技术特征：
1.基于事件触发机制的非线性水务系统故障量化估计方法，其特征在于如下步骤：步骤1、建立城市供水系统的状态空间模型，具体方法是：1.1对城市供水系统的输入输出数据进行采集，以描述城市供水系统的实际运作流程；1.2对城市供水系统进行数据采集，利用该数据建立城市供水系统的水的流量的状态空间模型；1.3确定非线性系统满足条件；步骤2、建立城市供水系统的事件触发条件；步骤3、建立城市供水系统中基于事件触发策略的输出信号量化的模型；步骤4、建立具有输出量化的非线性异步滤波器模型；步骤5、建立异步切换滤波器的误差系统；步骤6、针对城市供水系统设计基于事件触发的非线性异步滤波器。2.根据权利要求1所述的基于事件触发机制的非线性水务系统故障量化估计方法，其特征在于步骤1.3所述的非线性系统满足条件，具体如下：特征在于步骤1.3所述的非线性系统满足条件，具体如下：其中，0＜ε1≤ε20＜ε3≤ε4,0＜ε5≤ε6,f
i
(0)＝0；f(x),g(ω),h(x),l(ω),p(x),q(ω)均为该城市供水系统在建模中所用到的非线性函数，f(x)＝(f1(x1),......,f
n
(x
n
))
t
，g(ω)＝(g1(ω1),......,g
m
(ω
m
))
t
，h(x)＝(h1(x1),......,h
n
(x
n
))
t
，l(ω)＝(l1(ω1),......,l
m
(ω
m
))
t
；p(x)＝(p1(x1),......,p
n
(x
n
))
t
，q(ω)＝(q1(ω1),......,q
m
(ω
m
))
t
。3.根据权利要求2所述的基于事件触发机制的非线性水务系统故障量化估计方法，其特征在于步骤3所述的建立城市供水系统中基于事件触发策略的输出信号量化的模型，具体如下：3.1利用量化器对步骤2中系统的事件触发输出信号进行量化，量化输出信号的形式为：其中，为事件产生器的输出信号，表示的量化信号，表示子量化器；3.2子量化器的量化级以下列集合形式描述：u
c
＝{φ
c
|φ
c
＝κ
c
φ
c0
},定义针对子系统建立具体的子量化器模型：其中，0＜κ
c
＜1,φ
c0
＞0，κ
c
为一个常数，φ
c
定义了量化级，φ
c0
为第c个子系统的初始量
化级，表示一个常数；3.3滤波器接收到的输出量化信号形式如下：其中，满足量化误差扇形区域表达式：i为单位矩阵，δ(k)＝diag{δ1(k),δ2(k),...,δ
m
(k)},|δ
c
(k)|≤∈
c
。4.根据权利要求3所述的基于事件触发机制的非线性水务系统故障量化估计方法，其特征在于步骤4所述的建立具有输出量化的非线性异步滤波器模型，其结构形式如下：特征在于步骤4所述的建立具有输出量化的非线性异步滤波器模型，其结构形式如下：其中，x
f
(k)代表滤波器的状态，z
f
(k)表示滤波器对系统模型输出信号z(k)的估计，σ
f
(k)是滤波器的切换信号，记σ
f
(k)＝j表示滤波器与子系统异步，σ
f
(k)＝i表示滤波器与子系统同步，且对任意的切换时刻k
r
,r＝0,1,2,...，σ
f
(k
r
)＝σ(k
r
)+δ
r
,δ
r
为滤波器的滞后时间，δ
r
＜k
r+1-k
r
；是待设计的滤波器增益矩阵；是一个用来估计非线性函数f(k)的扇形区域有界非线性函数，该扇形区域有界非线性函数满足：且0＜θ1＜θ2。5.根据权利要求4所述的基于事件触发机制的非线性水务系统故障量化估计方法，其特征在于步骤5构造非线性异步切换滤波器的误差系统，具体如下：令e(k)＝z
f
(k)-z(k)；当k∈[k
r
,k
r
+δ
r
)时，有)时，有)时，有)时，有当k∈[k
r
+δ
r
,k
r+1
)时，有)时，有)时，有)时，有其中，
6.根据权利要求5所述的基于事件触发机制的非线性水务系统故障量化估计方法，其特征在于步骤6所述的设计针对用户用水量估计的具有输出量化的非线性异步事件触发滤波器，所述的城市供水系统的状态空间模型为：x(k+1)＝a
σ(k)
f(x(k))+b
σ(k)
g(ω(k)),y(k)＝c
σ(k)
h(x(k))+d
σ(k)
l(ω(k)),z(k)＝e
σ(k)
p(x(k))+f
σ(k)
q(ω(k)),其中，x(k)＝[x1(k),x2(k),...,x
n
(k)]
t
∈r
n
为k时刻区域内的用户用水量，n代表城市供水系统中泵站的个数；是城市供水系统的外部扰动；y(k)∈r
m
为k时刻通过传感器采集得到的实际输出，m代表测量输出传感器的个数；z(k)∈r
s
是对k时刻用户用水量的估计输出，s表示所建模型中模拟泵站的个数；函数σ(k)表示切换信号，它是区间[0,∞)到有限集s＝{1,2,
…
,n
+
}的映射；当σ(k)＝i,i∈s时，第i个子系统被激活，其相应的系统矩阵表示为a
i
,b
i
,c
i
,d
i
,e
i
,f
i
，并且矩阵r
m
,r
n
,r
s
,n
+
分别表示m维、n维、s维、n维非负、m维非负向量和正整数集。7.根据权利要求5或6所述的基于事件触发机制的非线性水务系统故障量化估计方法，其特征在于步骤6具体步骤如下：6.1设计的事件触发异步滤波器增益矩阵如下：其中，ξ
il
,ρ
ij
,表示n维列向量，δ
il
,θ
ij
表示m维列向量；1
n
表示元素全为1的n维列向量，表示第l个元素为1，其余元素全为0的n维列向量，表示第j个元素为1，其余元素全为0的s维列向量；分别表示ξ
il
,δ
il
,ρ
ij
,θ
ij
,1
n
的转置；∑是求和符号；6.2设计常数0＜ε1≤ε2，0＜ε3≤ε4,0＜ε5≤ε6,0
＜θ1≤θ2,γ＞0,λ＞1,0≤β＜1,0＜μ1＜1,μ2＞1,如果存在r
n
向量向量和r
m
向量使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：使得以下不等式成立：对于任意的(i,j)∈s,i≠j,i＝1,2,
…
,n,j＝1,2,
…
,s,所构造的误差系统在滤波器增益矩阵及切换率下是l1增益稳定的；6.3设计正切换系统的切换率如下：6.3设计正切换系统的切换率如下：其中，γ-(k0,k)和γ
+
(k0,k)分别表示系统和滤波器同步和异步运行的总时间，τ
a
表示切换系统的平均驻留时间，δ
max
表示滤波器的最大滞后时间；
6.4结合步骤2、步骤5、步骤6.1以及步骤6.2可得，保证误差系统为正性，需要满足下列条件：当k∈[k
r
,k
r
+δ
r
)时，有)时，有当k∈[k
r
+δ
r
,k
r
+1)时，有+1)时，有其中，其中，其中，其中，6.5根据步骤2和步骤5可得，要想保证误差系统的l1增益稳定性，需要满足：当k∈[k
r
,k
r
+δ
r
)时，有)时，有当k∈[k
r
+δ
r
,k
r
+1)时，有+1)时，有其中，其中，其中，其中，6.6构造一个分段多余正李雅普诺夫函数，如下所示：
其中，根据步骤6.5可以得到上述李雅普诺夫函数的前向差分为：其中，其中，其中，其中，根据步骤6.3得到步骤5中的误差系统满足l1增益稳定性的条件：因此，城市供水系统在所设计的基于正系统的非线性事件触发异步滤波器下是l1增益稳定的。
技术总结
本发明公开了一种基于事件触发机制的非线性水务系统故障量化估计方法。本发明步骤：步骤1、建立城市供水系统的状态空间模型；步骤2、建立城市供水系统的事件触发条件；步骤3、建立城市供水系统中基于事件触发策略的输出信号量化的模型；步骤4、建立具有输出量化的非线性异步滤波器模型；步骤5、建立异步切换滤波器的误差系统；步骤6、针对城市供水系统设计一种基于事件触发的非线性异步滤波器。本发明有助于制定更加科学的调度方案，从而有效缓解用水高峰期出现的供水不稳定以及断流等状况。本发明不仅可以避免对水流量进行周期采样所带来的系统资源浪费，而且可以降低设计成本。而且可以降低设计成本。而且可以降低设计成本。
技术研发人员：张俊锋 张石涛 林枫雨 周晓月
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：2021.11.04
技术公布日：2022/3/11