摘要：针对管网泄漏监测的现状，设计并实现了一种热力管网泄漏监测系统。该系统结合传感器、GPRS无线通信技术和BP神经网络算法，实现了实时获取传感器数据、分析泄漏情况的热力管网泄漏监测系统。文章介绍了系统框架结构，描述了系统的硬件结构，阐述了系统各功能模块的设计与实现过程，并在模拟的管道工况上进行了测试。测试结果表明，该系统运行稳定，分析准确，具有一定的实用价值和推广价值。
　　关键词：热力管道;泄漏监测;GPRS;BP神经网络算法
　　Abstract： Considering the present situation of the heating pipeline leak age detection， a heating pipeline leakage detection system is designed and implemented. By combining the sensors， GPRS wireless communication technology and BP neural network algorithm， the heating pipeline leakage detection system achieved has a set of functions such as acquiring the real-time data of sensor and analyzing the situation of pipeline system. In this paper， the system frame structure is introduced， the system hardware structure is described， the design and implementation process of each function module in the system are set forth， and the system has been tested in the simulated pipeline condition. The test results show that the system is stable， accurate， has practical value and promotional value.
　　Key words： heating pipeline; leakage detection; GPRS; BP neural network algorithm
　　0 引言
　　供热管网泄漏监测，是当今每个热力公司面临的重大难题。目前的供热管网泄漏监测，大多采用传统的人工检测方法，既使热力管道上装有监测传感器，但监测数据利用率不高，导致热力管道检测系统面临着资源浪费大、故障抢修效率低、故障点无法及时定位等问题[1-5]。
　　本文设计并实现了一种基于GPRS技术、传感器技术和BP神经网络算法的热力管网监测系统。GPRS是一种通用分组无线传输技术，它传输成本低、数据传输稳定、传输效率高，具有成熟的商业应用市场[6-7]。BP神经网络算法具有分布式信息存储、大规模并行处理、自学习和自适应性好、鲁棒性和容错性强的特点，该算法广泛应用于大数据分析领域[8-9]。通过这三种技术相互结合，可以有效实现实时分析无线监测数据，其广泛应用于多种监测分析领域。
　　1 系统总体架构设计
　　本系统包括数据采集和数据分析两部分。热力管道上装有压力、温度等传感器，通过基于GPRS技术的数据采集器每5min上传一组数据。当后台服务器接收到数据，首先存储源数据，对采集到的压力数据进行预处理计算，保存正常工况压降率变化范围和阻力系数等基础参数;然后结合BP神经网络算法和动态压力计算进行数据分析，判断管道泄漏情况。如果发生泄漏，则立即报警，通知维修人员进行抢修，并更新数据库;如果没有泄漏，则继续监听并分析实时上传的数据。
　　2 系统硬件组成
　　数据采集部分采用压力、温度、液位三种传感器以及无线数据采集设备。本系统采用的传感器专用于压力、温度以及液位测量，适合在高温、高压、防水、防腐蚀环境下使用。为方便设备安置，传感器铺设于热力管网的阀门井中，连接到无线数据采集设备上。无线采集设备由STM32单片机和GPRS模块组成。STM32F103XX是St公司推出的集高性能、高集成度和低功耗于一身的芯片，它基于Cortex-M3内核，并且外扩了许多外围设备，为数据采集部分的开发提供强大的硬件支持。
　　GPRS无线通信模块，其传输媒介为GSM/GPRS网络，是基于GPRS数据业务和GSM短信平台的通信终端。该模块不仅支持基于TCP/IP协议的GPRS数据业务和短信业务，还具有串口设备数据采集功能以及支持远程参数设置、程序升级的功能。

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