特性，利用城市排水管网关键区域、有限传感器检测的管道水流数据，反演计算出未部署传感器节点的水流信息，实现对城市排水管网系统所有监测点相关数据的估算；根据城市排水管网特性，利用圣维南方程的流量守恒性质，对城市排水管网监测点实际测得的数据与反演计算的数据进行比较，对其结果进行分析，判断管道是否发生异常，以及发生异常时故障的类型；从而实现城市排水管网工况的现实时在线系统检测与故障判断。

2.如权利要求1所述的基于二叉树模型的异常/故障定位检测方法，其特征在于：工业管网关键区域逻辑覆盖的WSN覆盖控制方法，具体实现步骤：在区分关键检测点与一般检测点的前提下，根据检测点间信息连通性关系分配不同的权值创建检测点分布图；并以迭代合并方式创建加权结点Steiner树，进而形成具有最少数量的关键测点的集合，控制WSN节点的睡眠和叫醒，实现关键区域信息覆盖。

3.如权利要求1所述的基于二叉树模型的异常/故障定位检测方法，其特征在于：

通过部署传感器节点的实际检测数据，估算出未部署传感器节点相应的数据值，采用后序遍历方法对未部署站点监测数据进行递归计算，推导出各未部署站点的管道流入数据；首先，访问某节点，当该节点还没有计算标志时，对该节点进行相应标示，表示该节点以估算其数据值；其次，访问所述节点相应的子节点，判断其子节点数据的类型，若是实测数据，则用实际测量数据参与计算，否则用估算数据参与计算，根据算法，则节点p流入数据值为节点p的左指针指向节点的管道流出数据值，为递归计算图节点p'右指针连接节点的管道流入数据值；最后判断下一个计算节点是否为空，若不空，则继续计算，否则将退出估算监测点的数据值。

4.如权利要求3所述的基于二叉树模型的异常/故障定位检测方法，其特征在于：对城市排水管网故障的检测中，首先，根据管道流量守恒的水力学模型、先序遍历规则及递归方法对计算的结果和检测的数据依据公式：

进行处理，q_p表示汇入节点p流量，为节点p的左节点流入数据值，为递归计算p'右指针连接节点的流入数据值，为交叉点p在k时刻管道/网流出的数据值；其次，利用回溯方法根据流量守恒属性，对部署传感器节点的实际测量数据和估算数据进行比较；在排水管道各节点最大流出量不小于最大流入量约束条件下通过Q'_p进行判断排水道的异常类型，当Q'_p＝0，表明管道正常；当Q'_p＜0，表明管道故障，有水流入；当Q'_p＞0，表明管道故障，有污水流出；当q_p取负值并没有达到最大流出量，表明管道/网堵塞。