基于接收信号强度分区矿山无线定位算法

针对井下工作人员的平时考勤以及发生井下事故时能够对受困人员进行及时有效的定位搜救,提出了一种接收信号强度分区（RSSP）定位算法。RSSP定位算法把井下相邻参考节点间划分为若干分区,根据井下人员（移动节点）所在巷道位置的接收信号及强度情况对其进行定位。此算法比较简单,功耗低。经过MATLAB模拟仿真,得出RSSP算法比经典的RSSI和RFID算法定位精度更高。     

基于SSO的铀尾矿库无线传感器网络定位算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)定位算法的定位精度和收敛速度,利用优化的麻雀搜索算法(SSA)改进基于信号强度指示(RSSI)的定位算法。首先,引入混沌映射和精英方向学习初始化麻雀种群,丰富种群多样性,提高算法的全局寻优能力;其次,采用莱维飞行策略改进搜索者的位置更新方式,避免陷入局部最优;然后,采用优化的SSA代替最小二乘法来定位未知节点,并将定位算法应用于铀尾矿库放射性核素污染监测定位;最后,在不同的锚节点数、通信半径以及噪声标准差条件下,对比麻雀搜索优化定位算法(SSOLA)与加权质心定位算法(WCLA)、接收信号强度指示差定位算法(RSSID)、麻雀搜索定位算法(SSA)、粒子群定位算法(PSO)以及樽海鞘群定位算法(SAP)的性能。结果表明：SSOLA与其余5种算法相比定位误差平均下降41.9%、45.2%、26.8%、39.9%和36.9%,定位精度更高,收敛速度更快。     

铀尾矿库WSN安全监控镜像约束域定位算法

铀尾矿库的WSN安全监控监测技术是一门新型领域技术,是实现铀尾矿库安全综合治理的重要前提,定位技术因其能够快速定位事件发生区域的地理位置而成为WSN的关键技术之一。RSSI测距定位技术因其易于实现、成本低等特点而被广泛应用,然而其在铀尾矿库中会受到多径、非视距等因素的影响,远距离得到的RSSI值测距误差较大。为此,提出一种镜像最小通信圆约束域定位算法,未知节点利用多个近距离RSSI测距值生成最小通信圆,以锚节点坐标镜像最小通信圆生成镜像圆,多条件约束形成定位区域进行区域定位。仿真结果表明:多最小通信圆定位效果优于单最小通信圆,且比传统RSSI和RSSI质心算法具有更高的定位精度和较小的误差均方差。     

基于UKF的深井监测移动节点定位算法

针对线性系统理论的监测定位技术误差较大且又无法实时监测深井人员及移动设备的位置问题,提出一种基于非线性函数不敏卡尔曼滤波（UKF）移动节点定位算法（U-MPA）。在建立U-MPA监测系统及巷道模型的基础上,采用UKF方法对RSSI滤波测距,通过局部坐标系,实现对移动节点实时定位监测;同时,通过改变锚节点间距密度,实现不同定位精度要求。仿真实验表明:U-MPA算法相比RSSI算法定位误差有明显减小,U-MPA算法的平均定位偏差为RSSI算法的44%。     

基于新内点测试与Grid-SCAN的铀尾矿库监测定位算法

面向铀尾矿库放射性核素污染WSN监测中,由于监测环境制约,针对该条件下节点密度低、带状分布网络连通性差等问题,为保证一定定位精度,提出一种新的定位算法。新内点测试利用RSSI值与海伦公式判断是否在三角形内外,无需未知节点周围其他节点信息,并采用Grid-SCAN寻找概率模型选取点,使该算法满足低密度条件的定位并减少其计算量。约束范围内计算网格内各点RSSI值的概率,并以最大概率坐标为定位结果。经过仿真,新算法较APIT算法在定位精度上提高了55%~69%。     

基于阶次序列与凸规划的铀尾矿库监测定位算法

在铀尾矿库放射性核素泄露污染WSN监测中,针对凸规划定位精度低的问题,提出一种基于阶次序列的凸规划定位算法。通过划分子区域缩小未知节点几何约束范围,建立各子区域的重心坐标到锚节点的阶次序列表,计算未知节点序列与序列表的相关度,并以最大相关度的子区域重心坐标为定位结果。使该改进算法满足低密度条件的定位并能减少其计算量提高定位精度。经过仿真,新算法较凸规划算法在定位精度上提高了14%。     

基于铀尾矿库核素监测的WSN粒子群优化路由算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)现有路由算法的网络寿命,提出一种基于铀尾矿库核素监测的WSN粒子群优化路由算法(EBPSO)。首先,在簇头(CH)选举阶段,考虑传感器节点的能量、簇内节点距离、CH到基站的距离等参数,利用粒子群优化(PSO)算法选出最合理的CH,并将筛选出来的CH节点应用于铀尾矿库核素监测组建WSN;其次,在数据传输阶段,提出转发节点的选择方法;然后,用能量阈值重分簇方案来减少能量消耗;最后,对比基于PSO优化模糊C均值的分簇路由算法(POFCA)、低功耗自适应分簇(LEACH)以及高效非均匀分簇算法(EEUC)性能。结果表明：在网络生命周期上,EBPSO算法比POFCA、LEACH、EEUC分别提升1.7%、24.7%、9.2%。EBPSO算法能够延长网络生命周期,适用于铀尾矿库核素监测应用场景。     

1种抑制巷道信号NLOS的矿井RSSI高精度定位算法*

在RSSI（Received Signal Strength Indication）测距定位技术中,为抑制巷道信号NLOS（Non Line of Sight）传输对定位结果的影响,提出信号指纹定位和几何优化算法。在离线阶段利用高斯滤波最大值加权法和最小二乘法建立符合矿井巷道环境的无线信号测距模型,设计改进卡尔曼滤波器平滑处理离线信号值,抑制巷道信号NLOS传输带来的影响,建立离线信号指纹库;在线定位阶段,利用加权K最近邻法（WKNN）将定位目标接收到的信号值与指纹库中的信号值进行匹配,将匹配到的最优信号值参与测距定位计算,最后通过几何优化算法将定位结果归一化处理,使其符合一维定位分布。结果表明:所提算法的平均定位误差为0.9 m,相比于高斯滤波最大值加权法、经典卡尔曼滤波指纹定位算法和改进卡尔曼滤波指纹定位方法,其平均误差分别减小2.36,1.17,0.35 m。所提算法能够有效抑制巷道信号NLOS传输对RSSI测距定位的影响,可实现RSSI方法在矿井NLOS环境中的有效应用。     

无线传感器网络在执勤枪械定位中的应用

为了加强部队安全工作,防止执勤枪弹丢失情况的发生,本文提出采用无线传感器网络定位技术,在监测区域设置信标节点,使用RSSI测距方法和加权质心定位算法,实现对枪械的定位.从而加大对执勤枪支的监管力度,预防武器装备丢失,防止涉枪涉弹重大事故发生.     

耦合K-means++与差分进化的供水管网分区研究

供水管网独立计量分区是控制管网漏损的有效手段,当前分区过程的聚类阶段多采用快速模块度贪心算法,但其存在不能最优化模块度、无法平衡各分区节点数的问题。鉴于此,提出一种耦合K-means++与差分进化的供水管网分区算法。该算法首先使用K-means++保证分区初始种群节点数均匀性,然后结合供水管网分区特点针对性改进变异、交叉操作丰富种群多样性,并引入修正操作提高种群质量,最后以模块度为适应度函数进行个体选择并确定最终分区方案。结果表明,该算法获得的分区方案相比快速模块度贪心算法,与实际分区方案更接近,模块度及节点数均匀性表现也更优越,分区方案不仅合理而且利于分区的运营管理。     

基于PSO优化LSSVM模型的回采巷道顶底板移近量预测

为准确预测回采巷道顶底板移近量,减轻现场检测负担,提出一种PSO优化LSSVM算法的顶底板移近量预测方法。该方法综合考虑巷道埋深、直接顶厚度、煤柱宽度、松动圈尺寸、地质异常、巷道高度与宽度、顶底板岩性共9项主要指标因素,建立顶底板移近量预测指标体系;再利用PSO方法对LSSVM模型的核参数σ和惩罚因子f搜索寻优,得到最优核参数和惩罚因子分别为217.384 6和0.043 5;最后将优化后参数输入LSSVM中,结合现场实际参数进行训练学习,最终建立基于PSO-LSSVM算法的回采巷道顶底板移近量预测模型,进行了实例预测,并且采用方向正确性指数DA、平均绝对百分误差MAPE和希尔不等系数TIC三个指标对比评价了PSO-LSSVM模型的准确性。结果表明,PSO优化的LSSVM回采巷道顶底板移近量预测模型的DA指数、MAPE指数和TIC指数分别为0.900 0、9.063 7和0.064 7,该模型相较BP神经网络模型、单纯支持向量机模型和单纯最小二乘支持向量机模型更为真实、准确,且操作运行简便,可用于现场。     

地铁线网抗毁性优化分析

为科学评价地铁线网的抗毁性,加强运营地铁线网的管理,结合复杂网络0-1邻接矩阵的含义,改进传统粒子群优化(PSO)算法;通过对比改进PSO算法与遗传(GA)算法的优化结果,建立基于改进PSO算法的复杂网络抗毁性优化方法。以武汉市地铁线网为例,将该线网看作复杂网络,进行抗毁性优化;基于优化结果和实际情况,删选优化增边信息,提出优化方案,并与武汉市2017年的规划线路进行对比。结果表明,武汉市地铁线网的抗毁性可通过增加边来进一步优化,改进PSO算法在地铁线网的抗毁性优化中是可行的。     

矿井通风网络压能图节点分层算法研究

为解决人工绘制矿井通风网络图与压能图工作量繁重的问题,基于对矿井通风网络图与矿井通风压能图的特点与作用的研究,提出了具有通风网络图与压能图部分特点的矿井通风网络压能图的概念及其特点与作用。采用分层算法实现对矿井通风网络压能图中各节点纵向相对位置的确定,为避免巷道两端节点压能值因取整相等时被分到同一层的问题,提出运用最长路径算法对各巷道节点进行第1次分层,再利用各节点的相对压能值进行2次分层的绘制方法。构造以分层算法绘制通风网络压能图的整体框架,为实现矿井通风网络压能图的自动绘制提供了技术支持。     

基于网络分区和路径能耗的深井无线传感器网络多簇首路由算法

为解决深部矿井无线传感器网络因节点能量受限导致网络生存时间短及由多跳传输引起的“热区”问题,提出1种以分区结构和能量多路径为基础的带状无线传感器网络多簇首路由算法(NPPEC)。算法采用跳数泛洪方式建立带状网络分区结构,将节点分布密度加入主簇首竞选机制中,通过主簇首和副簇首的分工配合,使簇首能量更均衡地消耗;依据路径能耗、节点当前能量及位置计算路径选择概率,并通过控制跳数改善数据传输的实时性。经仿真比较,NPPEC算法网络生存时间约为LEACH算法的1.807 2倍、HEED-EELD算法的1.198 4倍,同时也有效改善了网络“热区”问题,为深部矿井无线传感器网络的构建提供1种更有效的解决方案。     

压入式局部通风倾斜巷道掘进工作面瓦斯分布规律

运用Fluent软件对压入式局部通风倾斜巷道掘进工作面瓦斯分布进行了模拟.比较了向上掘进和向下掘进巷道中瓦斯分布的不同;分析了风量对向上、向下倾斜掘进巷道中瓦斯分布的影响;研究了消除瓦斯高浓度区域向上、向下倾斜巷道所需风量的差别.结果表明:当条件相同,即风筒出口平均风速、倾斜角度和迎头瓦斯涌出量相同时,向上倾斜掘进工作面的高浓度瓦斯区域比向下倾斜时的高浓度瓦斯区域大;当回风流中瓦斯平均浓度不变时,随着风量和瓦斯涌出量的增加,由于风量的增加使到达迎头的风速变大,使空气和瓦斯混合得更加均匀,向上倾斜掘进工作面的高浓度瓦斯区域和向下倾斜的高浓度瓦斯区域之间的差距逐渐减小.消除高浓度瓦斯区域所需的风筒出口风量向上倾斜掘进巷道比向下倾斜掘进巷道大.     

基于相似理论的掘进巷道流场结构分析

为探究掘进巷道内的粉尘运移规律,依据相似理论,自主搭建掘进巷道相似试验平台,开展风速分布试验,并通过软件fluent模拟研究掘进巷道风流场的分区特征和回流区变化特征。结果表明:风流场特征表现为掘进工作面附近风速波动明显,后方风速分布均匀;数值模拟分析进一步得出,回流区占巷道横截面的比例随着横截面与工作面距离的增加而增大,且存在3个增长停滞段,它们分别与工作面附近的2处涡流和巷道后方区域相对应;大断面巷道与相似模型的平均风速满足相似比,且试验数据与模拟结果基本吻合,验证了模拟的有效性。     

危险品泄漏事故后动态路网应急疏散研究

在建立以最短车辆总疏散时间为目标的应急车辆疏散模型过程中,考虑路网上的车流是时变的,以动态交通流分配理论对应急车辆流进行优化分配。基于计算的复杂性和粒子群算法(PSO)的优点,采用PSO对模型进行求解。算例试验结果表明,优化后的方案能够减轻整个疏散车辆的拥堵程度,为应急管理部门决策提供理论支持。     

粒子群优化算法在源强反算问题中的应用研究

在危险化学品泄漏事故中泄漏源强是预测事故后果的主要影响参数,也是事故应急救援决策的基础。为了在化学品泄漏事故过程中快速准确地获取泄漏源强数据,将粒子群优化(PSO)算法应用于危险化学品泄漏源强的反算中。利用高斯烟羽扩散模型和下风向浓度测量数据,将计算浓度与测量浓度的误差平方和作为目标函数,采用粒子群算法来优化,以确定源强并通过模拟的测量浓度数据进行算法有效性验证。结果表明,PSO算法及其参数改进算法不依赖于初值的选择,计算速度快,能满足事故应急响应救援的需要。     

利用粒子群算法确定阶段曝气法设计中的泥龄

确定泥龄(SRT)是成功设计活性污泥法的关键,以往的SRT通常根据经验来估算。给出了确定阶段曝气法设置中SRT的一元无约束优化模型,并应用粒子群算法(PSO)求解该优化问题。数值实例结果表明,PSO能精确、快速地求解SRT,为污水处理厂的设计提供了理论依据。     

基于应变和PSO-BP神经网络的连续梁桥损伤识别方法

以连续梁桥为研究对象,建立了基于应变的损伤识别方法。提出将伪比能变化率作为损伤识别指标,并针对BP神经网络易陷入局部极小的缺点,用改进粒子群(PSO)算法优化BP神经网络的权值和阈值参数,建立PSO-BP网络预测模型。通过建立一座三跨连续梁桥有限元模型,以桥梁易损区域作为损伤识别对象进行数值模拟。结果表明,以伪比能变化率作为损伤识别指标,可以很好地实现对桥梁单位置和多位置损伤的定位及损伤程度识别,损伤程度识别的最大相对误差为3.14%,且网络内插能力优于外延能力。与传统BP神经网络比较,PSO-BP神经网络拥有更为精准的预测能力。