無人機霧霾檢測消除系統的製作方法

2023-07-26 07:46:36

本發明創造涉及霧霾治理領域，具體涉及無人機霧霾檢測消除系統。

背景技術：

相關技術中，治理PM2.5細顆粒引起的霧霾的技術方案包括從地面車輛向空氣中噴發消霧顆粒、搬遷城市周圍排汙企業、減少車輛牌照的發放速度，但是前者除霧範圍有限，後面兩種方式無法短期達到效果。

技術實現要素：

為解決上述問題，本發明提供無人機霧霾檢測消除系統。

本發明創造的目的通過以下技術方案實現：

無人機霧霾檢測消除系統，包括管理中心和設置於無人機上的霧霾檢測消除系統，所述霧霾檢測消除系統包括霧霾信息採集子系統、霧霾信息傳送子系統、巡航控制器和顆粒噴灑子系統，所述霧霾信息採集子系統用於採集霧霾信息並通過霧霾信息傳送子系統將霧霾信息傳送至管理中心，所述管理中心對霧霾信息進行分析處理，並將分析處理結果無線傳送至顆粒噴灑子系統；所述顆粒噴灑子系統用於根據所述分析處理結果進行消霧顆粒的噴灑；所述巡航控制器通過無線方式接收管理中心發送的巡航位置，並控制所述無人機飛行到所述巡航位置。

本發明創造的有益效果：借用無人機的平臺，賦予霧霾檢測消除系統靈活性和寬覆蓋率，能夠有效地消除大範圍預定領域的PM2.5霧霾，治理效果立竿見影，防止城市空氣汙染進一步惡化。

附圖說明

利用附圖對發明創造作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發明創造的任何限制，對於本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發明的結構連接示意圖；

圖2是霧霾信息傳送子系統2的結構示意圖。

附圖標記：

霧霾信息採集子系統1、霧霾信息傳送子系統2、巡航控制器3、顆粒噴灑子系統4、數據修正模塊21、濾波處理模塊22、數據壓縮模塊23、數據傳送模塊24。

具體實施方式

結合以下實施例對本發明作進一步描述。

參見圖1、圖2，本實施例的無人機霧霾檢測消除系統，包括管理中心和設置於無人機上的霧霾檢測消除系統，所述霧霾檢測消除系統包括霧霾信息採集子系統1、霧霾信息傳送子系統2、巡航控制器3和顆粒噴灑子系統4，所述霧霾信息採集子系統1用於採集霧霾信息並通過霧霾信息傳送子系統2將霧霾信息傳送至管理中心，所述管理中心對霧霾信息進行分析處理，並將分析處理結果無線傳送至顆粒噴灑子系統4；所述顆粒噴灑子系統4用於根據所述分析處理結果進行消霧顆粒的噴灑；所述巡航控制器3通過無線方式接收管理中心發送的巡航位置，並控制所述無人機飛行到所述巡航位置。

優選的，所述霧霾信息包括空氣中PM2.5的濃度、氣溫。

優選的，所述顆粒噴灑子系統4包括用於噴灑消霧顆粒的顆粒噴灑槍。

本發明上述實施例借用無人機的平臺，賦予霧霾檢測消除系統靈活性和寬覆蓋率，能夠有效地消除大範圍預定領域的PM2.5霧霾，治理效果立竿見影，防止城市空氣汙染進一步惡化。

優選的，所述霧霾信息傳送子系統2包括數據修正模塊21、濾波處理模塊22、數據壓縮模塊23、數據傳送模塊24；所述數據修正模塊21用於對霧霾信息採集子系統1採集的霧霾信息進行修正，從而消除環境因素對數據採集的影響；所述濾波處理模塊22用於對霧霾信息進行濾波處理，從而實現選擇性地發送霧霾信息至無線傳感器網絡的簇頭；所述數據壓縮模塊23用於採用改進的主成分分析算法對簇頭的霧霾信息進行壓縮處理；所述數據傳送模塊24用於根據預設的數據傳輸協議將簇頭的壓縮數據傳送至控制中心4。

本優選實施例構建了霧霾信息傳送子系統2，實現了霧霾信息的有效處理和傳輸，保證管理中心能夠實時對霧霾信息進行分析處理。

優選的，所述數據修正模塊21用於對採集時受到溫度影響的數據進行修正處理，並對傳感器異常數據進行檢測，其中對採集時受到溫度影響的數據進行修正處理的修正公式為：

式中，Α為修正後的數據，Α′為修正前的原始數據，T0為傳感器使用標準溫度，T為傳感器使用時實際環境溫度；

其中，所述對傳感器異常數據進行檢測，包括：

(2)設傳感器的採樣速率為v，則傳感器獲取連續i個測量數據所需的時間

(2)採樣過程中當獲取i個測量數據所需時間為t′，設時間門限下限值為0.95t，時間門限上限值為2.05t，當t′＜0.95t或t′＞2.05t時，數據發生異常，對落入時間門限下限值或時間門限上限值外的數據進行剔除。

作為另一優選實施例，所述對傳感器異常數據進行檢測，包括：

(2)設傳感器某時刻採樣數據為Ei、選取該時刻前後各五個採樣數據作為窗口，求取窗口內數據的平均值去掉窗口內數據Ei，再次求取窗口內數據的平均值

(2)若滿足則該採樣數據判定為異常，數據修正模塊21進一步剔除該異常的數據。

上述優選實施例設置數據修正模塊21，通過對採集的霧霾信息進行修正、檢測，進一步提高了交通燈控制的精度。

優選地，所述對霧霾信息進行濾波處理，具體包括：去除沒有落入傳感器讀數的有效範圍內的霧霾信息；對剩餘的霧霾信息，設傳感器節點A在時刻k採集的數據樣本為x(k)，對傳感器節點A和所述簇頭採用相同參數的改進的LMS預測算法得到x(k)的預測值l(f)，設定只有滿足下列判定函數時傳感器節點A發送x(k)給簇頭，否則將x(k)丟棄：

[U(f)2-l(f)2]1/2-Tl≥0

式中，U(f)為時刻k的期望值，l(f)為所述改進的預測算法的預測值，Tl為設定的誤差閾值；

設定所述簇頭判斷是否滿足上述判定函數的標準為在給定的一個時間間隔ω內是否收到來自傳感器節點的數據樣本x(k)，ω的取值範圍設定為[2s，4s]；

其中所述改進的LMS預測算法為：

定義X(k)為傳感器節點產生的一個由f-α時刻到f-1時刻的數據流，X(k)＝[x(f-1)，...，x(f-α)]T，計算預測值l(f)：

l(f)＝[q1(f)，q2(f)，...，qα(f)]T·[x(f-1)，...，x(f-α)]T

式中，q1(f)，q2(f)，...，qα(f)分別為時刻k時對應於(f-1)，...，x(f-α)的權值係數；

設M(f)＝q1(f)，q2(f)，...，qα(f)，則設定權值更新公式為：

M(f+1)＝U(f)X(k)[Λ+-MT(f)]+M(f)

式中，Λ+為X(k)XT(k)的Moore-Penrose廣義逆。

本優選實施例設置濾波處理模塊22，對由霧霾信息採集子系統1的各傳感器節點採集的霧霾信息進行濾波處理，從而實現選擇性地發送霧霾信息至無線傳感器網絡的簇頭，減少了數據從傳感器節點到簇頭的發送量，進一步降低了霧霾信息傳送子系統25中無線傳感器網絡的能耗。

優選的，還可以在濾波處理單元12和數據壓縮單元13之間設置數據保護單元，所述數據保護單元用於對可以發送至無線傳感器網絡的簇頭的數據進行部分加密後再進行數據的發送，從而實現對數據的保護，具體為：

設可以發送至無線傳感器網絡的簇頭的數據為Ui(i＝1,2,…n)，隨即選取Ui的子集Uj(j＝1,2,…m)作為特殊數據，其中m<n，此時數據劃分為Uj和Ui-Uj兩部分，在數據發送前，對Uj部分的數據按照預先設定的加密方式進行加密處理並標記後，再將加密後Uj和未加密的Ui-Uj兩部分數據以及包含標記信息的文本傳送至數據壓縮處理單元。

本優選實施例設置數據保護單元，可以實現對數據的保護。

優選的，所述預設的數據傳輸協議為：

所述管理中心在某單位時間段[0,t]接收來自簇頭I的對應的壓縮數據的數量Φ(I,t)需滿足下列度量條件：

式中，為設定的簇頭I的表徵其第i個傳感器節點的數據重要程度的權值，ΚI為簇頭I內傳感器節點的總數，TH為設定的度量閾值。

本優選實施例能夠實現從較為重要的簇頭中接收較多的霧霾信息，保證了霧霾信息傳輸的效率的同時，提高了霧霾信息傳輸的公平性。

優選的，所述改進的主成分分析算法具體包括：

(1)採用K-means聚類算法對簇頭的霧霾信息進行聚類，獲得多個不同類型的數據集；

(2)設一個數據集K＝[f1,f2,…,fm]T∈Rδ×N，其中P表示離散的時間域，N表示在該數據集內傳感器節點的數量，則K的列向量表示在一個常規時間域δ內從每個傳感器節點B(1≤B≤δ)處獲得的原始數據；

(3)對數據集進行中心化處理，得到一個新的數據矩陣Gnew：

(4)計算N×N的協方差矩陣D，並將D中的單位特徵向量按照對應的特徵值大小由高到低排列組成N×N的矩陣Ψ：

(5)計算主成分矩陣G：

G＝GnewΨ

(6)計算前R(R<N)個主成分的貢獻率：

式中，Vi為由高到低排列的第i個特徵值；

(7)最終獲得數據集維度為R的數據集。

本優選實施例設置數據壓縮模塊23，採用改進的主成分分析算法對簇頭的霧霾信息進行壓縮處理，提高了霧霾信息傳送子系統25中數據壓縮處理的速度，且在滿足霧霾信息精度的同時，依據霧霾信息的冗餘程度，降低了簇頭和終端之間的數據通信量，從而減少了無線傳感器網絡內的數據通信負載，進一步提高霧霾信息傳送的精度和速度。

基於上述實施例，發明人進行了一系列測試，以下是進行測試得到的實驗數據：

最後應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對本發明保護範圍的限制，儘管參照較佳實施例對本發明作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的實質和範圍。