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大型灌区多级树状灌溉渠系的分布式模型预测控制研究
1
作者
朱哲立
吴永妍
+1 位作者
王磊
管光华
《节水灌溉》
北大核心
2025年第6期1-7,15,共8页
当前明渠自动化控制研究多以单渠池或串联多渠池为研究对象,而忽视了灌溉渠系中多级渠道间的水力耦合影响,难以保证灌溉输水效率及公平性。作者曾为小规模分岔灌溉渠系提出了一种基于交替方向乘子法的分布式模型预测控制算法,即ADMM-DMP...
当前明渠自动化控制研究多以单渠池或串联多渠池为研究对象,而忽视了灌溉渠系中多级渠道间的水力耦合影响,难以保证灌溉输水效率及公平性。作者曾为小规模分岔灌溉渠系提出了一种基于交替方向乘子法的分布式模型预测控制算法,即ADMM-DMPC算法。为检验该算法的可扩展性和控制效果,以湖北省漳河灌区的大规模三级树状灌溉渠系为测试算例,并与工程实践中常用的经典PI复合控制及传统人工控制结果进行对比。结果显示,当控制对象的规模和复杂性大幅度扩展时,ADMM-DMPC算法仍能保证各级渠道各渠池各控制点水位均在安全范围内小偏差波动,且水位降速满足安全限制,控制性能远胜于经典PI复合控制和传统人工控制。充分证明了ADMM-DMPC算法在大型灌区多级树状灌溉渠系水力调控上的可行性和优势,在精准灌溉和灌区现代化方面有较强潜力。
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关键词
多级渠道
渠系自动化
交替方向乘子法
分布式控制
模型预测控制
大型灌区
精准灌溉
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职称材料
基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型
被引量:
4
2
作者
何旺
钮新强
+1 位作者
田金章
朱延涛
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024年第6期106-112,共7页
为解决深度学习算法难以有效检测混凝土坝水下裂缝的问题,构建了基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型。该模型引入轻量化网络MobileNetV2,同时将深层特征下采样倍数降为8,以提高小数据集工况下的识别准确率和推...
为解决深度学习算法难以有效检测混凝土坝水下裂缝的问题,构建了基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型。该模型引入轻量化网络MobileNetV2,同时将深层特征下采样倍数降为8,以提高小数据集工况下的识别准确率和推理速度;将交叉熵损失函数与Dice损失函数的组合作为模型的损失函数,以缓解类别不平衡问题。工程实例验证结果表明:该模型在测试集上的平均像素准确率和平均交并比分别高达90.87%和86.33%,满足水下裂缝语义分割精度要求;典型工况下的混凝土坝水下裂缝的分割效果优于其他对比模型,泛化能力强;模型具有内存占比小、推理速度快的特点,可用于混凝土坝水下裂缝的检测。
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关键词
混凝土坝
水下裂缝
MobileNetV2-DeepLabv3+
语义分割
机器视觉
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职称材料
题名
大型灌区多级树状灌溉渠系的分布式模型预测控制研究
1
作者
朱哲立
吴永妍
王磊
管光华
机构
长江
设计
集团
有限公司
长江设计集团有限公司水资源工程与调度全国重点实验室
武汉大学
水资源
工程与
调度
全国
重点
实验室
出处
《节水灌溉》
北大核心
2025年第6期1-7,15,共8页
基金
长江勘测规划设计研究有限责任公司自主研发项目(CX2022Z02-3)。
文摘
当前明渠自动化控制研究多以单渠池或串联多渠池为研究对象,而忽视了灌溉渠系中多级渠道间的水力耦合影响,难以保证灌溉输水效率及公平性。作者曾为小规模分岔灌溉渠系提出了一种基于交替方向乘子法的分布式模型预测控制算法,即ADMM-DMPC算法。为检验该算法的可扩展性和控制效果,以湖北省漳河灌区的大规模三级树状灌溉渠系为测试算例,并与工程实践中常用的经典PI复合控制及传统人工控制结果进行对比。结果显示,当控制对象的规模和复杂性大幅度扩展时,ADMM-DMPC算法仍能保证各级渠道各渠池各控制点水位均在安全范围内小偏差波动,且水位降速满足安全限制,控制性能远胜于经典PI复合控制和传统人工控制。充分证明了ADMM-DMPC算法在大型灌区多级树状灌溉渠系水力调控上的可行性和优势,在精准灌溉和灌区现代化方面有较强潜力。
关键词
多级渠道
渠系自动化
交替方向乘子法
分布式控制
模型预测控制
大型灌区
精准灌溉
Keywords
multi-level canal
canal automation
alternating direction method of multipliers
distributed control
model predictive control
large-scale irrigation districts
precision irrigation
分类号
S274.3 [农业科学—农业水土工程]
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职称材料
题名
基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型
被引量:
4
2
作者
何旺
钮新强
田金章
朱延涛
机构
河海大学水利水电学院
长江设计集团有限公司水资源工程与调度全国重点实验室
国家大坝安全
工程
技术研究中心
长江
勘测规划
设计
研究
有限
责任
公司
出处
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024年第6期106-112,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3005404)
国家自然科学基金项目(52309152,U23B20150)
江苏省自然科学基金项目(BK20220978)。
文摘
为解决深度学习算法难以有效检测混凝土坝水下裂缝的问题,构建了基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型。该模型引入轻量化网络MobileNetV2,同时将深层特征下采样倍数降为8,以提高小数据集工况下的识别准确率和推理速度;将交叉熵损失函数与Dice损失函数的组合作为模型的损失函数,以缓解类别不平衡问题。工程实例验证结果表明:该模型在测试集上的平均像素准确率和平均交并比分别高达90.87%和86.33%,满足水下裂缝语义分割精度要求;典型工况下的混凝土坝水下裂缝的分割效果优于其他对比模型,泛化能力强;模型具有内存占比小、推理速度快的特点,可用于混凝土坝水下裂缝的检测。
关键词
混凝土坝
水下裂缝
MobileNetV2-DeepLabv3+
语义分割
机器视觉
Keywords
concrete dam
underwater crack
MobileNetV2-DeepLabv3+
semantic segmentation
machine vision
分类号
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大型灌区多级树状灌溉渠系的分布式模型预测控制研究
朱哲立
吴永妍
王磊
管光华
《节水灌溉》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型
何旺
钮新强
田金章
朱延涛
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
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