一种基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法，将改进天牛须搜索算法和无人船相结合，用于实现河流污染源定位。该方法包含三个步骤：发现疑似污染带、追踪污染源、确认污染源。本发明专利技术中的无人船左右两侧搭载目标污染物传感器，实时监测污染物浓度指标，使用改进天牛须搜索算法计算出无人船下一步的位置并前往，不断重复这一步骤直至寻找到污染源。本发明专利技术的算法引入了水流流向等水文信息，根据信息动态调整不同方向的步长系数和位移补偿。无人船的行进步长随着污染物浓度变化而改变，在低浓度区域中步长大，在浓度高的区域中步长小，从而加快搜索效率和精度。通过计算机仿真验证了本算法具有搜索效率高、容易跳出局部最优等优点。局部最优等优点。局部最优等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法


[0001]本专利技术涉及水污染溯源领域，尤其涉及一种基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法。

技术介绍

[0002]随着我国经济的高速发展，工业化进程的不断推进，企业违规排污现象时有发生，一些企业将未经处理的有毒工业废水通过暗管排放至附近河流，造成了水体污染事故，对流域附近生物的生命健康造成极大危害。对于水污染事故的监测和溯源工作，目前常使用的手段是固定监测站，但这种方法存在一定的局限性：水体污染事故所在的河道附近水域并不一定恰好设有监测站，因此在污染事故出现后无法及时发现；污染源所在位置可通过数学计算来预测，其位置预测的准确性通常取决于模型的精度，与实际污染源位置存在一定偏差；且监测站因其位置固定，无法移动，所以无法主动追寻污染源位置。相比固定监测站，无人船具有灵活度高、成本低且易部署等显著优势，当前无人船已逐步应用于水质监测领域，但是鲜有将无人船用于水污染主动溯源的案例。如果将无人船水质监测技术与污染源主动定位方法相结合，可解决目前水污染溯源问题上遇到的难点。
[0003]被动溯源主要依靠固定监测站的信息来计算推测污染源所在位置，而主动溯源主要利用搭载传感器的机器人、无人机对污染带进行搜索，直至找出污染源。常见的主动溯源算法有粒子群优化算法和蚁群算法等，它们通过多个体间的配合，实现了污染源定位，目前在大气污染溯源领域中有较多应用，同时这些算法也存在运行速度慢、依赖群体协作等缺陷，无法在单一个体的情况下完成溯源，且运行规则不适用于河道条件。本专利技术中的改进天牛须搜索算法可实现单无人船条件下的河流污染溯源任务，具有程序简单、运行速度快、容易跳出局部最优等特点，在处理低维优化目标时具有非常大的优势。
[0004]天牛须搜索算法从自然界中天牛寻找食物的行为中受到启发。天牛寻找食物的过程，通过左右两只触角对空气中的食物气味进行感知，由于食物距离两只触须的距离不同，两只触角所感知的气味浓度也有所差异。当食物更接近左侧触须时，左侧触须感知的气味浓度将大于右侧触须感知的气味浓度。天牛根据两只触须所感知的浓度差，向着浓度强的一侧前进。到达下一位置后随机进行转向，再通过两只触须感受气味浓度。通过这样一次次迭代，最终找到食物的位置。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是利用改进天牛须搜索算法来实现无人船对河流污染源的定位。本专利技术通过结合河流流向等水文信息，对天牛须搜索算法进行步长系数和位置等参数的优化，具有更高的搜索效率。
[0006]一种基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法，其流程如图1所示，包含如下步骤：
[0007]步骤1：河流中发现疑似污染带，设定本次任务的初始参数，其中包括初始步长δ、
步长最小阈值Thr、最大迭代次数genmax。
[0008]步骤2：在疑似污染带的下游处设定无人船的初始位置，无人船的左右两侧对称安装有目标污染物传感器，污染物传感器距离无人船质心的距离为L，同时无人船还携带有流向传感器，用于检测水流流向。
[0009]步骤3：无人船以自身质心为中心进行随机转向，左侧传感器测量出污染物浓度为C
left
，右侧传感器测量出污染物浓度为C
right
，比较两侧传感器数值大小，取其中较大值，根据浓度、无人船朝向、水流流向等信息，利用基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法计算出下一位置的坐标。
[0010]步骤4：无人船航行至步骤3中计算出的坐标位置。
[0011]步骤5：判断是否达到最大迭代次数genmax，若达到最大迭代次数或连续多次测得浓度值与最大值的差值小于设定阈值，则转到步骤6，若未满足以上结束条件，则返回至步骤3。
[0012]步骤6：确认污染源，无人船以疑似污染源为圆心做旋转运动，计算半径为R的圆周上的污染物质量通量，若散度大于零，则说明改点为污染源，否则是一个局部最优点，污染物质量通量的计算公式为：
[0013](ρV)
·
dS＝(ρV)
·
ndS＝(ρV)
·
n(V
r
·
dt)
[0014]其中ρ表示目标污染物浓度，ρV表示目标污染物质量通量，S表示控制体积的边界，V
r
表示无人船运动速度标量，dt是目标污染物传感器采样周期，n是采样个数；
[0015]步骤7：确认为污染源后，输出污染源位置坐标和最高浓度值。
[0016]进一步地，本专利技术中的一种基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法，其特征在于，所述步骤3中的改进天牛须搜索算法的具体步骤为：
[0017]步骤3.1：以无人船质心为中心，随机旋转任意角度，此时传感器所朝方向的单位向量为：
[0018][0019]其中rands(2,1)表示在x和y方向上随机选取一个[0,1]的值，用以计算方向单位向量。
[0020]计算无人船左侧传感器位置和右侧传感器位置为：
[0021][0022]其中X为当前无人船质心的位置，X
l
为无人船左侧传感器的位置，X
r
为无人船右侧传感器的位置；
[0023]步骤3.2：获取无人船左侧传感器的浓度值C
left
和右侧传感器的浓度值C
right
，比较两侧传感器所测得的污染物浓度，取其中较高值；若两侧浓度相等，则跳转至步骤3.1。
[0024]步骤3.3：若左侧传感器浓度高，则输出下一位置为：
[0025][0026]若右侧传感器浓度高，则输出下一位置为：
[0027][0028]其中X
t
为无人船t时刻所在位置。
[0029]α
D
为各方向步长调整系数，包括x方向步长调整系数α
x
和y方向步长调整系数α
y
，其数值取决于流向，其作用为缩短无人船逆流方向的位移，减少由于随机转向而偏离污染带的概率。
[0030]为加速位移值，该位移方向为逆流方向，下一点位位置将在原定点位位置的基础上加其作用为加快无人船前期搜索时接近污染源的速度。
[0031]δ
t
为本次位移的步长，其步长根据当前浓度值变化，公式为：
[0032][0033]其中δ为初始步长，b为步长控制系数，C0污染物的本底浓度，C为当前左右传感器测得污染物浓度中的较高值，若计算得到的步长小于步长最小阈值Thr，则该次步长值取Thr。
[0034]有益效果：本专利技术本专利技术创造性地将改进天牛须搜索算法与无人船结合，通过获取流向和浓度信息，来自动调整步长和位移等数值，因此相比传统天牛须搜索算法能更快地实现对污染源的定位。
附图说明
[0035]图1为基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法流程图。
[0036]图2为本专利技术实施例在水体污染仿真浓度场中的路径图。
[0037]图3为改进天牛须搜索算法和传统天牛须搜索本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：河流中发现疑似污染带，设定本次任务的初始参数，其中包括初始步长δ、步长最小阈值Thr、最大迭代次数genmax；步骤2：在疑似污染带的下游处设定无人船的初始位置，无人船的左右两侧对称安装有目标污染物传感器，污染物传感器距离无人船质心的距离为L，同时无人船还携带有流向传感器，用于检测水流流向；步骤3：无人船以自身质心为中心进行随机转向，左侧传感器测量出污染物浓度为C
left
，右侧传感器测量出污染物浓度为C
right
，比较两侧传感器数值大小，取其中较大值，根据浓度、无人船朝向、水流流向等信息，利用基于改进天牛须搜索算法的水污染溯源方法计算出下一位置的坐标；步骤4：无人船航行至步骤3中计算出的坐标位置；步骤5：判断是否达到最大迭代次数genmax，若达到最大迭代次数或连续多次测得浓度值与最大值的差值小于设定阈值，则转到步骤6，若未满足以上结束条件，则返回至步骤3；步骤6：确认污染源，无人船以疑似污染源为圆心做旋转运动，计算半径为R的圆周上的污染物质量通量，若散度大于零，则说明改点为污染源，否则是一个局部最优点，污染物质量通量的计算公式为：(ρV)
·
dS＝(ρV)
·
ndS＝(ρV)
·
n(V
r
·
dt)其中ρ表示目标污染物浓度，ρV表示目标污染物质量通量，S表示控制体积的边界，V
r
表示无人船运动速度标量，dt是目标污染物传感器采样周期，n是采样个数；步骤7：确认为污染源后，输出污染源位置坐标和最高...

【专利技术属性】
技术研发人员：高奇石，丁涛，黄宇栋，蒋欣颜，张鼎一，张伟杰，王凯炜，谷晶滢，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：