【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工降雪领域，尤其涉及用于降雪试验的造雪系统。
技术介绍
1、许多装备(诸如飞行器、车辆等等)都要求在不同降雪环境下具备安全运行的能力，由此需要进行这些装备的降雪试验。然而，捕获满足试验要求的自然降雪是困难的，故而通常选择在人工模拟降雪环境下开展试验。
2、在气候环境实验室条件下模拟降雪环境具有较好的环境稳定性，但存在成本高、周期长的缺点。而在自然条件下进行的降雪环境模拟具有较低的成本和更短的试验周期，但模拟降雪环境的降雪强度(诸如能见度/总水含量等等)容易受到各种环境因素的影响，难以确保目标区域降雪的稳定性和准确性。
3、本公开针对但不限于上述诸多因素进行了改进。
技术实现思路
1、为此，本公开提出了一种能适应自然环境的变化(诸如环境气流的变化)的人工造雪系统，从而至少解决了现有技术中造雪强度受环境风影响不稳定的问题。本公开的人工造雪系统通过实时地测量目标区域的环境风速和风向并结合实时监测的降雪总水含量，通过自动调整供水流量/压力、造雪设备的风机转速、和/或喷射角度等等，以实现降雪强度的实时可调，从而适应目标区域的自然环境变化(尤其是环境气流的变化)。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种人工造雪系统，包括：风速传感器，用于测量目标区域的风速；风向传感器，用于测量所述目标区域的风向；造雪设备，所述造雪设备基于初始造雪参数来在所述目标区域中造雪；控制模块，所述控制模块被配置成：接收来自所述风速传感器和所述风向传感器的测得风速和风向；确定
3、根据一实施例，确定测得的风速和风向超过预定阈值包括将测得的风速和风向作为拟合参数来与所述预定阈值相比较，其中所述拟合参数是通过分别将测得的风速和风向与预先得到的权重相乘并将所得的积相加来得到的。
4、根据另一实施例，所述权重和所述预定阈值是基于训练数据集来通过机器学习获得的。
5、根据又一实施例，所述人工造雪系统还包括降雪强度传感器，用于测量降雪总水含量和/或能见度，并且所述控制模块还被配置成：将来自所述降雪强度传感器的降雪总水含量、来自所述风速传感器和所述风向传感器的测得风速和风向、所述造雪设备的造雪参数相关联地存储，来作为所述权重和所述预定阈值的训练数据。
6、根据又一实施例，在调整所述造雪设备的造雪参数之前，确定所述拟合参数超过所述预定阈值达预定历时。
7、根据又一实施例，取决于测得的风速和风向来调整所述造雪设备的造雪参数包括通过查找表来找出与测得的风速和风向相对应的造雪参数。
8、根据又一实施例，所述造雪设备的造雪参数包括供水流量、风机转速、喷射角度中的至少一者，且所述调整包括增加或减少供水流量或水压、增大或降低风机转速、调整喷嘴的喷射角度或方向中的至少一者。
9、根据又一实施例，所述控制模块还被配置成在确定测得的风速和风向不超过预定阈值之后，取消所述调整以使所述造雪设备基于所述初始造雪参数来进行造雪。
10、根据本公开的第二方面，提供了一种人工造雪方法，包括：使造雪设备基于初始造雪参数来在目标区域中造雪；通过风速传感器和风向传感器获取风速和风向数据；确定测得的风速和风向超过预定阈值；取决于测得的风速和风向来调整所述造雪设备的造雪参数；以及使所述造雪设备基于经调整的造雪参数来在所述目标区域中造雪。
11、根据一实施例，确定测得的风速和风向超过预定阈值包括将测得的风速和风向作为拟合参数来与所述预定阈值相比较，其中所述拟合参数是通过分别将测得的风速和风向与预先得到的权重相乘并将所得的积相加来得到的。
12、根据另一实施例，所述权重和所述预定阈值是基于训练数据集来通过机器学习获得的。
13、根据又一实施例，所述方法还包括：通过用于测量降雪总水含量和/或能见度的降雪强度传感器来获得所述目标区域的降雪总水含量；以及将来自所述降雪强度传感器的降雪总水含量、来自所述风速传感器和所述风向传感器的测得风速和风向、所述造雪设备的造雪参数相关联地存储，来作为所述权重和所述预定阈值的训练数据。
14、根据又一实施例，在调整所述造雪设备的造雪参数之前，确定所述拟合参数超过所述预定阈值达预定历时。
15、根据又一实施例，取决于测得的风速和风向来调整所述造雪设备的造雪参数包括通过查找表来找出与测得的风速和风向相对应的造雪参数。
16、根据又一实施例，所述造雪设备的造雪参数包括供水流量、风机转速、喷射角度中的至少一者，且所述调整包括增加或减少供水流量或水压、增大或降低风机转速、调整喷嘴的喷射角度或方向中的至少一者。
17、根据又一实施例，所述方法还包括在确定测得的风速和风向不超过预定阈值之后，取消所述调整以使所述造雪设备基于所述初始造雪参数来进行造雪。
18、各方面一般包括如基本上在本文参照附图所描述并且如通过附图所解说的方法、装备、系统、计算机程序产品和处理系统。
19、前述内容已较宽泛地勾勒出根据本公开的示例的特征和技术优势以使下面的详细描述可以被更好地理解。附加的特征和优势将在此后描述。所公开的概念和具体示例可容易地被用作修改或设计用于实施与本公开相同的目的的其他结构的基础。此类等效构造并不背离所附权利要求书的范围。本文所公开的概念的特性在其组织和操作方法两方面以及相关联的优势将因结合附图来考虑以下描述而被更好地理解。每一附图是出于解说和描述目的来提供的，且并不定义对权利要求的限定。
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1.一种人工造雪系统，包括：
2.根据权利要求1所述的人工造雪系统，其特征在于，确定测得的风速和风向超过预定阈值包括将测得的风速和风向作为拟合参数来与所述预定阈值相比较，其中所述拟合参数是通过分别将测得的风速和风向与预先得到的权重相乘并将所得的积相加来得到的。
3.根据权利要求2所述的人工造雪系统，其特征在于，所述权重和所述预定阈值是基于训练数据集来通过机器学习获得的。
4.根据权利要求3所述的人工造雪系统，其特征在于，还包括降雪强度传感器，用于测量降雪总水含量和/或能见度，并且所述控制模块还被配置成：
5.根据权利要求3所述的人工造雪系统，其特征在于，在调整所述造雪设备的造雪参数之前，确定所述拟合参数超过所述预定阈值达预定历时。
6.根据权利要求1所述的人工造雪系统，其特征在于，取决于测得的风速和风向来调整所述造雪设备的造雪参数包括通过查找表来找出与测得的风速和风向相对应的造雪参数。
7.根据权利要求6所述的人工造雪系统，其特征在于，所述造雪设备的造雪参数包括供水流量、风机转速、喷射角度中的至少一者，且所述
8.根据权利要求1所述的人工造雪系统，其特征在于，所述控制模块还被配置成在确定测得的风速和风向不超过预定阈值之后，取消所述调整以使所述造雪设备基于所述初始造雪参数来进行造雪。
9.一种人工造雪方法，包括：
10.根据权利要求9所述的人工造雪方法，其特征在于，确定测得的风速和风向超过预定阈值包括将测得的风速和风向作为拟合参数来与所述预定阈值相比较，其中所述拟合参数是通过分别将测得的风速和风向与预先得到的权重相乘并将所得的积相加来得到的。
11.根据权利要求10所述的人工造雪方法，其特征在于，所述权重和所述预定阈值是基于训练数据集来通过机器学习获得的。
12.根据权利要求11所述的人工造雪方法，其特征在于，还包括：
13.根据权利要求11述的人工造雪方法，其特征在于，在调整所述造雪设备的造雪参数之前，确定所述拟合参数超过所述预定阈值达预定历时。
14.根据权利要求9所述的人工造雪方法，其特征在于，取决于测得的风速和风向来调整所述造雪设备的造雪参数包括通过查找表来找出与测得的风速和风向相对应的造雪参数。
15.根据权利要求14所述的人工造雪方法，其特征在于，所述造雪设备的造雪参数包括供水流量、风机转速、喷射角度中的至少一者，且所述调整包括增加或减少供水流量或水压、增大或降低风机转速、调整喷嘴的喷射角度或方向中的至少一者。
16.根据权利要求9所述的人工造雪方法，其特征在于，还包括在确定测得的风速和风向不超过预定阈值之后，取消所述调整以使所述造雪设备基于所述初始造雪参数来进行造雪。
...【技术特征摘要】
1.一种人工造雪系统，包括：
2.根据权利要求1所述的人工造雪系统，其特征在于，确定测得的风速和风向超过预定阈值包括将测得的风速和风向作为拟合参数来与所述预定阈值相比较，其中所述拟合参数是通过分别将测得的风速和风向与预先得到的权重相乘并将所得的积相加来得到的。
3.根据权利要求2所述的人工造雪系统，其特征在于，所述权重和所述预定阈值是基于训练数据集来通过机器学习获得的。
4.根据权利要求3所述的人工造雪系统，其特征在于，还包括降雪强度传感器，用于测量降雪总水含量和/或能见度，并且所述控制模块还被配置成：
5.根据权利要求3所述的人工造雪系统，其特征在于，在调整所述造雪设备的造雪参数之前，确定所述拟合参数超过所述预定阈值达预定历时。
6.根据权利要求1所述的人工造雪系统，其特征在于，取决于测得的风速和风向来调整所述造雪设备的造雪参数包括通过查找表来找出与测得的风速和风向相对应的造雪参数。
7.根据权利要求6所述的人工造雪系统，其特征在于，所述造雪设备的造雪参数包括供水流量、风机转速、喷射角度中的至少一者，且所述调整包括增加或减少供水流量或水压、增大或降低风机转速、调整喷嘴的喷射角度或方向中的至少一者。
8.根据权利要求1所述的人工造雪系统，其特征在于，所述控制模块还被配置成在确定测得的风速和风向不超过预定阈值之后，取消所述调整以使所述造雪设备基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王浩，李正强，乐晓晖，王伟，徐德胜，
申请(专利权)人：中国商用飞机有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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