胡佳辉,曹 凯

随着智能水表在智慧水务中的应用深化，传统集中式云计算的计量误差补偿模式逐渐暴露出实时性不足及边缘数据冗余度高的问题。研究表明，机械振动、水流脉动（如水锤效应）等工业环境下频繁发生的动态干扰，会导致传感器脉冲信号异常和累计误差偏移。现有技术依赖周期性数据回传与云端批处理，难以满足高频误差修正需求。而边缘计算驱动的本地化实时数据处理机制，可通过节点侧的数据清洗、工况特征提取与动态权重补偿算法，实现低时延误差修正闭环。该技术架构的创新不仅突破了传统工业仪表校准的被动响应模式，更为水务网络的数字化转型提供了新的分布式计算范式支撑。

智能水表；多场景；边缘计算；综合测试

[1] 方芳.智能水表多场景应用综合测试评估研究[J].给水排水,2024,50(6):146-151. [2] 王晓虎.应用于超声智能水表的宽量程低功耗时间数字转换器设计[D].苏州大学,2023. [3] 王一民,钱浩涵,王佩君,等.智能水表的应用及产业发展现状分析[J].计量与测试技术,2022(003):049. [4] 陈浩辰.基于深度学习的字轮式水表读数检测与识别方法研究[D].重庆科技学院,2023. [5] 沈进飞.基于深度学习的水表读数识别方法研究与应用[D].吉首大学,2022.

点击下载PDF