【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及環(huán)境監(jiān)測(cè)，具體為一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、在現(xiàn)有技術(shù)中，移動(dòng)式揮發(fā)性有機(jī)化合物(vocs)檢測(cè)與定位系統(tǒng)在環(huán)境監(jiān)測(cè)、工業(yè)園區(qū)排放監(jiān)控等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。然而，目前的vocs檢測(cè)系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的污染源定位仍面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)系統(tǒng)大多依賴單一類型的定位方式，例如僅使用gps進(jìn)行定位，這在遮擋區(qū)域或室內(nèi)環(huán)境中難以保證精度。即便一些系統(tǒng)引入了無(wú)線信號(hào)定位或slam技術(shù)，缺乏多源數(shù)據(jù)的融合處理，單一數(shù)據(jù)源的局限性仍然導(dǎo)致定位結(jié)果不穩(wěn)定、不準(zhǔn)確，難以滿足復(fù)雜環(huán)境下的精確定位需求。
2、此外，現(xiàn)有技術(shù)中針對(duì)污染源定位的濃度分析方法相對(duì)簡(jiǎn)單，通常依賴于直接的濃度測(cè)量，而未充分考慮氣象因素(如風(fēng)速、風(fēng)向)對(duì)污染物擴(kuò)散的影響，導(dǎo)致濃度分布模型缺乏準(zhǔn)確性，難以準(zhǔn)確指示污染源的方向。同時(shí)，傳統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)大多依賴固定采樣頻率和定位模式，無(wú)法根據(jù)環(huán)境變化自適應(yīng)地調(diào)整，導(dǎo)致在濃度波動(dòng)劇烈的情況下系統(tǒng)響應(yīng)不足，或在濃度變化緩慢時(shí)功耗過(guò)高，從而影響檢測(cè)效率和系統(tǒng)的續(xù)航能力。
3、因此，現(xiàn)有技術(shù)的缺陷主要體現(xiàn)在：定位方式單一、濃度分布模型準(zhǔn)確性不足，以及缺乏自適應(yīng)的采樣與定位控制機(jī)制。這些不足在實(shí)際應(yīng)用中限制了系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的可靠性和靈活性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提供了一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，能夠在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高精度、快速響應(yīng)的vocs檢測(cè)與定位系統(tǒng)，通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合、濃度梯度分析和自適應(yīng)控制
2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本專利技術(shù)通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、濃度梯度分析模塊、貝葉斯濾波模塊以及粒子濾波優(yōu)化模塊；
3、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集vocs濃度數(shù)據(jù)以及定位數(shù)據(jù)，所述定位數(shù)據(jù)包括gps數(shù)據(jù)、無(wú)線信號(hào)數(shù)據(jù)和slam數(shù)據(jù)；
4、所述數(shù)據(jù)融合模塊與所述數(shù)據(jù)采集模塊連接，用于接收所述定位數(shù)據(jù)，并通過(guò)卡爾曼濾波與加權(quán)平均算法對(duì)所述定位數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，輸出融合的高精度位置信息；
5、所述濃度梯度分析模塊與所述數(shù)據(jù)采集模塊連接，用于接收vocs濃度數(shù)據(jù)，并基于濃度梯度計(jì)算和擴(kuò)散模型模擬確定濃度場(chǎng)分布及濃度梯度方向；
6、所述貝葉斯濾波模塊用于基于所述濃度梯度分析模塊輸出的濃度場(chǎng)分布和所述數(shù)據(jù)融合模塊輸出的位置信息，動(dòng)態(tài)估計(jì)污染源的可能位置；
7、所述粒子濾波優(yōu)化模塊用于基于所述貝葉斯濾波模塊的輸出，采用粒子濾波算法逐步逼近污染源位置。
8、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括gps接收器、無(wú)線信號(hào)接收器、slam系統(tǒng)和vocs傳感器；其中：
9、所述gps接收器用于獲取系統(tǒng)在開(kāi)闊區(qū)域的地理坐標(biāo)信息，輸出定位數(shù)據(jù)；
10、所述無(wú)線信號(hào)接收器用于接收至少三個(gè)已知位置的無(wú)線信號(hào)源發(fā)出的信號(hào)強(qiáng)度，通過(guò)信號(hào)強(qiáng)度與信號(hào)源距離的測(cè)量關(guān)系計(jì)算設(shè)備位置；
11、所述slam系統(tǒng)包括激光雷達(dá)或攝像頭，用于在未知環(huán)境中實(shí)時(shí)構(gòu)建環(huán)境地圖并確定設(shè)備的相對(duì)位置信息，輸出slam定位坐標(biāo)；
12、所述vocs傳感器用于實(shí)時(shí)采集環(huán)境中的揮發(fā)性有機(jī)化合物濃度數(shù)據(jù)，并與定位數(shù)據(jù)同步記錄，以支持濃度梯度的計(jì)算和濃度場(chǎng)分布的構(gòu)建。
13、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)融合模塊包括卡爾曼濾波器和加權(quán)平均融合單元；其中：
14、所述卡爾曼濾波器基于gps接收器、無(wú)線信號(hào)接收器和slam系統(tǒng)獲取的位置信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；
15、所述加權(quán)平均融合單元用于基于卡爾曼濾波器輸出的高精度位置信息，結(jié)合每個(gè)數(shù)據(jù)源的精度權(quán)重對(duì)最終位置進(jìn)行加權(quán)平均融合。
16、優(yōu)選的，所述每個(gè)數(shù)據(jù)源的精度權(quán)重基于每個(gè)數(shù)據(jù)源的誤差標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算，計(jì)算公式為：
17、
18、其中，wi表示數(shù)據(jù)源i的權(quán)重，σi表示數(shù)據(jù)源i的誤差標(biāo)準(zhǔn)差。
19、優(yōu)選的，所述濃度梯度分析模塊用于基于vocs傳感器采集的濃度數(shù)據(jù)和位置信息計(jì)算濃度梯度，以推測(cè)污染源的方向；所述濃度梯度的計(jì)算包括以下步驟：
20、獲取移動(dòng)設(shè)備在不同位置采集的vocs濃度數(shù)據(jù)c(x,y,t)；
21、計(jì)算濃度梯度其中濃度梯度定義為：
22、
23、其中，和分別表示vocs濃度在x軸和y軸方向的變化率；
24、根據(jù)濃度梯度的方向識(shí)別污染源的可能方向，具體為濃度梯度的方向即為vocs濃度上升最快的方向，沿該方向進(jìn)行移動(dòng)檢測(cè)。
25、優(yōu)選的，所述濃度梯度分析模塊還包括用于模擬濃度場(chǎng)分布的擴(kuò)散方程計(jì)算單元，以提高濃度場(chǎng)的準(zhǔn)確性并考慮風(fēng)速和風(fēng)向的影響；所述擴(kuò)散方程計(jì)算單元的計(jì)算如下：
26、基于平流擴(kuò)散方程對(duì)污染物濃度隨時(shí)間的擴(kuò)散進(jìn)行建模：
27、
28、其中，d表示擴(kuò)散系數(shù)，為濃度的拉普拉斯算子，表示風(fēng)速向量，s(x,y)表示污染源強(qiáng)度；
29、擴(kuò)散方程計(jì)算單元根據(jù)風(fēng)速向量的方向和強(qiáng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整擴(kuò)散模型中平流項(xiàng)的值，以反映風(fēng)速和風(fēng)向?qū)ξ廴疚飻U(kuò)散的影響；
30、通過(guò)數(shù)值求解方法對(duì)平流擴(kuò)散方程進(jìn)行有限差分求解，得到污染物濃度在區(qū)域內(nèi)的空間分布和變化趨勢(shì)，從而生成濃度場(chǎng)分布模型；
31、濃度場(chǎng)分布模型結(jié)合濃度梯度方向，為后續(xù)定位模塊提供準(zhǔn)確的濃度場(chǎng)信息，用于污染源位置的進(jìn)一步估計(jì)與定位優(yōu)化。
32、優(yōu)選的，所述貝葉斯濾波模塊用于基于濃度梯度分析模塊的輸出和數(shù)據(jù)融合模塊的高精度位置信息，動(dòng)態(tài)估計(jì)污染源的可能位置，并通過(guò)遞推更新污染源位置的概率分布；所述貝葉斯濾波模塊的步驟如下：
33、狀態(tài)初始化：設(shè)定污染源的初始位置概率分布p(x0)，其中x0表示初始位置狀態(tài)；
34、狀態(tài)預(yù)測(cè)：在每個(gè)時(shí)間步k，通過(guò)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型對(duì)污染源位置的先驗(yàn)概率分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，狀態(tài)預(yù)測(cè)公式為：
35、p(xk|z1:k-1)＝∫p(xk|xk-1)p(xk-1|z1:k-1)dxk-1
36、其中，p(xk|xk-1)表示污染源位置的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率分布，p(xk-1|z1:k-1)為上一步的后驗(yàn)分布，z1:k-1表示從初始時(shí)刻至當(dāng)前時(shí)刻的所有觀測(cè)數(shù)據(jù)；
37、觀測(cè)更新：基于觀測(cè)到的濃度梯度和濃度場(chǎng)分布數(shù)據(jù)，對(duì)污染源位置的概率分布進(jìn)行更新，觀測(cè)更新公式為：
38、
39、其中，p(zk|xk)表示在位置xk時(shí)刻的觀測(cè)概率，依賴于當(dāng)前觀測(cè)濃度數(shù)據(jù)zk，p(zk|z1:k-1)表示規(guī)范化常數(shù)；
40、觀測(cè)概率計(jì)算：所述觀測(cè)概率p(zk|xk)依據(jù)濃度場(chǎng)模型和濃度梯度方向進(jìn)行計(jì)算，確保濃度值越接近高濃度區(qū)域，觀測(cè)概率值越高，從而強(qiáng)化污染源方向的推測(cè)；
41、遞推迭代：貝葉斯濾波模塊在每個(gè)時(shí)間步通過(guò)狀態(tài)預(yù)測(cè)和觀測(cè)更新的迭代，實(shí)現(xiàn)對(duì)污染源位置的動(dòng)態(tài)估計(jì)，生成當(dāng)前時(shí)刻污染源位置的后本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、濃度梯度分析模塊、貝葉斯濾波模塊以及粒子濾波優(yōu)化模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括GPS接收器、無(wú)線信號(hào)接收器、SLAM系統(tǒng)和VOCs傳感器；其中：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)融合模塊包括卡爾曼濾波器和加權(quán)平均融合單元；其中：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述每個(gè)數(shù)據(jù)源的精度權(quán)重基于每個(gè)數(shù)據(jù)源的誤差標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算，計(jì)算公式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述濃度梯度分析模塊用于基于VOCs傳感器采集的濃度數(shù)據(jù)和位置信息計(jì)算濃度梯度，以推測(cè)污染源的方向；所述濃度梯度的計(jì)算包括以下步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述濃度梯度分析模塊還包括用于模擬濃度場(chǎng)分布的擴(kuò)散方程計(jì)算單元，以提高
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述貝葉斯濾波模塊用于基于濃度梯度分析模塊的輸出和數(shù)據(jù)融合模塊的高精度位置信息，動(dòng)態(tài)估計(jì)污染源的可能位置，并通過(guò)遞推更新污染源位置的概率分布；所述貝葉斯濾波模塊的步驟如下：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式V0Cs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述粒子濾波優(yōu)化模塊用于基于貝葉斯濾波模塊輸出的污染源位置后驗(yàn)概率分布，通過(guò)粒子濾波算法對(duì)污染源位置進(jìn)行精確估計(jì)；所述粒子濾波優(yōu)化模塊的步驟如下：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括自適應(yīng)控制模塊，用于根據(jù)環(huán)境條件和濃度變化，自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的采樣頻率和定位模式。
10.一種移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位方法，應(yīng)用于如權(quán)利要求1-9任一項(xiàng)所述的移動(dòng)式VOCs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，包括以下步驟：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、濃度梯度分析模塊、貝葉斯濾波模塊以及粒子濾波優(yōu)化模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括gps接收器、無(wú)線信號(hào)接收器、slam系統(tǒng)和vocs傳感器；其中：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)融合模塊包括卡爾曼濾波器和加權(quán)平均融合單元；其中：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述每個(gè)數(shù)據(jù)源的精度權(quán)重基于每個(gè)數(shù)據(jù)源的誤差標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算，計(jì)算公式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述濃度梯度分析模塊用于基于vocs傳感器采集的濃度數(shù)據(jù)和位置信息計(jì)算濃度梯度，以推測(cè)污染源的方向；所述濃度梯度的計(jì)算包括以下步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種移動(dòng)式vocs快速檢測(cè)與定位系統(tǒng)，其特征在于，所述濃度梯度分析模塊還...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：杜天君，張鋼鋒，李凱騏，呼佳寧，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：上海市環(huán)境科學(xué)研究院，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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