一种野外阵风模拟方法技术

本发明专利技术提出了一种野外阵风模拟方法，属于风信号模拟技术领域，其方法步骤主要为采集数据、绘图野外阵风信号的时域变化曲线；去燥；找极值点进行节点分段；生成初始种群；确定出初始种群的适应度；找出优势种群；拟合出阵风曲线。利用本发明专利技术的方法可以用少量的数据可表达出阵风变化特征，数据存储量小。

A field gust simulation method

【技术实现步骤摘要】
一种野外阵风模拟方法
本专利技术属于风信号模拟
，特别涉及一种野外阵风模拟方法。
技术介绍
风是风沙活动和沙漠化发生发展的动力。在实验风洞中若采用长时间时均风速值进行模拟实验时，整个动力过程被完全均一化，这是目前风沙动力学某些关键参数，如输沙率等，在野外观测与风洞实验值之间相差甚远的最重要原因。因此，实验室野外阵风信号重构、阵风模拟与复现的方法是风沙动力学的一个至关重要的研究内容。目前，实验室研究野外阵风频率特性通常采用频域分析方法，将时域信号转化为频域表示，使用傅里叶变换对野外阵风信号进行频域分析，将实测所得的时域风速脉动信号变换到频域，无量纲化并进行平均，可得到各高度阵风水平脉动功率谱密度曲线。但是，在实际中，近地层大气湍流由于存在不同尺度的涡结构而表现出不同频率成分的脉动，其实际上是一种非定常状态的阵风，即存在突变和无平稳性，采用傅里叶变换时不能刻画时间域上信号的局部特性，而且对突变和非平稳信号的分析效果不好，没有时频分析，导致分析拟合结果失真，与实际阵风的变化状态曲线差别较大，不利于风沙动力学研究。
技术实现思路
为了克服现有技术所存在的不足，本专利技术提供了一种利用小波分析进行滤波处理，之后采用遗传算法对小波分析滤波处理后的离散数据点进行分段处理，拟合形成野外阵风的方法。本专利技术所采用的技术方案是：一种野外阵风模拟方法，其是由以下步骤组成：(1)采集野外阵风数据，输入MATLAB软件，利用软件的在线绘图做出野外阵风信号的时域变化曲线；(2)采用一维小波分析法对步骤(1)的时域变化曲线去噪处理；(3)找到步骤(2)去噪后的时域变化曲线的极值点，以每一个极值点为节点进行分段；(4)选择第k分段作为目标数据集，并生成初始种群；(5)确定出初始种群的适应度；(6)用轮盘选择法筛选出初始种群中适应度较高的个体进行交叉变异操作处理，按照步骤(5)的方法对交叉变异操作处理后的个体与原初始种群中适应度较高的个体混合，形成优势种群；(7)设定进化完成条件为第k分段的风速适应度αk小于初始的风速适应度α0，则判断优势种群的适应度最高的个体对应的适应度是否满足进化完成条件，若满足，返回步骤(4)，重复处理；若不满足，则返回步骤(6)，重复处理，直至整个时域变化曲线的所有分段进化完成，确定出去噪后的时域变化曲线所对应的集合T与的值，进而拟合出阵风曲线，其中，n为目标数据集的长度；Ak表示正弦型函数的幅值，为最大风速与平均风速之间的差值；mk为第k分段的平均风速；yk为第k分段的风速，xk为第k分段的采样时间；l为分段数；T是采样周期的集合，是初始相位的集合；Tk是第k个分段的采样周期；是第k个分段的初始相位。进一步限定，所述步骤(1)野外阵风数据包是采集频率为1Hz时，在200～400mm高度位置采集的阵风风速和采样时间。进一步限定，所述步骤(2)具体为：(2.1)采用一维小波分析模块加载步骤(1)的野外阵风信号时域变化曲线，得到野外阵风信号曲线；(2.2)导入(2.1)中得到的野外阵风信号曲线，选择合适的分解层数和基波，得到各层分解曲线；(2.3)设置各分解层阈值，合成光滑性较好的曲线，完成时域变化曲线的去噪处理。进一步限定，所述步骤(2.2)中的分解层数为3～5层，基波电压选择db5～db15，频率为1/64～1/16Hz。进一步限定，所述步骤(4)具体为：(4.1)将第k分段的时域变化曲线作为目标数据集，用正弦型函数表示：该函数的边界条件为：[Xk(1),Yk(1)],[Xk(n),Yk(n)]其中，n为目标数据集的长度；Ak表示正弦型函数的幅值，为最大风速与平均风速之间的差值；mk为第k分段的平均风速；yk为第k分段的风速，xk为第k分段的采样时间；(4.2)设定初始采样周期Tko的取值范围和初始相位，并确定初始种群大小，则MATLAB软件随机生成随机采样周期Tks与随机相位的值。进一步限定，所述步骤(4.2)具体是：设定初始采样周期Tko的取值范围为[0,800]，初始相位的取值范围为[0,2π]，并确定初始种群大小为100～200，则MATLAB软件根据设定值随机生成随机采样周期Tks与随机相位的值。进一步限定，所述步骤(5)具体为：(5.1)令Tk＝Tks,则步骤(4)所选定的目标数据集为：(5.2)将目标数据集的边界条件[Xk(1),Yk(1)],[Xk(n),Yk(n)]代入上式得到参数Ak＝Ak0，mk＝mk0，即得到理论风速函数：(5.3)利用下式适应度函数对理论风速函数进行筛选，确定出初始种群的适应度；其中，αk为第k分段的适应度函数值；yk(i)为第k分段的目标数据集中第i节长度的理论风速，Yk(i)为第k分段的目标数据集中第i节长度的实际测量风速；i∈Z[1，n]。与现有技术相比，本专利技术的野外阵风模拟方法具有以下有益效果：1、本专利技术利用一维小波分析进行滤波处理，提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，进行局部信号的时频分析和处理，通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化，达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换困难的问题，为下一步拟合处理提供方便。2、本专利技术利用了遗传算法极强的鲁棒性、全局寻优能力以及隐含的并行性，对一维小波分析滤波处理后的大量的离散数据点进行处理，经过类似自然进化的过程从第一代群体到第二代群体，利用轮盘选择法选择、变异、交叉操作，筛选出最优个体，重复进行下一组目标数据集的拟合，进而拟合出野外阵风曲线，可以显著降低控制信号的要求，利用较少的数据量即可表达出阵风变化特征，数据存储量小。3、本专利技术充分利用了一维小波分析方法和遗传算法的优势，实现非定常状态的阵风模拟，而且模拟的风能量损失率小，可低于3.26％，保证拟合结果准确，不失真，为风沙动力学研究提供了可靠基础。附图说明图1为采集的野外阵风信号的时域变化曲线。图2为分解层数为5层的信号分解图。图3为原始信号的各层分解图。图4为各层分解阈值设定示意图。图5为去噪后的时域变化曲线。图6为曲线分段示意图。图7为目标数据集分布曲线。图8为初始种群中参数T、的取值。图9为选择、交叉、变异操作前后种群适应度值。图10为拟合阵风曲线与原始阵风曲线对比。具体实施方式下面结合实施例和附图对本专利技术的技术方案进行进一步说明，但是并非对本专利技术技术方案的限定，仅为较佳的实施方式。本专利技术的野外阵风模拟方法，具体可由以下步骤实现：(1)采集野外阵风数据，输入MATLAB软件，利用软件的在线绘图做出野外阵风信号的时域变化曲线；以1Hz的采集频率，在200～400mm不同高度位置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种野外阵风模拟方法，其特征在于，由以下步骤组成：/n(1)采集野外阵风数据，输入MATLAB软件，利用软件的在线绘图做出野外阵风信号的时域变化曲线；/n(2)采用一维小波分析法对步骤(1)的时域变化曲线去噪处理；/n(3)找到步骤(2)去噪后的时域变化曲线的极值点，以每一个极值点为节点进行分段；/n(4)选择第k分段作为目标数据集，并生成初始种群；/n(5)确定出初始种群的适应度；/n(6)用轮盘选择法筛选出初始种群中适应度较高的个体进行交叉变异操作处理，按照步骤(5)的方法对交叉变异操作处理后的个体与原初始种群中适应度较高的个体混合，形成优势种群；/n(7)设定进化完成条件为第k分段的风速适应度α

【技术特征摘要】
1.一种野外阵风模拟方法，其特征在于，由以下步骤组成：
(1)采集野外阵风数据，输入MATLAB软件，利用软件的在线绘图做出野外阵风信号的时域变化曲线；
(2)采用一维小波分析法对步骤(1)的时域变化曲线去噪处理；
(3)找到步骤(2)去噪后的时域变化曲线的极值点，以每一个极值点为节点进行分段；
(4)选择第k分段作为目标数据集，并生成初始种群；
(5)确定出初始种群的适应度；
(6)用轮盘选择法筛选出初始种群中适应度较高的个体进行交叉变异操作处理，按照步骤(5)的方法对交叉变异操作处理后的个体与原初始种群中适应度较高的个体混合，形成优势种群；
(7)设定进化完成条件为第k分段的风速适应度αk小于初始的风速适应度α0，则判断优势种群的适应度最高的个体对应的适应度是否满足进化完成条件，若满足，返回步骤(4)，重复处理；若不满足，则返回步骤(6)，重复处理，直至整个时域变化曲线的所有分段进化完成，确定出去噪后的时域变化曲线所对应的集合T与的值，进而拟合出阵风曲线，



其中，n为目标数据集的长度；Ak表示正弦型函数的幅值，为最大风速与平均风速之间的差值；mk为第k分段的平均风速；yk为第k分段的风速，xk为第k分段的采样时间；l为分段数；T是采样周期的集合，是初始相位的集合；Tk是第k个分段的采样周期；是第k个分段的初始相位。


2.根据权利要求1所述的野外阵风模拟方法，其特征在于，所述步骤(1)野外阵风数据包是采集频率为1Hz时，在200～400mm高度位置采集的阵风风速和采样时间。


3.根据权利要求1所述的野外阵风模拟方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：
(2.1)采用一维小波分析模块加载步骤(1)的野外阵风信号时域变化曲线，得到野外阵风信号曲线；
(2.2)导入(2.1)中得到的野外阵风信号曲线，选择合适的分解层数和基波，得到各层分解曲线；
(2.3)设置各分解层阈值，合成光滑性较好的曲线，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨斌，熊一民，刘宇昕，张博，周晓斯，任莹辉，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61