1. 中国科学院上海高等研究院智能信息通信技术研究与发展中心
2. 中国科学院大学
纸质出版:2023
移动端阅览
夏志禹, 徐正蓺, 李丹, 等. 变异哈里斯鹰优化算法在气体泄漏溯源中的应用[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):160-164.
夏志禹, 徐正蓺, 李丹, 等. 变异哈里斯鹰优化算法在气体泄漏溯源中的应用[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):160-164. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2023)11-0160-05.
针对气体泄漏事故的溯源问题,研究了提高精度和速度的新方法。首先,搭建气体泄漏应用算例,以传感器浓度监测数据和高斯烟羽模型计算数据的方差作为目标函数,将溯源问题转化为优化问题;其次,基于哈里斯鹰优化(HHO)算法和传统优化算法提出变异HHO(MHHO)算法,旨在更快速准确地解决该优化问题;最后,进行不同信噪比(SNR)条件下的试验与比较。研究结果表明:MHHO算法单次运行时长在0.51~0.53 s之间,所有参数的平均反算误差SNR为20时约为8.64%
SNR为50时约为6.41%
SNR为100时约为0.89%
在精度和速度方面相比其他算法具有明显的优势。因此,MHHO算法能更快速准确地反算泄漏源的三维坐标和强度。
工业有毒气体的溯源模型研究[D]. 李颢青.大连理工大学,2018(02)
基于时空分析的CCS泄漏预警关键技术研究[D]. 刘莘.中国矿业大学,2016(02)
道路运输危险气体泄漏扩散模型构建与应急管理研究[D]. 张锦荣.长安大学,2016(02)
罐式车辆道路运输毒性气体泄漏扩散模型与风险评价研究[D]. 刘凯峥.长安大学,2011(05)
Locating unknown number of multi-point hazardous gas leaks using Principal Component Analysis and a Modified Genetic Algorithm[J]. Wang Ji;Zhang Ru;Li Junming;Xin Zhicheng.Atmospheric Environment,2020
Harris hawks optimization: Algorithm and applications[J]. Ali Asghar Heidari;Seyedali Mirjalili;Hossam Faris;Ibrahim Aljarah;Majdi Mafarja;Huiling Chen.Future Generation Computer Systems,2019
Leakage Localization with Differential Evolution: A Closer Look on Distance Metrics[J]. D.B. Steffelbauer;M. Günther;D. Fuchs-Hanusch.Procedia Engineering,2017
Underwater gas pipeline leakage source localization by distributed fiber-optic sensing based on particle swarm optimization tuning of the support vector machine.[J]. Huang Yue;Wang Qiang;Shi Lilian;Yang Qihua.Applied optics,2016
Sequential Monte Carlo methods for contour tracking of contaminant clouds.[J]. Mohamed Hisham Jaward;David R. Bull;Cedric Nishan Canagarajah.Signal Processing,2010
基于混合差分进化-模式搜索算法的泄漏源源强及位置反算方法[J]. 蒋彦;滕国伟;徐正蓺;魏建明.工业控制计算机,2019(12)
基于EMD与VPMCD的矿浆管道泄漏检测方法[J]. 毛敏;王晓东;吴建德;刘英杰.传感器与微系统,2018(01)
基于无线传感器网络的气体泄漏源定位机器人设计[J]. 程磊;张东;刘波;吴怀宇;王永骥.传感器与微系统,2015(02)
模式搜索算法在毒气泄漏中的源强反算[J]. 郑小平;陈增强.中国安全科学学报,2010(05)
0
浏览量
140
下载量
1
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构
京公网安备11010802024621