饮用水管网中动态水质模型的数据驱动辨识
系统与控制
2023-01-24 v2 系统与控制
摘要
饮用水配水网络（WDN）中水质的传统控制与监测主要依赖模型驱动或工具箱驱动的方法，其中网络拓扑与参数被假定为已知。相比之下，通用动态系统模型的系统辨识（SysID）算法力求仅利用输入输出数据来逼近此类模型，而不依赖网络参数。本文的目标是研究用于水质模型逼近的 SysID 算法。该研究方向具有挑战性，原因在于（i）复杂的水质与反应动力学，以及（ii）SysID 算法要求与水质动力学性质之间的不匹配。本文中，我们首次尝试仅使用输入输出实验数据与经典 SysID 方法，在不知晓任何 WDN 参数的情况下辨识 WDN 中的水质模型。我们介绍了水质模型的性质，讨论了这些性质在辨识水质模型时引发的挑战，并给出补救方案。通过案例研究，我们证明了 SysID 算法的适用性，展示了其在精度与计算时间方面的相应性能，并探讨了可能影响水质模型辨识的因素。
引用
@article{arxiv.2207.05983,
title = {Data-Driven Identification of Dynamic Quality Models in Drinking Water Networks},
author = {Shen Wang and Ankush Chakrabarty and Ahmad F. Taha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.05983},
year = {2023}
}