阅读说明：本技术 一种供水管网状态监测系统及方法 (Water supply pipe network state monitoring system and method ) 是由 刘书明 于喜鹏 吴雪 于 2019-11-01 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种供水管网状态监测系统及方法,其特征在于,该监测系统包括无线监测设备、数据处理云端和控制端；若干无线监测设备间隔设置在管网管道的节点上,每一无线监测设备均包括监测装置、通信装置、电源装置和控制器,监测装置用于监测管网管道对应节点处的水质、压力和/或流量信号,以及向管网管道内发射声信号和监测管网管道对应节点处的声信号；数据处理云端用于确定供水管网各节点处的管网状态；所述控制端用于根据管网状态,得到每一监测装置的监测指令并更新供水管网的管网状态后,发送至对应控制器,使得各控制器按照对应监测指令控制对应监测装置进行监测操作,本发明可广泛用于供水系统领域中。(The invention relates to a water supply network state monitoring system and a method, which are characterized in that the monitoring system comprises wireless monitoring equipment, a data processing cloud end and a control end; the wireless monitoring devices are arranged on nodes of the pipe network pipeline at intervals, each wireless monitoring device comprises a monitoring device, a communication device, a power supply device and a controller, and the monitoring devices are used for monitoring water quality, pressure and/or flow signals at the corresponding nodes of the pipe network pipeline, transmitting acoustic signals into the pipe network pipeline and monitoring acoustic signals at the corresponding nodes of the pipe network pipeline; the data processing cloud end is used for determining the pipe network state of each node of the water supply pipe network; the control end is used for obtaining the monitoring instruction of each monitoring device according to the state of the pipe network, updating the pipe network state of the water supply pipe network, and then sending the pipe network state to the corresponding controller, so that each controller controls the corresponding monitoring device to carry out monitoring operation according to the corresponding monitoring instruction.)

一种供水管网状态监测系统及方法

技术领域

本发明是关于一种供水管网状态监测系统及方法，属于供水系统领域。

背景技术

现今，城市供水管网的规模不断扩大，同时，早期建立的供水管网也面临着不同程度的老化问题，导致供水管网的结构发生变化，严重影响管网的供水能力。置换老化供水管网、改善管网性能所需费用巨大。因此，需要高效的监测方式，监测运行状态和供水管网管道状态。各国学者和机构开发了各类技术手段用于诊断管网管道状态，总结起来可分为直接、间接和机器人方法，直接方法包括基于电磁的监测方法、基于管内压力的监测方法、基于成像的监测方法、基于示踪气体的监测方法和基于声学的监测方法。这些方法基本均能发现供水管网管道破损，但是对于腐蚀等引起的供水管网管道内、外壁厚变化的识别能力不够。基于电磁的监测方法只能反映供水管网管道的外部损伤或供水管网的剩余壁厚，不能反映供水管网管道内壁的腐蚀和阻塞；基于管内压力的监测方法最具代表性的是基于瞬变流的方法，这一方法虽然能够监测供水管网管道内壁的腐蚀和阻塞，但是需要开关供水管网阀门，严重影响供水；基于成像的监测方法包括闭路电视监测方法(CCTV)和激光扫描等，这类方法能够很好地反映供水管网管道内部状态，但是入侵式的监测极易导致管线内部的腐蚀层、生物层脱落，产生水质浑浊、红水等水质问题，同时要求供水管网具有较大的管径，难以应用；基于示踪气体的监测方法只能发现供水管网管道破损；基于声学的监测方法主要包括相关仪、声呐和智能球(Smart Ball)等，相关仪仅能发现泄漏，声呐和智能球需要进入供水管网管道内部，面临与基于成像的监测方法一样的困境。间接方法主要包括卫星方法和热成像方法等，均是通过测量供水管网管道破损后泄漏的饮用水导致周围土壤电磁、热力学性质的改变实现监测，只能反映破损，并不能监测供水管网管道内部状态。机器人方法主要采用机器人进入供水管道内部检查管网管道状态，机器人可与声学方法、成像方法等结合，同样也面临与基于成像的监测方法相同的问题。

中国城市的供水管网规模巨大，对于在线监测系统有大量的需求，然而，只有少数关于城市供水管网监测的系统和方法。现有技术公开了一种城市给水管网无线监测系统，基于低速短距离无线通讯紫峰技术(2.4G Hz ZigBee)建立井下通讯模型，可以融合压力、流量、水听器等若干个传感器，实现供水管网泄漏的监测；现有技术还公开了一种供水管网监测系统，基于窄带物联网通讯模型，融合了流量和压力传感器，监测管线运行情况，但是并不能通过此系统实现泄漏监测；其他公开的现有技术均是通过一定的通信手段和传感器布设方法，收集管线流量和压力数据，并不能实现供水管网内部状态的监测。

上述各类监测方法均能够很好地监测管网管道泄漏，然而，在识别供水管网结构问题的另一面——供水管网的腐蚀和阻塞时，要求供水管网管道直径足够大，开关阀门、完全侵入式的监测则会严重影响供水，这些问题导致现有技术均不能很好地实现管网状态的监测。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种能够实现管网状态监测的供水管网状态监测系统及方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种供水管网状态监测系统，其特征在于，该监测系统包括无线监测设备、数据处理云端和控制端；若干所述无线监测设备间隔设置在管网管道的节点上，每一所述无线监测设备均包括监测装置、通信装置、电源装置和控制器，所述监测装置用于实时监测管网管道对应节点处的水质、压力和/或流量信号，以及向管网管道内发射声信号和监测管网管道对应节点处的声信号，并将监测的信号通过对应所述通信装置发送至所述数据处理云端，所述控制器用于控制对应所述监测装置和通信装置的开启或关闭，所述电源装置用于为对应所述无线监测设备的各用电部件供电；所述数据处理云端用于根据各所述监测装置实时监测的信号和预先设定的管网状态范围，确定供水管网各节点处的管网状态；所述控制端用于根据确定的供水管网各节点处的管网状态，得到每一所述监测装置的监测指令并更新供水管网的管网状态后，通过所述数据处理云端经对应所述通信装置发送至对应所述控制器，使得各所述控制器按照对应监测指令控制对应所述监测装置进行监测操作。

进一步，每一所述监测装置均包括水听器，以及水质传感器、压力传感器和/或流量传感器；所述水听器用于向管网管道内发射声信号和监测管网管道内的声信号；所述水质传感器用于监测管网管道对应节点处的水质信号；所述压力传感器用于监测管网管道对应节点处的压力信号；所述流量传感器用于监测管网管道对应节点处的流量信号。

进一步，每一所述电源装置均包括发电单元和电池单元；对应于节点的位置，管网管道上开设有若干螺孔，每一所述发电单元上均设置有涡轮，每一所述涡轮均穿过对应所述螺孔深入管网管道内，所述发电单元用于通过所述涡轮将管网管道内水流的机械能转换为电能，为所述无线监测设备的各用电部件供电；所述电池单元连接对应所述控制器，用于当所述发电单元电力不足时，为所述无线监测设备的各用电部件供电；另外，当所述发电单元提供的电力超过所述无线监测设备所需的电力时，所述发电单元用于为所述电池单元充电。

进一步，每一所述无线监测设备均包括静默期和活跃期两种监测状态；在静默期，所述无线监测设备只监测管网管道内的声信号，该声信号为被动监测声信号；在活跃期，所述无线监测设备在发射一定频率和强度的声信号后随即监测管网管道内的声信号，该监测的声信号为主动监测声信号。

进一步，所述管网状态包括运行状态、管内噪声强度和管网管道状态，所述管网状态范围包括水质范围、流量范围、压力范围和噪声范围，所述数据处理云端内设置有运行状态确定模块、管内噪声强度确定模块和管网管道状态确定模块；所述运行状态确定模块用于根据所述无线监测设备监测的水质信号、压力信号和/或流量信号以及预先设定的水质范围、压力范围和/或流量范围，确定供水管网的运行状态；所述管内噪声强度确定模块用于根据所述无线监测设备监测的被动监测声信号和预先设定的噪声范围，确定供水管网的管内噪声强度；所述管网管道状态确定模块用于根据所述无线监测设备监测的主动监测声信号和被动监测声信号，确定供水管网的管网管道状态。

一种供水管网状态监测方法，其特征在于，包括以下内容：1)监测周期开始，无线监测设备进入静默期，仅每一监测装置监测对应节点处存在的声信号，此时监测的声信号即为被动监测声信号x_s(t)；2)数据处理云端分别计算每一被动监测声信号x_s(t)的功率P，并将计算的功率P与预先设定的噪声范围进行比较，若计算的功率P大于噪声范围，则进入步骤3)；若计算的功率P小于噪声范围，则进入步骤5)，其中，被动监测声信号x_s(t)的功率P为：

其中，T表示信号周期，ρ₀表示水的密度，c₀表示声波在水中的传播速度；判断供水管网的管内噪声强度，如果管内噪声强度大于预设的噪声范围，则进入步骤3)；如果管内噪声强度不大于预设的噪声范围，则进入步骤5)；3)数据处理云端对各被动监测声信号x_s(t)均进行解译计算，确定管网管道是否发生泄漏，如果管网管道未发生泄漏，则进入步骤4)；如果管网管道发生泄漏，则确定泄漏的位置，进入步骤7)；4)每一监测装置均对应节点处的水质信号、压力信号和/或流量信号，并与预先设定的水质范围、压力范围和/或流量范围进行对比，若任一信号超出对应预设的范围，则供水管网的运行状态不正常，进入步骤7)；若每一信号均未超出对应预设的范围，则供水管网的运行状态正常，更新供水管网的管网状态，直接进入步骤1)；5)无线监测设备进入活跃期，每一监测装置均发射一定频率和强度的声信号x_I(t)后，其本身随即开始监测反射声信号x_R(t)，相邻的监测装置随即开始监测透射声信号x_T(t)，此时的反射声信号x_R(t)和透射声信号x_T(t)即为主动监测声信号；6)数据处理云端对各主动监测声信号均进行解译计算，确定管网管道是否发生腐蚀或阻塞，如果管网管道未发生腐蚀或阻塞，则更新供水管网的管网状态，直接进入步骤1)；如果管网管道发生腐蚀或阻塞，则确定腐蚀或阻塞的大小和位置，进入步骤7)；7)控制端根据确定的管网状态，得到每一监测装置的监测指令并更新供水管网的管网状态后，通过数据处理云端经对应通信装置发送至对应控制器，使得各控制器按照对应监测指令控制对应监测装置进行监测操作后，进入步骤1)。

进一步，所述步骤3)的具体过程为：3.1)数据处理云端计算被动监测声信号x_s(t)的峭度因子，对监测的被动监测声信号x_s(t)进行经验模态分解，计算前6次分解的本征模函数的均方差和信息熵，以及对监测的被动监测声信号x_s(t)分别进行傅里叶变换得到平均功率密度和频率质心，共得到15个特征值，以该15个特征值组成的特征向量Feature(i)表示无线监测设备i监测的被动监测声信号x_s(t)；3.2)对各特征值进行归一化处理，得到归一化后的被动监测声信号Feature(i)_k：

其中，Feature(i)_k表示无线监测设备i对应的归一化后被动监测声信号的第k个特征值，y表示中间变量；3.3)对归一化后的被动监测声信号进行k均值聚类，判断是否存在离群特征向量，如果存在离群特征向量，则管网管道发生泄漏，该被动监测声信号对应的无线监测设备监测的为泄漏信号，进入步骤3.4)；如果不存在离群特征向量，则管网管道未发生泄漏，该被动监测声信号对应的无线监测设备监测的不是泄漏信号，进入步骤4)；3.4)对于相邻的两台监测到泄漏信号的无线监测设备，计算其监测的声信号的互相关系数r(m)：

其中，x_si和x_sj分别表示两个相邻无线监测设备i和j监测的声信号，t表示时间，m表示离散变化的变量；3.5)根据计算的互相关系数r(m)，确定管网管道发生泄漏的位置，进入步骤7)：

其中，L_s1表示泄漏点距离无线监测设备i的距离，c₀表示声波在管网管道内的传播速度，l_s表示无线监测设备i和j之间的距离，m₀表示令r取最大值时的m。

进一步，所述步骤6)的具体过程为：6.1)数据处理云端对各主动监测声信号均进行解译计算，判断管网管道是否发生腐蚀或阻塞，如果管网管道未发生腐蚀或阻塞，则更新供水管网的管网状态，直接进入步骤1)；如果管网管道发生腐蚀或阻塞，则进入步骤6.2)；6.2)计算腐蚀或阻塞点距离无线监测设备i的距离L₁：

L₁＝t╳c₀

其中，t表示声信号x_I(t)发射时间与反射声信号x_R(t)到达时间的时间差；6.3)计算发生腐蚀或堵塞后管网管道的内径D和长度L，进入步骤7)。

进一步，所述步骤6.1)的具体过程为：6.1.1)根据每一监测装置中水听器的电压响应，将每一声信号x_I(t)、x_R(t)和x_T(t)均转化为对应声压信号p_I(t)、p_R(t)和p_T(t)；6.1.2)对声压信号p_I(t)、p_R(t)和p_T(t)分别进行傅里叶变换，得到不同频率的声压级；6.1.3)计算声压级在不同频率下的损失T(f)，并确定其最大值T_max和最小值T_min，其中，声压级在不同频率下的损失T(f)为：

其中，p_T(f)表示声压信号p_T(t)频率f下的声压级，p_I(f)表示声压信号p_I(t)频率f下的声压级；6.1.4)若损失T(f)的最大值T_max等于或近似等于损失T(f)的最小值T_min，则管网管道未发生腐蚀或阻塞，更新供水管网的管网状态，进入步骤1)；若损失T(f)的最大值T_max大于损失T(f)的最小值T_min，则管网管道发生腐蚀或阻塞，进入步骤6.2)。

进一步，所述步骤6.3)的具体过程为：6.3.1)计算发生腐蚀或堵塞后管网管道的内径D：

其中，d表示未发生堵塞或腐蚀管网管道的内径，参数

损失T(f)的最小值T_min＝T_I,min，T_I,min为透射系数的最小值；

6.3.2)计算发生腐蚀或堵塞供水管网的长度L，进入步骤7)：

其中，k表示正整数，f_min表示声压级在不同频率下的损失T(f)的最小值T_min对应的频率。

本发明采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明设置有无线监测设备和数据处理云端，采用被动监测方式监测供水管网管道的破损泄漏，采用主动监测方式识别管内的腐蚀或阻塞。被动监测采用传统的自相关算法识别管道破损泄漏信息。在主动监测过程中，将管道腐蚀或阻塞概化为截面突变的扩张管或收缩管，形成管道消音器，引入管道消音器声学原理计算腐蚀或阻塞的大小和位置。主动监测通过发射和接收声信号进行解译即可实现监测，能够克服现有方法严重影响供水的问题。本发明采用主动和被动监测的结合方式，能够融合两种监测方法的优势，同时实现管道破损泄漏、内部腐蚀或阻塞的监测，具有较高的使用价值，可广泛应用于供水系统领域中。

附图说明

图1是本发明监测系统的结构示意图；

图2是监测系统中无线监测设备的结构示意图；

图3是本发明监测方法的流程图；

图4是本发明实施例中供水管网内部阻塞或腐蚀的示意图，其中，图4(a)为供水管网内部的不规则阻塞或腐蚀示意图，图4(b)为将图4(a)的不规则阻塞或腐蚀概化为矩形结构的示意图；

图5是本发明实施例中7组被动监测声信号的时域图，其中，横坐标均为时间(s)，纵坐标均为声压级(dB)；

图6是本发明实施例中发射声信号的时域和频域图，其中，图6(a)为时域图，图6(b)为频域图；

图7是本发明实施例中反射声信号的时域和频域图，其中，图7(a)为时域图，图7(b)为频域图；

图8是本发明实施例中透射声信号的时域和频域图，其中，图7(a)为时域图，图7(b)为频域图。

具体实施方式

以下结合附图来对本发明进行详细的描绘。然而应当理解，附图的提供仅为了更好地理解本发明，它们不应该理解成对本发明的限制。

如图1、图2所示，本发明提供的供水管网状态监测系统包括无线监测设备1、数据处理云端2和控制端3，其中，控制端3可以为计算机或手机。

若干无线监测设备1间隔设置在管网管道4的节点上，每一无线监测设备1均包括监测装置11、通信装置12、电源装置13和控制器14，监测装置11用于实时监测管网管道4内对应节点处的水质、压力和/或流量信号，以及向管网管道4内发射声信号和监测管网管道4对应节点处的声信号，并将监测的信号通过对应通信装置12发送至数据处理云端2，控制器14用于控制对应监测装置11和通信装置12的开启或关闭，电源装置13用于为对应无线监测设备1的各用电部件供电。

数据处理云端2用于根据各监测装置11实时监测的信号和预先设定的管网状态范围，确定供水管网各节点处的管网状态，其中，管网状态包括运行状态、管内噪声强度和管网管道状态，管网状态范围包括水质范围、流量范围、压力范围和噪声范围。

控制端3用于根据确定的供水管网各节点处的管网状态，得到每一监测装置11的监测指令并更新供水管网的管网状态后，通过数据处理云端2经对应通信装置12发送至对应控制器14，使得各控制器14按照对应监测指令控制对应监测装置11进行监测操作，其中，监测指令包括开始监测、结束监测、监测时间和监测频次等。

在一个优选的实施例中，每一监测装置11均包括水听器111，水听器111用于向管网管道4内发射声信号和监测管网管道4内的声信号，每一监测装置11还包括水质传感器、压力传感器和/或流量传感器，水质传感器用于监测管网管道4对应节点处的水质信号(例如pH、TDS等)，压力传感器用于监测管网管道4对应节点处的压力信号，流量传感器用于监测管网管道4对应节点处的流量信号。

在一个优选的实施例中，每一电源装置13均包括发电单元和电池单元，对应于节点的位置，管网管道4上开设有若干螺孔，每一发电单元上均设置有涡轮131，每一涡轮131均穿过对应螺孔深入管网管道4内，发电单元用于通过涡轮131，将管网管道4内水流的机械能转换为电能，为无线监测设备1的各用电部件供电。电池单元连接对应控制器14，用于当发电单元提供的电力不足时，为无线监测设备1的各用电部件供电。另外，当发电单元提供的电力超过无线监测设备1所需的电力时，发电单元可为电池单元充电。

在一个优选的实施例中，每一无线监测设备1均包括静默期和活跃期两种监测状态，在静默期，无线监测设备1只监测管网管道4内的声信号；在活跃期，无线监测设备1在发射一定频率和强度(可以根据实际情况进行设定)的声信号后随即监测管网管道4内的声信号，其中，活跃期无线监测设备1发射一定频率和强度的声信号后监测的管网管道4内的声信号为主动监测声信号，静默期无线监测设备1监测的管网管道4内的声信号为被动监测声信号。

在一个优选的实施例中，数据处理云端2内设置有运行状态确定模块、管内噪声强度确定模块和管网管道状态确定模块。运行状态确定模块用于根据无线监测设备1监测的管网管道4内的水质信号、压力信号和/或流量信号以及预先设定的水质范围、压力范围和/或流量范围，确定供水管网的运行状态。管内噪声强度确定模块用于根据无线监测设备1监测的被动监测声信号和预先设定的噪声范围，确定管网管道4的管内噪声强度。管网管道状态确定模块用于根据无线监测设备1监测的主动监测声信号和被动监测声信号，确定管网管道4的管网管道状态。即管网管道4是否发生腐蚀或阻塞，腐蚀或阻塞的大小和位置，管网管道4是否发生泄漏以及泄漏的位置。将管网发生阻塞或腐蚀的管段概化为截面突变的扩张管或收缩管，形成管道消音器，将管道消音器声学原理引入管网管道状态计算过程，利用主动监测声信号确定管网管道4阻塞或腐蚀的大小、位置。通过传统的互相关算法，利用被动监测声信号确定管网管道4是否发生泄漏以及泄漏的位置。

在一个优选的实施例中，管网管道4可以采用铸铁管、不锈钢管或球墨铸铁管等。

基于上述供水管网状态监测系统，如图3所示，本发明还提供一种供水管网状态监测方法，包括以下步骤：

1)监测周期开始，开始被动监测，无线监测设备1进入静默期，一个或多个监测装置11处于监测状态，仅每一监测装置11中的水听器111监测对应节点处存在的声信号x_s(t)，此时监测的声信号x_s(t)即为被动监测声信号x_s(t)。

2)数据处理云端2根据被动监测声信号x_s(t)和预先设定的噪声范围，判断供水管网的管内噪声强度，如果管内噪声强度大于预设的噪声范围，则进入步骤3)；如果管内噪声强度不大于预设的噪声范围，则进入步骤5)：

2.1)分别计算每一被动监测声信号x_s(t)的功率P：

其中，T表示信号周期，ρ₀表示水的密度，c₀表示声波在水中的传播速度。

2.2)将计算的功率P与预先设定的噪声范围P₀进行比较，若计算的功率P大于噪声范围P₀，则进入步骤3)；若计算的功率P小于噪声范围P₀，则进入步骤5)，其中，噪声范围P₀＝S*I_ref，I_ref表示参比声强，一般取10^-12W/m²；S表示面积，单位为m²。

3)数据处理云端2对各被动监测声信号x_s(t)均进行解译计算，确定管网管道4是否发生泄漏，如果管网管道4未发生泄漏，则进入步骤4)；如果管网管道4发生泄漏，则确定泄漏的位置，进入步骤7)，具体为：

3.1)数据处理云端2根据监测的被动监测声信号x_s(t)，计算被动监测声信号的峭度因子(Kurtosis)，对监测的被动监测声信号x_s(t)进行经验模态分解，计算前6次分解的本征模函数的均方差(rms of imf1、rms of imf2、rms of imf3、rms of imf4、rms ofimf5和rms of imf6)和信息熵(entropy of imf1、entropy of imf2、entropy of imf3、entropy of imf4、entropy of imf5和entropy of imf6)，以及对监测的被动监测声信号x_s(t)分别进行傅里叶变换(FFT)得到平均功率密度(Mean power spectral density)和频率质心(Spectral centroid)，共得到15个特征值，以该15个特征值组成的特征向量Feature(i)表示被动监测声信号x_s(t)：

Feature(i)

＝[rms of imf1，rms of imf2，rms of imf3，rms of imf4，rms of imf5，rms ofimf6，entropy of imf1，entropy of imf2，entropy of imf3，entropy of imf4，entropyof imf5，entropy of imf6，Kurtosis，Mean power spectral density，Spectralcentroid] (2)

其中，Feature(i)表示被动监测声信号i的特征向量。

3.2)由于各特征值之间的单位和尺度不一致，对各特征值进行归一化处理，得到归一化后的被动监测声信号Feature(i)_k，其中，归一化处理的过程为：

其中，Feature(i)_k表示无线监测设备i对应的归一化后被动监测声信号的第k个特征值，y表示中间变量，Feature_k表示被动监测声信号第k个特征的均值，Feature(i)_k表示被动监测声信号i第k个特征的取值，r表示自选参数，σ_k表示第k个特征值的方差。

特征向量之间的距离采用余弦相似度表示：

其中，Feature(j)为特征向量，

3.3)对归一化后的被动监测声信号进行k均值聚类，判断是否存在离群特征向量，如果存在离群特征向量，则管网管道4发生泄漏，该被动监测声信号对应的无线监测设备1监测的声信号为泄漏信号，进入步骤3.4)；如果不存在离群特征向量，则管网管道4未发生泄漏，该被动监测声信号对应的无线监测设备1监测的声信号不是泄漏信号，进入步骤4)。由于供水管网发生泄漏为少量的故障事件，则泄漏信号对应离群特征向量，离群特征向量对应的被动监测声信号为泄漏信号，对应的无线监测设备1监测泄漏信号。

3.4)对于相邻的两台监测到泄漏信号的无线监测设备1，计算其监测的声信号的互相关系数r(m)：

其中，x_si和x_sj分别表示两个相邻无线监测设备i和j监测的声信号，t表示时间，m表示离散变化的变量。

3.5)根据计算的互相关系数r(m)，确定管网管道4发生泄漏的位置，进入步骤7)：

将令r取最大值时的m记为m₀，则泄漏点距离无线监测设备i的距离L_s1为：

其中，c₀表示声波在管网管道4内的传播速度，l_s表示无线监测设备i和j之间的距离。

4)每一监测装置11的水质传感器、压力传感器和/或流量传感器均监测管网管道4内对应节点处的水质信号、压力信号和/或流量信号，并与预先设定的水质范围、压力范围和/或流量范围进行对比，若任一信号超出对应预设的范围，则供水管网的运行状态不正常，进入步骤7)；若每一信号均未超出对应预设的范围，则供水管网的运行状态正常，更新供水管网的管网状态，直接进入步骤1)。

5)开始主动监测，无线监测设备1进入活跃期，一个或多个监测装置11处于发射状态，每一监测装置11中的水听器111均发射一定频率和强度的声信号x_I(t)后，其本身随即开始监测反射声信号x_R(t)，相邻的水听器111随即开始监测透射声信号x_T(t)，此时的反射声信号x_R(t)和透射声信号x_T(t)即为主动监测声信号。

6)数据处理云端2对各主动监测声信号均进行解译计算，确定管网管道4是否发生腐蚀或阻塞，如果管网管道4未发生腐蚀或阻塞，则更新供水管网的管网状态，直接进入步骤1)；如果管网管道4发生腐蚀或阻塞，则确定腐蚀或阻塞的大小和位置，进入步骤7)，具体为：

6.1)数据处理云端2对各主动监测声信号均进行解译计算，判断管网管道4是否发生腐蚀或阻塞，如果管网管道4未发生腐蚀或阻塞，则更新供水管网的管网状态，直接进入步骤1)；如果管网管道4发生腐蚀或阻塞，则进入步骤6.2)：

6.1.1)声信号x_I(t)在管网管道4中经传播损失、透射和反射后，形成反射声信号x_R(t)和透射声信号x_T(t)，根据每一水听器111的电压响应，将每一声信号x_I(t)、x_R(t)和x_T(t)均转化为对应声压信号p_I(t)、p_R(t)和p_T(t)。

6.1.2)对声压信号p_I(t)、p_R(t)和p_T(t)分别进行傅里叶变换，得到不同频率的声压级。

6.1.3)计算声压级在不同频率下的损失T(f)，并确定其最大值T_max和最小值T_min，其中，声压级在不同频率下的损失T(f)为：

其中，p_T(f)表示声压信号p_T(t)频率f下的声压级，p_I(f)表示声压信号p_I(t)频率f下的声压级，损失T(f)是一个随频率变化的值，其最大值为T_max，最小值为T_min，对应频率分别为f_max和f_min。

6.1.4)若损失T(f)的最大值T_max等于或近似等于损失T(f)的最小值T_min，则管网管道4未发生腐蚀或阻塞，更新供水管网的管网状态，进入步骤1)；若损失T(f)的最大值T_max大于损失T(f)的最小值T_min，则管网管道4发生腐蚀或阻塞，进入步骤6.2)。

6.2)计算腐蚀或阻塞点距离无线监测设备i的距离L₁：

如图4所示，将管网管道4内部的不规则腐蚀或阻塞(图4中的标号1)概化为矩形结构(图4中的标号2)，声信号x_I(t)发射时间与反射声信号x_R(t)到达时间的时间差为t，则腐蚀或阻塞点距离无线监测设备i的距离L₁为：

6.3)计算发生腐蚀或堵塞后管网管道4的内径D：

声信号经如图4所示的结构时，管网管道4的截面突变，由声学基本原理可推导出，经过这一突变结构，声波的透射系数T_I为：

其中，λ表示声波波长；L表示发生腐蚀或堵塞管网管道4的长度；参数σ＝S₀/S₁，S₀＝πD²/4，表示发生腐蚀或堵塞管网管道4的面积，S₁＝πd²/4，表示发生腐蚀或堵塞后管网管道4的面积，D、d分别表示发生腐蚀或堵塞后管网管道4的内径、未发生堵塞或腐蚀管网管道4的内径；透射系数的最小值T_I,min为：

理论上，透射系数的最大值应为1，但是，管网管道4内可能存在噪声，导致T_I,max＞1。令T_I,min＝T_min，则：

发生腐蚀或堵塞后管网管道4的内径D为：

6.4)计算发生腐蚀或堵塞管网管道4的长度L，进入步骤7)：

声压级在不同频率下的损失最小值对应的频率f_min所对应波长为λ_min，此时，损失取最小值的条件为：

则发生腐蚀或堵塞管网管道4的长度L为：

其中，k表示正整数，可以根据管网管道4的实际情况确定取值，一般取1。

7)控制端3根据确定的供水管网各节点处的管网状态，得到每一监测装置11的监测指令(例如结束监测，使得工作人员可以开始进行维修工作)并更新供水管网的管网状态后，通过数据处理云端2经对应通信装置12发送至对应控制器14，使得各控制器14按照对应监测指令控制对应监测装置11进行监测操作后，进入步骤1)。

上述步骤1)中，处于监测状态的监测装置11通过通信模块传输至数据处理云端2的数据至少包括：供水管网中存在的声信号、监测装置11的编号和位置、监测时间以及监测方式(主动监测或被动监测)。

上述步骤6)中，处于发射状态的监测装置11通过通信模块传输至数据处理云端2的数据至少包括：监测装置11发射的声信号、监测装置11的编号和位置、发射时间以及监测方式(主动监测或被动监测)。

下面通过具体实施例详细说明本发明的供水管网状态监测方法。

被动监测的仿真计算：

如图5所示，为某次被动监测过程中，无线监测设备1～7监测的7组信号x_s1(t)～x_s7(t)，其中，无线监测设备1和2监测到泄漏信号，无线监测设备3～7监测到噪声信号，无线监测设备1和2之间相距100m，泄漏点位于无线监测设备1和2之间，且泄漏点与无线监测设备1之间的距离为12m。

通过特征提取和归一化处理，得到被动监测声信号的特征向量，例如被动监测声信号1的特征向量为：

Feature(1)＝(0.4400 0.4400 0.4400 0.4400 0.4400 0.4400 0.4418 0.44180.4415 0.4418 0.4418 0.4418 0.4429 0.3719 0.9735)

对7组被动监测声信号的归一化特征向量进行k均值聚类，判断离群特征向量，发现被动监测声信号1和被动监测声信号2为离群信号，判断其为泄漏声信号。

对被动监测声信号x_s1(t)和被动监测声信号x_s2(t)做互相关计算，得到离散变化的变量m＝0.05，水中声波波速c₀＝1470m/s，两台无线监测设备1之间的距离为l_s＝100m，计算得到泄漏点与无线监测设备1之间的距离为13.25m，与实际距离相差1.25m，基本能够准确估计泄漏点的位置。

主动监测的仿真计算：

如图4所示，存在一长度为100m、直径为100mm的管网管道，在距左端无线监测设备130m处存在一段阻塞管网管道，阻塞后的管网管道内径40mm，阻塞管网管道长度为1m，现发射如图6所示的已知频率和强度的声信号x_I(t)，其频率范围为200～900Hz，反射声信号x_R(t)如图7所示，透射声信号x_T(t)如图8所示。

按照上述本发明的方法进行计算，t＝0.02s，考虑水中声波波速c₀＝1470m/s，则阻塞或腐蚀点与左端无线监测设备之间的距离L₁＝t╳c₀＝29.4m，与阻塞发生的实际位置30m相差0.6m，基本能够准确估计阻塞发生的位置。

按照本发明的方法计算声波的透射系数T_I，如下表1所示：

表1：声波的透射系数

透射系数最大值T_I,max为1.06，最小值T_I,min为0.72，对应频率分别为730Hz和350Hz。计算发生腐蚀或堵塞后管网管道的内径D＝43.3mm，与实际发生腐蚀或堵塞后管网管道的内径40mm相差3.3mm，基本能够准确估计阻塞管网管道的内径。

计算发生腐蚀或堵塞管网管道的长度L＝1.05m，与实际发生腐蚀或堵塞管网管道的长度1m相差0.05m，基本能够准确估计发生腐蚀或堵塞管网管道的长度。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。