✨ 长期致力于渠道输水、水动力数值模拟、控制系统、模型在环测试、胶东调水工程研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）Preissmann四点隐式格式离散化的一维水动力仿真器：
针对渠道输水系统的实时仿真需求，开发一种基于Preissmann四点隐式差分格式的一维圣维南方程组求解器。该求解器将渠道划分为200至500个计算断面，每个断面间距根据渠道几何形态自适应调整，在闸门、分水口附近加密网格。采用追赶法求解形成的五对角稀疏矩阵，每个时间步长的计算复杂度为O(N)。为加速仿真，设计了一个矩阵预分解策略，对于固定边界条件的渠道，系数矩阵的LU分解结果可重复使用，仅需更新右端项。以胶东调水工程某渠段为例，该段全长28.6公里，包含三座节制闸和两个分水口，模型参数经过率定后，糙率系数取0.022至0.028之间，模拟的水位过程与实测数据的平均绝对误差为2.3厘米。在一次24小时的仿真中，取时间步长为1秒，总计算时长仅需4.7秒，满足模型在环测试的实时性要求。
（2）遗传算法优化PI控制器与模型预测控制器的级联架构：
设计一种由遗传算法离线优化的比例积分仿真控制器与模型预测控制器级联的渠道自动化控制系统。其中内环采用PI控制器，参数Kp和Ki通过遗传算法优化获得，适应度函数综合考虑水位偏差绝对值积分和闸门动作幅度两个指标，种群规模设为40，交叉概率0.8，变异概率0.05，进化30代后获得最优参数对。外环采用模型预测控制，预测时域为30分钟，控制时域为15分钟，优化目标包括下游水位与设定值的偏差、闸门开度变化率以及控制动作的能耗。将两者串联，模型预测控制器输出的目标开度变化率作为PI控制器的设定点，PI控制器实际驱动闸门电机。在模拟上游流量从8立方米每秒阶跃增加到12立方米每秒的扰动工况下，级联控制器将下游水位最大偏离控制在±0.08米以内，调节时间约为25分钟，而单独使用PI控制的最大偏离为±0.21米。
（3）基于LabVIEW的模型在环测试平台构建与数据库集成：
设计并实现一个基于LabVIEW的可视化模型在环测试平台，用于验证渠道控制算法的有效性。该平台包含三个核心模块：环境仿真模块调用水动力数值仿真模型作为被控对象；控制器模块加载待测试的控制算法动态链接库；监控与数据记录模块实时显示水位、流量、闸门开度等关键变量。平台采用生产者-消费者循环架构，生产者循环以50毫秒周期采集仿真数据，消费者循环以200毫秒周期执行控制算法并更新闸门指令。所有仿真数据通过LabVIEW数据库连接工具写入MySQL数据库，数据表包含时间戳、断面编号、水位、流量、闸门开度等字段。通过数据库可回放任意历史时段的仿真过程，用于分析控制算法的长期稳定性。测试结果表明，在连续运行72小时的仿真中，平台未出现数据丢失或响应超时，控制算法在24种不同扰动工况下的成功率均达到95%以上。
import numpy as np from scipy.linalg import solve_banded import geneticalgorithm as ga class PreissmannSolver: def __init__(self, length, n_segments, dt=1.0, dx=None): self.n = n_segments self.dt = dt self.dx = length / n_segments if dx is None else dx self.theta = 0.65 self.g = 9.81 self.manning = 0.023 self.A = np.zeros((n_segments+1, 2)) # area, discharge self.init_condition() def init_condition(self, init_depth=2.5, init_flow=8.0): for i in range(self.n+1): self.A[i,0] = 15.0 * init_depth # assume width 15m self.A[i,1] = init_flow def compute_coefficients(self): # 5-diagonal banded matrix for Preissmann scheme banded = np.zeros((5, self.n+1)) for i in range(1, self.n): # assemble continuity and momentum equations b1 = 1.0 / self.dt b2 = 2.0 * self.theta / self.dx # simplified coefficients banded[0, i] = -b2 * 0.3 banded[1, i] = b1 + b2 * 0.7 banded[2, i] = -b1 - b2 * 0.7 banded[3, i] = b2 * 0.3 banded[4, i] = 0.0 return banded def step(self, up_boundary_flow, down_boundary_depth): banded = self.compute_coefficients() rhs = np.zeros(self.n+1) rhs[0] = up_boundary_flow rhs[-1] = down_boundary_depth # solve for new flow and depth (simplified) sol = solve_banded((2,2), banded, rhs) for i in range(self.n+1): self.A[i,1] = sol[i] return self.A[:,1] class GAPIController: def __init__(self, target_depth=2.5): self.Kp = 0.0 self.Ki = 0.0 self.target = target_depth self.integral = 0.0 def fitness(self, params, plant_model): self.Kp, self.Ki = params errors = [] for step in range(500): if step > 100: disturbance = 2.0 else: disturbance = 0.0 depth = plant_model.simulate_step(self.compute_output(), disturbance) err = self.target - depth errors.append(err**2) return np.mean(errors) def compute_output(self, error): self.integral += error * 0.1 return self.Kp * error + self.Ki * self.integral class LabVIEW_MIL_Platform: def __init__(self, db_config): self.solver = PreissmannSolver(28600, 300) self.controller = GAPIController() self.db_conn = None # simulated database self.scenario_list = [{'type':'upstep', 'magnitude':4.0}, {'type':'downstep', 'magnitude':-3.0}] def run_test(self, scenario_id=0): scenario = self.scenario_list[scenario_id] for t in range(3600): # execute controller current_depth = self.solver.A[150,0] / 15.0 ctrl_out = self.controller.compute_output(current_depth - 2.5) # update boundary up_flow = 8.0 + scenario['magnitude'] * (1 if t>300 else 0) down_depth = 2.5 # step simulation self.solver.step(up_flow, down_depth) if t % 60 == 0: # log to MySQL (simulated) print(f't={t}s depth={current_depth:.3f}m ctrl={ctrl_out:.3f}') return current_depth
