[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)粒子群算法的多無人機(jī)氣體泄漏源定位方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110320464.0
• 申請(qǐng)日: 2021-03-25
• 公開（公告）號(hào): CN113051665B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄧琴;丁濤;劉振國;張振明;蔣欣顏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國計(jì)量大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/15
• 分類號(hào): G06F30/15;G06F30/25;G06F30/27;G06N3/006;G01M3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于改進(jìn)粒子群算法的多無人機(jī)氣體泄漏源定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：在待監(jiān)測區(qū)設(shè)置N架無人機(jī)；

步驟2：初始化無人機(jī)的位置和速度；

步驟3：計(jì)算初始無人機(jī)群各個(gè)體的適應(yīng)值；

步驟4：用改進(jìn)粒子群算法搜索氣體泄漏源，其具體包括以下步驟：

步驟4.1：初始化種群的迭代次數(shù)maxgen、種群規(guī)模popsize、粒子的速度V和位置pop、參數(shù)c₁、c₂、c₃、權(quán)重系數(shù)w、w₁、w₂；

步驟4.2：計(jì)算初始種群中粒子的適應(yīng)值；

步驟4.3：計(jì)算個(gè)體極值和群體極值；

步驟4.4：判斷是否有粒子超過閾值f₀；

步驟4.5：若有粒子適應(yīng)值超過閾值f₀，則開始進(jìn)行分層粒子群算法，若無粒子適應(yīng)值超過閾值f₀按照標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行速度位置更新；

其所述的標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法速度更新公式為：

其所述的分層粒子群算法為：當(dāng)某個(gè)粒子的適應(yīng)值超過閾值f₀，則按照速度更新公式2進(jìn)行更新，當(dāng)粒子的適應(yīng)值未超過閾值f₀時(shí)，則按照速度更新公式3進(jìn)行更新；

速度更新公式2為：

速度更新公式3為：

式中：Q為謹(jǐn)慎因子：w、w₁、w₂為權(quán)重系數(shù)；c₁、c₂、c₃為常數(shù)；p_best為粒子個(gè)體極值所處的位置；為粒子當(dāng)前所處的位置；Q為謹(jǐn)慎因子；u_s為此時(shí)無人機(jī)剩余的電量；u_max為無人機(jī)總電量；f₀為設(shè)置的閾值；f₁為當(dāng)前粒子適應(yīng)值；G_best為群體最優(yōu)粒子所處的位置；r₁、r₂為隨機(jī)數(shù)；G_max為積極層粒子群中的全局最優(yōu)位置；

步驟4.6：判斷是否滿足終止條件，若滿足終止條件則轉(zhuǎn)到步驟4.7，若沒有滿足終止條件則轉(zhuǎn)到步驟4.2；

步驟4.7：輸出粒子群尋優(yōu)結(jié)果，算法結(jié)束；

步驟5：更新各無人機(jī)的位置；

步驟6：判斷氣體泄漏源是否定位成功，若成功，執(zhí)行步驟7，否則轉(zhuǎn)回步驟4；

步驟7：輸出氣體泄漏源的位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的多無人機(jī)氣體泄漏源定位方法，其特征在于步驟4改進(jìn)粒子群算法中步驟4.5的分層粒子群算法引入了謹(jǐn)慎因子Q，將無人機(jī)剩余電量的影響與定位到氣體泄漏源的影響作為謹(jǐn)慎因子的衡量指標(biāo)，在積極粒子層速度更新時(shí)加上了謹(jǐn)慎因子，使粒子進(jìn)行更細(xì)致的局部搜索，提高搜索效率，避免大范圍搜索時(shí)間的浪費(fèi)，而在消極粒子層速度更新時(shí)加上積極粒子層的帶動(dòng)作用，使消極粒子層的粒子群向積極層靠近，謹(jǐn)慎因子Q為：