【摘要】：針對(duì)鮮有人研究三維空間煙羽自主追蹤及煙羽源自主定位問題,本論文提出了兩種方法:模擬退火算法結(jié)合模糊C均值聚類的方法和布谷鳥搜索算法結(jié)合模糊C均值聚類的方法。通過模擬退火算法或布谷鳥搜索算法產(chǎn)生四軸飛行器自主追蹤煙羽的位置信息,避免了四軸飛行器采集煙羽濃度的盲目性;將位置信息及該位置處對(duì)應(yīng)的煙羽濃度信息構(gòu)成四維特征向量,采用模糊C均值聚類算法對(duì)該組特征向量聚類分析,獲取三維空間煙羽濃度分布區(qū)域,為模擬退火算法或布谷鳥搜索算法迭代位置信息提供數(shù)據(jù)信息。論文主要研究了四個(gè)方面的內(nèi)容,即:研究模糊C均值聚類算法參數(shù)優(yōu)化、研究所提出的模擬退火算法結(jié)合模糊C均值聚類算法追蹤煙羽、研究煙羽分布辨識(shí)方法和研究所提出的布谷鳥搜索算法結(jié)合模糊C均值聚類算法追蹤煙羽。為了模擬四軸飛行器自主追蹤煙羽,構(gòu)建了四軸飛行器的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,建立了四軸飛行器四個(gè)旋翼轉(zhuǎn)速與總的升力、俯仰力矩、橫滾力矩、偏航力矩之間的關(guān)系,在Simulink環(huán)境下搭建了四軸飛行器追蹤煙羽的仿真平臺(tái)。為了優(yōu)化模糊C均值聚類算法參數(shù),采用了兩種聚類評(píng)價(jià)指標(biāo),通過多組實(shí)驗(yàn)優(yōu)化了模糊C均值聚類算法參數(shù)。為了驗(yàn)證所提方法的合理性,設(shè)計(jì)了硬件采集模塊,實(shí)驗(yàn)室模擬了煙羽源,建立了三維空間坐標(biāo)系,采集了380個(gè)由x、y、z坐標(biāo)數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的煙羽濃度數(shù)據(jù),將采集的數(shù)據(jù)構(gòu)成四維特征向量。選取380個(gè)四維特征向量數(shù)據(jù)中的50個(gè),作為FCM聚類算法的初始數(shù)據(jù)點(diǎn),做了5次實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證所提出的兩種方法的合理性,結(jié)果表明:所提出的方法能在僅以50個(gè)四維特征向量數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù)的情況下,能夠自主定位到煙羽源附近,為三維空間煙羽自主追蹤及煙羽源定位提供了參考價(jià)值。
【圖文】：

新疆大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章 緒論.1 研究背景及意義隨著經(jīng)濟(jì)的不斷增長(zhǎng)，所帶來的大氣污染問題日益加劇，給生態(tài)環(huán)境、人民活和健康造成嚴(yán)重影響[1]。大氣污染狀況如圖 1-1 及 1-2 所示。圖 1-1 是工業(yè)氣源源不斷地向大氣中排放，圖 1-2 是大氣污染導(dǎo)致的嚴(yán)重霧霾天氣。據(jù)環(huán)保門不完全統(tǒng)計(jì)，，在 2004-2009 年五年間，由大氣污染造成的污染事故累計(jì)達(dá)到36 起，占總環(huán)境污染事故的 37.1%[2]。2013 年，涉及 25 省 100 多座城市均經(jīng)歷持續(xù)的霧霾籠罩和困擾，給交通出行和人民生活帶來了不便。

新疆大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章 緒論.1 研究背景及意義隨著經(jīng)濟(jì)的不斷增長(zhǎng)，所帶來的大氣污染問題日益加劇，給生態(tài)環(huán)境、人民活和健康造成嚴(yán)重影響[1]。大氣污染狀況如圖 1-1 及 1-2 所示。圖 1-1 是工業(yè)氣源源不斷地向大氣中排放，圖 1-2 是大氣污染導(dǎo)致的嚴(yán)重霧霾天氣。據(jù)環(huán)保門不完全統(tǒng)計(jì)，在 2004-2009 年五年間，由大氣污染造成的污染事故累計(jì)達(dá)到36 起，占總環(huán)境污染事故的 37.1%[2]。2013 年，涉及 25 省 100 多座城市均經(jīng)歷持續(xù)的霧霾籠罩和困擾，給交通出行和人民生活帶來了不便。
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：X831;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2619660