CN113283044B - 一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***和方法，该方法包括：云计算层驱动压力脉冲施加设备向末端管道施加压力脉冲；设备层进行实时数据检测并将数据上传至边缘层的存储节点中存储；云计算层按照计算步骤对任务进行分解；调度层根据分解后子任务对应的计算步骤对子任务的列队进行动态调整和分配。

Description

一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法
技术领域
本发明涉及能源输送领域，具体涉及一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法。
背景技术
随着网络技术的发展，边缘计算被应用于城市燃气管网的监测***中。移动边缘计算是指在靠近移动设备终端的移动网络边缘部署边缘服务器，执行数据计算和存储，通过与远程云计算中心相配合，为移动设备提供网络服务环境和云计算功能。通过将计算、存储和通信资源本地化、边缘化，极大地降低了集中式网络的带宽需求，有效地减少了数据流量传输，明显地削弱了链路拥塞，还加快了移动网络中内容获取的速度，大大地减小了用户设备的访问时延和能量消耗。
针对城市燃气管网监测，特别是管网堵塞诊断的边缘计算***，如图1所示。主要包括以下部分：设备层1、边缘层2、云计算层3以及压力脉冲施加设备4。其中，位于管网分支管道末端的检测设备1-1、1-2、……、1-i，该检测设备可以为气压计或流量计，边缘层2包括边缘数据存储部21和多个边缘计算节点22-1、22-2、……22-i，其中边缘数据存储部21用于存储设备层1检测的实时数据，边缘计算节点用于接收卸载的计算任务，云计算层用于进行数据是否存在异常的判断。该监测***工作的原理是：基于固定周期，通过压力脉冲施加设备4，向各个末端管道施加不超过管道设计压力的一个燃气气压脉冲，使得向该管道内部施加的燃气气压短时突然上升形成一个压力脉冲，在管道末端的检测设备(例如：气压计或流量计)检测在压力脉冲施加后在管道末端的气压变化情况，来判断该管道是否出现堵塞，判断的原理是堵塞的管道在压力脉冲的作用下末端的压力计与施加气压偏离线性关系并且管道堵塞部对末端回传的压力回波阻碍较大，进一步产生向管道末端的振荡的二次压力回波。基于施加压力脉冲后，管道末端压力计等设备的实时数据分析，能够判断管道是否出现异常。通常云计算层3将计算任务分解并向边缘层2的计算节点22进行卸载，多个边缘节点接收到云计算层发送的计算任务后，执行计算任务并将计算结果发送回云计算层，云计算层汇总结构后进行最终的是否出现堵塞情况的判断。
上述的现有技术，存在以下问题：由于在城市低压管道中末端管道的数量较多，通常需要同时激发多个末端管道的计算任务，经过计算分解和卸载后，在边缘层的每个计算节点上都会串行列队多个子计算任务。现有技术中，每个计算节点的列队顺序通常会按照公平原则将多个不同末端管道的子计算任务依次轮流处理或者基于平均计算耗时最短原则将多个不同末端管道的子计算任务进行排序。但是，采用平均计算耗时最短策略，需要调用大量***状态信息并进行计算，针对城市燃气管网而言，由于其末端管道数量众多，同时激发的计算任务数量大，如果对全部的计算任务都进行统筹计算，其基于平均耗时最短原则的排序计算方式本身就占用了较多的网络和计算资源，而采用公平原则进行列队，虽然节约了网络和计算资源，但是容易造成每一个计算任务的耗时增加。
因此，需要提供一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法，能够平衡网络和计算资源的基础上，针对城市燃气管网的特点和需求，提高***效率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有技术存在的以下不足：由于在城市低压管道中末端管道的数量较多，通常需要同时激发多个末端管道的计算任务，经过计算分解和卸载后，在边缘层的每个计算节点上都会串行列队多个子计算任务。现有技术中，每个计算节点的列队顺序通常会按照公平原则将多个不同末端管道的子计算任务依次轮流处理或者基于平均计算耗时最短原则将多个不同末端管道的子计算任务进行排序。但是，采用平均计算耗时最短策略，需要调用大量***状态信息并进行计算，针对城市燃气管网而言，由于其末端管道数量众多，同时激发的计算任务数量大，如果对全部的计算任务都进行统筹计算，其基于平均耗时最短原则的排序计算方式本身就占用了较多的网络和计算资源，而采用公平原则进行列队，虽然节约了网络和计算资源，但是容易造成每一个计算任务的耗时增加。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：
一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***，该***包括设备层、边缘层、调度层、云计算层和压力脉冲施加设备；其中，设备层、边缘层、调度层网络连接，云计算层通过网络对压力脉冲施加设备进行驱动，使得压力脉冲施加设备向管网的多个末端管道中施加不超过管道设计压力的压力脉冲，设备层用于检测压力脉冲施加后特定周期内的实时检测数据，并将上述实时检测数据上传至边缘层，云计算层将针对上述多个末端管道的多组实时数据划分为多个子步骤，再将多个子步骤划分为多个子计算任务，调度层根据子任务所述的步骤设置不同的列队分配方式。
具体的，边缘层包括压力、流量检测设备。
具体的，边缘层包括计算节点和存储节点。
具体的，每个分支管道的长度不同。
具体的，每个分支管道的检测时间长度不同。
具体的，每个分支管道对应的计算任务开始时间不同。
一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法，该方法包括：云计算层驱动压力脉冲施加设备向末端管道施加压力脉冲；设备层进行实时数据检测并将数据上传至边缘层的存储节点中存储；云计算层按照计算步骤对任务进行分解；云计算层根据分解后子任务对应的计算步骤对子任务的列队进行动态调整和分配。
具体的，该方法还包括计算节点根据调度层分配方式进行计算处理，并将计算结果反馈给云计算层。
具体的，该方法还包括：云计算层汇总计算结果对堵塞情况进行判断。
本申请提供的一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法具有以下有益效果：
在对子任务进行列队排序时，考虑了子任务所述的计算步骤，并根据每个计算步骤各自的特点，进行了不同策略的列队优先设置，对于数据调用拟合阶段由于其数据读取量和计算量均较大，在列队策略中着重考虑了节点的网络和计算能力情况，而针对拟合函数特征参量提取阶段的计算量较大，在列队策略中着重考虑了计算能力情况，针对特征参量阈值判断阶段由于其计算量和数据读取量很小，处理时间短且位于计算流程的末端，在列队中优先处理该阶段的子计算任务，这样可以使得处于计算流程末尾的计算任务尽早结束，并降低设备并行任务的压力，并且对于列队中的其他阶段的计算任务延误时间增加量不大。平衡网络和计算资源的基础上，针对城市燃气管网的特点和需求，提高***效率。
附图说明
图1为现有技术中城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***的结构示意图。
图2为本申请提供的城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***的结构示意图。
图3为本申请提供的城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明而仍然实现本发明的有益效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。
为了清楚，不描述实际实施例的全部特征。在下列描述中，不详细描述公知的功能和结构，因为它们会使本发明由于不必要的细节而混乱。应当认为在任何实际实施例的开发中，必须作出大量实施细节以实现开发者的特定目标。
为使本发明的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。需要说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用一方便、清晰地辅助说明本发明实施例的目的。
本申请提供的用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法，基于一种边缘计算***。该用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***，如图2所示。主要包括以下部分：设备层1、边缘层2、调度层5、云计算层3以及压力脉冲施加设备4。
其中，位于管网分支管道末端的检测设备1-1、1-2、……、1-i，该检测设备可以为气压计和/或流量计，边缘层2包括边缘数据存储部21和多个边缘计算节点22-1、22-2、……22-i，其中边缘数据存储部21用于存储设备层1检测的实时数据，边缘层中的计算节点22用于接收卸载的计算任务，并进行相应的计算，最后将计算结果上传至云计算层。
调度层位于边缘层和云计算层之间，其根据云计算层分解的子任务情况以及多个边缘节点22的运行情况，动态调配多个并发的子任务在多个边缘节点22上的列队方式。
云计算层用于进行计算任务的分解，并将分解后计算任务的程序发送给调度层，并通过调度层的动态调配将上述计算任务分配给相应的计算节点22进行计算。云计算层还用于汇总计算节点的计算结构，并根据该计算结果进行是否存在异常的判断。
基于固定周期或者预设时间，云计算层3驱动压力脉冲施加设备4向各个末端管道施加不超过管道设计压力的一个燃气气压脉冲，使得向该管道内部施加的燃气气压短时突然上升形成一个压力脉冲，在管道末端的检测设备(例如：气压计和/或流量计)检测在压力脉冲施加后在管道末端的气压和流量变化情况，来判断该管道是否出现堵塞。判断的原理是堵塞的管道在压力脉冲的作用下末端的压力计和流量计与施加气压偏离正常函数关系，通过对拟合函数进行参数提取分析来判断该管道是否堵塞。
上述末端管道的定义为连接与一条主管道下游的、位于使用端上游的多个分支管道。
设备层、边缘层、调度层网络连接，云计算层通过网络对压力脉冲施加设备进行驱动，使得压力脉冲施加设备向管网的多个末端管道中施加不超过管道设计压力的压力脉冲，设备层用于检测压力脉冲施加后特定周期内的实时检测数据，并将上述实时检测数据上传至边缘层，云计算层将针对上述多个末端管道的多组实时数据划分为多个子步骤，再将多个子步骤划分为多个子计算任务，调度层根据子任务所述的步骤设置不同的列队分配方式。
作为计算的具体实现方式，示例性的说明，计算方法可以包括，但不限于：
步骤1、调用历史实时数据，并基于调用的历史实时数据进行函数拟合。其具体包括：
步骤1.1设置压力脉冲施加设备4的压力脉冲的幅值函数，压力脉冲施加设备4的压力脉冲的幅值函数u可以表示为u＝f(t0)，其中t0表示燃气附加脉冲施加的时间变量，优选的u＝f(t0)＝ksin(ωt0)，其中k为幅度参数，ω为频率参数。
步骤1.2调用在脉冲施加后的特定时间段内的各个分支管道末端的检测设备(例如：气压计和/或流量计)检测的流量和压力实时数据，并根据上述实时数据，计算拟合各个分支管道末端的流量计检测的实时流量数据与时间构成的拟合函数vi＝gi(t1)，其中t1表示以燃气附加脉冲施加开始为原点计时的计算的时间变量，vi表示每个分支管道末端设置的带有流量计所检测到的分支末端流量。
步骤1.3通过各个分支管道的尺寸参数和涡流的补偿参数分别对于各个末端管道对应的拟合函数vi＝gi(t1)进行补偿。具体的补偿方式，可以为但不限于：
补偿后的拟合函数vic＝g’i(t1)，具体的：
其中Mi(t1)为每个分支管道的补偿函数，其中，Pi(t1)为基于Li的第一补偿分量，Si为每个分支管道的横截面积，Wi(t1)为考虑了涡流效应的第二补偿分量。其中∈的定义为：
其中，k为燃气附加脉冲的幅度参数，ω为燃气附加脉冲的频率参数，v’为涡流流阻，为经验常数，取值为0.39-0.74，/>为每个分支管道长度L1、L2、L3、L4、……、Li的算术平均值，Li为当前计算的分支管道的长度,T为燃气附加脉冲施加的时间跨度。
补偿后的拟合函数vic＝g’i(t1)具体为：
步骤2、基于拟合的函数vic提取特征参量。具体包括：
步骤2.1对补偿后的拟合函数vic＝g’i(t1)进行傅里叶FFT变换，得到频域函数Fi＝FFT(vic)。
步骤2.2提取频域函数Fi＝FFT(vic)的高强度频率fhigh特征参量。具体包括：对多个末端管道的频域函数计算算术平均值，得到得到平均频域函数F1。平均频域函数F1计算平均频域函数中所有频率强度超过频域函数最大强度1/2的频率即高强度频率fhigh，在频域函数中高强度频率fhigh表示了频域函数信号中流量变化率比较大的部分信号，即由于施加燃气附加脉冲后在管道末端的阀门处造成明显变化的信号。
步骤3、判断各个末端管道的频域函数Fi＝FFT(vic)在对应高强度频率fhigh频率上是否存在超阈值情况。
具体为，当某一末端的频域函数出现满足如下条件的情况，判断该末端管道存在堵塞危险，该条件为：
其中是所有末端管道上的所有高强度频率fhigh的强度信号取算术平均值，Ii-high是每条末端管道每一个对应于高强度频率fhigh的信号强度，Ii-high对于每一个末端管道来说可能存在一个以上的数值，需要针对上述一个以上的数值分别进行计算，如果某一末端的频域函数出现满足以上条件的情况，则判断该末端管道存在超阈值情况，即存在堵塞情况，否则判断不存在超阈值情况，即不存在堵塞。
基于上述边缘计算***和计算判断模式，本申请提供的一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法，该方法包括：云计算层驱动压力脉冲施加设备向末端管道施加压力脉冲；设备层进行实时数据检测并将数据上传至边缘层的存储节点中存储；云计算层按照计算步骤对任务进行分解；调度层根据分解后子任务对应的计算步骤对子任务的列队进行动态调整和分配；该方法还包括计算节点根据调度层分配方式进行计算处理，并将计算结果反馈给云计算层；云计算层汇总计算结果对堵塞情况进行判断。
该方法具体包括：
第一步，基于固定周期或者预设时间，云计算层3驱动压力脉冲施加设备4向各个末端管道施加不超过管道设计压力的一个燃气气压脉冲，使得向该管道内部施加的燃气气压短时突然上升形成一个压力脉冲。
第二步，设备层1的检测设备(例如：气压计和/或流量计)实时检测末端管道的气压和/或流量实时数据，并且将上述实时数据上传至边缘层2的存储节点中进行存储。
第三步，云计算层生成整体的计算程序，并对上述计算程序进行切分。具体包括：
S31、云计算层生成整体的计算程序，上述整体计算程序基于客观的物理和数学原理分为顺序的多个步骤。作为示意性说明，上述整体程序可以包括：步骤1、调用历史实时数据，并基于调用的历史实时数据进行函数拟合；步骤2、基于拟合的函数vic提取特征参量；步骤3、判断各个末端管道的频域函数Fi＝FFT(vic)在对应高强度频率fhigh频率上是否存在超阈值情况。
S32、云计算层根据计算程序的所述的多个步骤(即上述步骤1、2、3)将计算程序划分为亚计算程序，并基于亚计算程序的程序可分性将亚计算程序划分为子计算程序，其中子计算程序的头部信息，包括对应的末端管道信息以及该子计算程序所属的亚计算步骤的信息。
具体的，在边缘计算***内，为了实现上述的具体计算过程，云计算层会将上述用于实现上述计算过程的程序进行切分，上述程序被分为子计算程序。多个字计算程序由云计算层发送至调度层。
具体的，云计算层首先将整体的计算程序按照上述三个计算步骤，即步骤1、步骤2、步骤3划分为亚计算程序，然后再将每一个步骤对应的亚计算程序进一步基于程序的可分割性划分为多个子计算程序。在划分程序的过程中，子计算程序的头部位置写入对应的亚计算步骤的信息，即该子计算程序对应于三个计算步骤中的哪一个步骤。
第四步、云计算层将上述各个末端管道对应的多个子计算程序发送给调度层，调度层根据上述多个子计算程序的亚计算步骤信息，确定多个子计算程序任务在边缘层计算的队列排序方式。
需要注意的是，由于在整个城市管网***中每个监控单元对应了数量众多的末端管道，而每个末端管道的长度、响应时间、采集检测时间、数据传送时间都存在差异。因此，每个末端管道对应的计算任务开始时间不同，在云计算层针对在一个监控单元下的多个末端管道的子计算程序的生成并发送给下游的计算节点进行处理的时间也是存在差异的。在有限的计算节点的条件下，会存在多个末端管道的不同亚计算程序所属的子计算程序在某一计算节点穿插串行列队的情况。
具体包括：
S41、调度层接收到云计算层发送的子计算程序，首先读取其程序头部亚计算步骤的信息，判断该子计算程序所属的亚计算步骤。
亚计算步骤步骤1实现调用历史实时数据，并基于调用的历史实时数据进行函数拟合的程序功能，其涉及到大量数据读取调用和计算步骤。因此该亚计算步骤步骤1包括的计算程序需要占用较多的网络数据传送资源和计算节点本地的计算资源。
亚计算步骤步骤2实现基于拟合的函数vic提取特征参量的程序功能，其涉及到计算步骤，而数据调取量不大。因此该亚计算步骤步骤2包括的计算程序仅需要占用计算节点本地的计算资源。
亚计算步骤步骤3实现判断各个末端管道的频域函数Fi＝FFT(vic)在对应高强度频率fhigh频率上是否存在超阈值情况的程序功能，其仅涉及到少量数据读取调用和计算步骤。因此该亚计算步骤步骤3包括的计算程序需要对于网络资源和计算节点本地的计算资源占用不大，在计算节点处理的时间相对快速。
S42、调度层根据该子计算程序所属的亚计算步骤，设置不同的列队分配方式。具体列队分配方式包括：
当调度层判断子计算程序属于亚计算步骤步骤1时，其首先查询是否存在空闲计算节点，如果存在空闲计算节点，则将上述属于亚计算步骤步骤1的子计算程序，发送至第一优先权值最高的空闲节点上，第一优先权值P1＝D2×F×C×B，其中，D为该计算节点的网络带宽，F为该计算节点的时钟脉冲频率，C为该计算节点CPU核数，B为该计算节点的CPU位数。
如果不存在空闲的计算节点，则将上述属于亚计算步骤步骤1的子计算程序，发送至第二优先权值最高的计算节点上，并排列在队列的最后一位，第二优先权值P2＝(D2×F×C×B)/T2，其中，D为该计算节点的网络带宽，F为该计算节点的时钟脉冲频率，C为该计算节点CPU核数，B为该计算节点的CPU位数，T为该计算节点当前列队任务处理完毕的标称等待时间。
当调度层判断子计算程序属于亚计算步骤步骤2时，其首先查询是否存在空闲计算节点，如果存在空闲计算节点，则将上述属于亚计算步骤步骤1的子计算程序，发送至第三优先权值最高的空闲节点上，第三优先权值P3＝F×C×B，其中，F为该计算节点的时钟脉冲频率，C为该计算节点CPU核数，B为该计算节点的CPU位数。
如果不存在空闲的计算节点，则将上述属于亚计算步骤步骤2的子计算程序，发送至第四优先权值最高的计算节点上，并排列在队列的最后一位，第四优先权值P4＝(F×C×B)/T2，其中，F为该计算节点的时钟脉冲频率，C为该计算节点CPU核数，B为该计算节点的CPU位数，T为该计算节点当前列队任务处理完毕的标称等待时间。
当调度层判断子计算程序属于亚计算步骤步骤3时，其首先查询是否存在空闲计算节点，如果存在空闲计算节点，则将上述属于亚计算步骤步骤3的子计算程序，发送至网络带宽最高的空闲计算节点上。
如果不存在空闲的计算节点，则将上述属于亚计算步骤步骤3的子计算程序，发送至该计算节点当前列队任务处理完毕的标称等待时间T最短的计算节点上，并且其列队的优先级高于所有属于亚计算步骤步骤1、2的其他子计算任务，但是低于所有已经处于列队中的属于亚计算步骤步骤3的其他子计算任务。
其中，该计算节点当前列队任务处理完毕的标称等待时间等于处理中任务的标称等待时间和列队中任务的标称等待时间之和。
根据***历史数据的统计平均值，***对于所属亚计算步骤步骤1、2、3的子计算任务预先设定了标称等待处理时间t1、t2、t3。例如，所属亚计算步骤步骤1的子计算任务的标称等待处理时间t1预设为7s，所属亚计算步骤步骤2的子计算任务的标称等待处理时间t2预设为4s，所属亚计算步骤步骤3的子计算任务的标称等待处理时间t3预设为0.5s。根据***历史数据的统计平均值预设上述标称等待时间，能够在任务延时的计算上获得准确性和减少资源占用的平衡，利用最小的资源达到较为准确的标称值。
进而，处理中任务的标称等待时间为处理中任务的根据其所属的亚计算步骤预设的标称等待处理时间减去该任务已处理的时间。列队中任务的标称等待时间为列队中未处理的所有任务的标称等待时间的总合。
优选的，上述各个计算节点的时钟脉冲频率、CPU核数、CPU位数和网络带宽等设计信息存储于调度层，从而方便计算，减少网络资源占用。各个计算节点上的列队序列情况，在执行新的子计算任务的同时，由计算节点上传至调度层进行更新。
在对子任务进行列队排序时，考虑了子任务所述的计算步骤，并根据每个计算步骤各自的特点，进行了不同策略的列队优先设置，对于数据调用拟合阶段由于其数据读取量和计算量均较大，在列队策略中着重考虑了节点的网络和计算能力情况，而针对拟合函数特征参量提取阶段的计算量较大，在列队策略中着重考虑了计算能力情况，针对特征参量阈值判断阶段由于其计算量和数据读取量很小，处理时间短且位于计算流程的末端，在列队中优先处理该阶段的子计算任务，这样可以使得处于计算流程末尾的计算任务尽早结束，并降低设备并行任务的压力，并且对于列队中的其他阶段的计算任务延误时间增加量不大。
第五步，计算节点根据调度层设定的队列排序方式依次执行多个子计算程序任务，并将结果反馈给云计算层。
第六步，云计算层汇总一个整体计算任务对应的多个计算节点的计算结果后，对一个整体计算任务对应的末端管道的堵塞情况进行判断。
本申请提供的一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法具有以下有益效果：
在对子任务进行列队排序时，考虑了子任务所述的计算步骤，并根据每个计算步骤各自的特点，进行了不同策略的列队优先设置，对于数据调用拟合阶段由于其数据读取量和计算量均较大，在列队策略中着重考虑了节点的网络和计算能力情况，而针对拟合函数特征参量提取阶段的计算量较大，在列队策略中着重考虑了计算能力情况，针对特征参量阈值判断阶段由于其计算量和数据读取量很小，处理时间短且位于计算流程的末端，在列队中优先处理该阶段的子计算任务，这样可以使得处于计算流程末尾的计算任务尽早结束，并降低设备并行任务的压力，并且对于列队中的其他阶段的计算任务延误时间增加量不大。平衡网络和计算资源的基础上，针对城市燃气管网的特点和需求，提高***效率。以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、调用历史实时数据，并基于调用的历史实时数据进行函数拟合；其具体包括：
步骤1.1设置压力脉冲施加设备的压力脉冲的幅值函数，压力脉冲施加设备的压力脉冲的幅值函数u表示为u＝f(t0)，其中t0表示燃气附加脉冲施加的时间变量；
步骤1.2调用在脉冲施加后的特定时间段内的各个分支管道末端的检测设备检测的流量和压力实时数据，并根据实时数据，计算拟合各个分支管道末端的流量计检测的实时流量数据与时间构成的拟合函数vi＝gi(t1)，其中t1表示以燃气附加脉冲施加开始为原点计时的计算的时间变量，vi表示每个分支管道末端设置的带有流量计所检测到的分支末端流量；
步骤1.3通过各个分支管道的尺寸参数和涡流的补偿参数分别对于各个末端管道对应的拟合函数vi＝gi(t1)进行补偿；
补偿后的拟合函数vic＝g’i(t1)，具体为：
其中：Mi(t1)为每个分支管道的补偿函数，Pi(t1)为基于Li的第一补偿分量，Si为每个分支管道的横截面积，Wi(t1)为考虑了涡流效应的第二补偿分量；其中∈的定义为：
其中，k为燃气附加脉冲的幅度参数，ω为燃气附加脉冲的频率参数，v’为涡流流阻，为经验常数，取值为0.39-0.74，/>为每个分支管道长度L1、L2、L3、L4、……、Li的算术平均值，Li为当前计算的分支管道的长度,T为燃气附加脉冲施加的时间跨度；
补偿后的拟合函数vic＝g’i(t1)具体为：
步骤2、基于拟合的函数vic提取特征参量；具体包括：
步骤2.1：对补偿后的拟合函数vic＝g’i(t1)进行傅里叶FFT变换，得到频域函数Fi＝FFT(vic)；
步骤2.2：提取频域函数Fi＝FFT(vic)的高强度频率fhigh特征参量；
具体包括：对多个末端管道的频域函数计算算术平均值，得到平均频域函数F1；平均频域函数F1计算平均频域函数中所有频率强度超过频域函数最大强度1/2的频率即高强度频率fhigh，在频域函数中高强度频率fhigh表示了频域函数信号中流量变化率大的部分信号，即由于施加燃气附加脉冲后在管道末端的阀门处造成明显变化的信号；
步骤3、判断各个末端管道的频域函数Fi＝FFT(vic)在对应高强度频率fhigh频率上是否存在超阈值情况；具体为，当某一末端的频域函数出现满足如下条件的情况，判断该末端管道存在堵塞危险，该条件为：
其中是所有末端管道上的所有高强度频率fhigh的强度信号取算术平均值，Ii-high是每条末端管道每一个对应于高强度频率fhigh的信号强度，Ii-high对于每一个末端管道来说存在一个以上的数值，需要针对上述一个以上的数值分别进行计算，如果某一末端的频域函数出现满足以上条件的情况，则判断该末端管道存在超阈值情况，即存在堵塞情况，否则判断不存在超阈值情况，即不存在堵塞。
2.一种用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***，其特征在于：所述***用于执行如权利要求1所述的用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法；所述***包括设备层、边缘层、调度层、云计算层和压力脉冲施加设备；其中，设备层、边缘层、调度层网络连接，云计算层通过网络对压力脉冲施加设备进行驱动，使得压力脉冲施加设备向管网的多个末端管道中施加不超过管道设计压力的压力脉冲，设备层用于检测压力脉冲施加后特定周期内的实时检测数据，并将上述实时检测数据上传至边缘层，云计算层将针对上述多个末端管道的多组实时数据划分为多个子步骤，再将多个子步骤划分为多个子计算任务，调度层根据子任务所述的步骤设置不同的列队分配方式。
3.根据权利要求2所述的用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***，其特征在于：边缘层包括压力、流量检测设备。
4.根据权利要求2所述的用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***，其特征在于：边缘层包括计算节点和存储节点。
5.根据权利要求2所述的用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算***，其特征在于：每个分支管道的长度不同。
6.根据权利要求2所述的城市燃气管网堵塞诊断和定位***，其特征在于：每个分支管道的检测时间长度不同。
7.根据权利要求5所述的城市燃气管网堵塞诊断和定位***，其特征在于：每个分支管道对应的计算任务开始时间不同。
8.根据权利要求7所述的用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法，其特征在于：该方法还包括计算节点根据调度层分配方式进行计算处理，并将计算结果反馈给云计算层。
9.根据权利要求8所述的用于城市燃气管网堵塞诊断的边缘计算方法，其特征在于：该方法还包括：云计算层汇总计算结果对堵塞情况进行判断。
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