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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡預測 ? ? ? 雷達通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機 ? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

隨著科技的不斷發(fā)展，無人機技術在各個領域得到了廣泛應用。其中，海洋運動是一個逐漸受到人們關注的領域。海洋運動的四旋翼無人機浮標系統(tǒng)是一種創(chuàng)新的技術，它能夠為海洋運動愛好者提供更多的便利和安全。

海洋運動的四旋翼無人機浮標系統(tǒng)是一種結合了四旋翼無人機和浮標技術的先進設備。它由四個旋翼、浮標和控制系統(tǒng)組成。這種系統(tǒng)可以通過遙控器或預設的航線進行操控，實現(xiàn)自主飛行和浮標定位。它不僅可以提供航拍功能，還可以實時監(jiān)測海洋運動的狀況，為運動者提供安全警示和救援功能。

首先，海洋運動的四旋翼無人機浮標系統(tǒng)可以為海洋運動愛好者提供更好的航拍體驗。通過搭載高清攝像頭，這種系統(tǒng)可以拍攝到海洋運動的精彩瞬間。無人機的自主飛行功能使得拍攝更加穩(wěn)定，可以從不同角度和高度來記錄海洋運動的過程。這不僅可以讓運動者回顧自己的表現(xiàn)，還可以與他人分享這些精彩瞬間。

其次，海洋運動的四旋翼無人機浮標系統(tǒng)還可以實時監(jiān)測海洋運動的狀況。通過搭載傳感器和監(jiān)測設備，這種系統(tǒng)可以測量海洋的波高、風速、潮汐等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以通過無線傳輸?shù)降孛婵刂浦行模\動者可以通過手機或電腦查看這些數(shù)據(jù)，了解海洋的變化情況，以便做出更好的運動決策。

此外，海洋運動的四旋翼無人機浮標系統(tǒng)還具備安全警示和救援功能。當海洋運動者遇到危險情況時，這種系統(tǒng)可以通過聲光信號或無線通信向運動者發(fā)送警示信息，提醒他們注意安全。同時，系統(tǒng)也可以通過GPS定位和圖像識別技術，實時監(jiān)測運動者的位置和狀況，并在必要時向救援機構發(fā)送求救信號，以便及時進行救援行動。

海洋運動的四旋翼無人機浮標系統(tǒng)的出現(xiàn)，為海洋運動愛好者帶來了更多的便利和安全。它不僅可以提供航拍功能，記錄下精彩瞬間，還可以實時監(jiān)測海洋的狀況，提供安全警示和救援功能。相信隨著技術的不斷發(fā)展，這種系統(tǒng)將會越來越普及，為海洋運動愛好者帶來更好的體驗。

?? 部分代碼

T=1/100; ? ? ? ? ? ? ?% sec, Simulation step time.g = 9.81; ? ? ? ? ? ? % gravity constant (m/s2)%% Initalize:alpha_bar = pi/4; ? ? % cable angleV_bar = 5; ? ? ? ? ? ?% desired mean velocity%% Wave characteristics% AWTEC 2016: beirut, H = 2*A = 0.3 m, T = 3.5 s% Wiki: fully developped, H =0.27 m, T = 3 s% Wiki: fully developped, H =1.5 m, T = 5.7 s% Wiki: fully developped, H =4.1 m, T = 8.6 s% Wiki: Interpolate: H =2 m, T = 6.3 snu_w = 1.787*10^-6; ? % kinematic viscosity of water (m2/s)A_w = 1*1.5/2; ? ? ? ? ?% wave height (m)w_dir = 1; ? ? ? ? ? % wave direction (1 for 0 deg, -1 for 180 deg)H = 10; ? ? ? ? ? ? ? % mean water level (m)T_w = 5.7; ? ? ? ? ? ?% wave period (s)omega_w = 2*pi/T_w; ? % wave circular frequency (rad/s)k_w = omega_w^2/g; ? ?% wave number (rad/m)epsilon_w = 0; ? ? ? ?% random phase angle (rad)C_w = omega_w/k_w; ? ?% wave speed (m/s)lambda_w = C_w*T_w; ? % wave length (m)%A_w2 = 1*0.27/2; ? ? ? ?% wave height (m)w_dir2 = 1; ? ? ? ? ? % wave direction (1 for 0 deg, -1 for 180 deg)H2 = 10; ? ? ? ? ? ? ? % mean water level (m)T_w2 = 3; ? ? ? ? ? ?% wave period (s)omega_w2 = 2*pi/T_w2; ? % wave circular frequency (rad/s)k_w2 = omega_w2^2/g; ? ?% wave number (rad/m)epsilon_w2 = pi; ? ? ? ?% random phase angle (rad)%% Water Current:u_t = 0*0.2*1; ? ? ? ? ?% tidal current component (m/s)u_w = 0*0.2; ? ? ? ? % local wind current component (m/s)%% floating buoy: two cylinder shape buoys rigidly connected% the 2 cylinder structure maitain the stability of the buoy% and prevent roll motionrho_w = 1000; ? % water density (kg/m3)% Cylinder:% R_b = 0.1; ? ? ? ? ? ? % buoy radius (m), cylinder% A_b = pi*R_b^2; ? ? ? ?% (m^2)% l_b = 0.6; ? ? ? ? ? ? % buoy length (m)% m_b = 5; ? ? ? ? ? ? ? % (kg)% rho_b = m_b/(A_b*l_b); % ?buoy density (kg/m3)% J_b = m_b*R_b^2;% A_im = (m_b/2)/rho_w/l_b; % this is only for 1 one of 2 cylinders% theta = fzero(@(theta) R_b^2/2*(theta-sin(theta))-A_im,0);% zeta_im = R_b*(1-cos(theta/2)); % R-H, water surface to buoy tip% % u_s = A_w^2*omega_w*k_w*exp(2*k_w*(-zeta_im/2)); % stocks drift (m/s)% % X0_b = [0,H+R_b-zeta_im];% V0_b = [omega_w*A_w*cos(k_w*X0_b(1)+epsilon_w), 0];% Cuboid:h_b = 0.25; ? ? ? ? ? ?% buoy side (m), cuboid A_b = h_b^2; ? ? ? ? ? % (m^2)l_b = 0.8; ? ? ? ? ? ? % buoy length (m)Vol_b = A_b*l_b; ? ? ? % buoy volume (m)% for the buoy to be half immersed:m_b = rho_w*Vol_b/4; ? % buoy mass (kg)J_b = m_b*h_b*l_b/12; A_im = (m_b)/rho_w/l_b; % immersed frontal area (m^2) (different from whetted area)Delta_h = (A_im/A_b-0.5)*h_b; % z_b-zeta, buoy center above water surface u_s = w_dir*A_w^2*omega_w*k_w*exp(2*k_w*(-Delta_h/2)); % stocks drift (m/s)u_s2 = w_dir2*A_w2^2*omega_w2*k_w2*exp(2*k_w2*(-Delta_h/2)); % stocks drift (m/s)Zeta_0 = A_w*sin(epsilon_w) + A_w2*sin(epsilon_w2);X0_b = [0,H+Zeta_0-Delta_h];v_x_w = w_dir*omega_w*A_w*sin(k_w*X0_b(1)+epsilon_w)... ? ? ?+ w_dir2*omega_w2*A_w2*sin(k_w2*X0_b(1)+epsilon_w2);v_z_w = w_dir*omega_w*A_w*cos(k_w*X0_b(1)+epsilon_w)... ? ? ?+ w_dir2*omega_w2*A_w2*cos(k_w2*X0_b(1)+epsilon_w2); % inital wave velocity (m/s)V0_b = [u_t+u_w+u_s+u_s2+v_x_w, v_z_w];%Cd_f =3; % drag%drag_wave = 0.3; % wave lateral drag force (N)a_11 = 0.05*m_b; ? ? ? ?% added massa_33 = m_b;b_11 = 0; ? ? ? ? ? ? ? % added dampindomega_h = omega_w;b_33 = 2*m_b*omega_h; ? C_S = [5;9]*10^-3; ? ? ? % skin friction constantD_s = [4;0.3*3]; ? ? ? ? % sfkin friction coefficient (viscous)D_x = b_11 + D_s(1); ? ? % total drag coefficientD_z = b_33 + D_s(2);%% Cable:Lc_0 = 7; ? ? ? ? ? ? ? ?% Cable free length (m)dL_max = 0.0; ? ? ? ? ? ?% maximum cable elongation (m)T_max = 80; ? ? ? ? ? ? ?% max cable tension (N)Kc = T_max/dL_max; ? ? ? % Cable spring constant (N/m)m_c = 0.5; ? ? ? ? ? ? ? % Cable mass (kg)alpha_bar_0 = 45*(pi/180);%zq_bar = X0_b(2) + Lc_0*tan(alpha_bar_0)*sqrt(1-cos(alpha_bar_0)^2)zu_bar = X0_b(2) + Lc_0*sin(alpha_bar_0);%% Tension and azimuth control:kp_a = 7; % 10 12kd_a = 7; % 10 ?7ki_a = 2;kp_T = 5;kd_T = 0.3;ki_T = 0.8;% PID controller:kp_z = 3;kd_z = 2;ki_z = 1; % Outer Loop (Forward/Backward) Controllerkp_x = 7;kd_x = 5; % 5ki_x = 1.2; %% quadrotor:J_u = 0.03; ? ? ? ? ? ? ?% moment of inertia (kg.m2)m_u = 1.8 ?; ? ? ? ? ? ? % quadcopter mass (kg) ?1.634K = 20; ? ? ? ? ? ? ? ? ?% motors maximum thrust,each (N) % 20 40L = 0.2; ? ? ? ? ? ? ? ? % qadrotor arm length (m)Theta0 = atan2(V_bar*D_x*cos(alpha_bar_0),V_bar*D_x*sin(alpha_bar_0)+m_u*g*cos(alpha_bar_0));%10*pi/180;Tm = 1/15;M_a = m_u*Lc_0 + m_c*Lc_0;J_a = m_u*Lc_0^2 + (m_u*(Lc_0/2)^2+m_u*Lc_0/12);%X0_q = X0_b+ [0,3]; ? ?% initial CG position (m)%V0_q = [0,0]; ? ? ? ? ?% initial CG velocity (m/s) % LimitsXu_min= [-30 H]; ? ? ? ?% Window dimensions: min bordersXu_max= [30 20]; ? ? ? ?% Window dimensions: max bordersLIMIT_CMD_PITCH = 45*pi/180;LIMIT_uCMD_HEIGHT = 3.5*K;LIMIT_CMD_x = 3;% Aerodynamics:rho_a = 1.225; ? ? ? ? ? ? % air density (kg/m^3)% drag coefficient: square:1.05, sphere: 0.47, airfoil: 0.04Cd_u = 0.2; ? ? ? ? ? ? ? Ac = [0.0331 0.0331 0.05]; % Cross section area of the quadrotor in x,y and z direction (m^2)F_d_max_u = Cd_u*(0.5*rho_a*V_bar^2)*Ac% Gains:% X: ?%k1 = 3.3; %k2 = 0.58; kp_t = 10; %k1 = 0.3kd_t = 6;%k2 = 30gamma_d_x=0.4;dc_M_x=0.3;% Pitch: k3 = 4.5;%30;k4 = 2;% 0.3; ?gamma_d_p=2*0.3/0.03*2*0.2*12/4; %k1=14.6dc_M_p=6.7;%motors discrete transfer function:sys=tf(1,[Tm 1]);sysd = c2d(sys,T);Am = sysd.denominator{1};Bm = sysd.numerator{1};% Low pass filter:A_1df = [1/40 1]; ? ? ? ? ? ? ? ? ? % filter for 1 derivativeA_2df = conv([1/40 1],[1/60 1]); ? ?% filter for 2 derivativessys=tf(1,A_1df);sysd = c2d(sys,T);Am1_LPF = sysd.denominator{1};Bm1_LPF = sysd.numerator{1};sys=tf(1,A_2df);sysd = c2d(sys,T);Am2_LPF = sysd.denominator{1};Bm2_LPF = sysd.numerator{1};% Z filtersys=tf(1,conv([1/20 1],[1/20 1]));sysd = c2d(sys,T);AmZ_LPF = sysd.denominator{1};BmZ_LPF = sysd.numerator{1};% V_bar filtersys=tf(1,conv([3 1],[3 1])); % 2 5 3sysd = c2d(sys,T);AmV_LPF = sysd.denominator{1};BmV_LPF = sysd.numerator{1};% alpha_dot filtersys=tf(1,conv([1/5 1],[1/5 1]));sysd = c2d(sys,T);AmAlpha_LPF = sysd.denominator{1};BmAlpha_LPF = sysd.numerator{1};%V_bar0 = 20.8;epsilon_1 = 5; ? ? ? ?% cable tension lower bound (N)epsilon_2 = 0.05*Vol_b;A_whetted = ?l_b*h_b + 2*l_b*(h_b/4) % averageD_from_C = A_whetted*V_bar0*0.5*rho_w*C_S(1)v_x_w_max = omega_w*A_w;T_bar0 = D_from_C*V_bar0/cos(alpha_bar)V_min = epsilon_1*cosd(alpha_bar)/D_from_C + u_t + v_x_w_maxV_max = (m_b + m_u - epsilon_2*rho_w)*g*tan(Theta0)... ? ? ? ? ? ?/D_from_C+u_t+u_w+u_s+u_s2+abs(v_x_w)%% Frequency analysys:A_c = l_b*h_b;D_z0 = 55;V_bar0 = 8.4;omega_b = sqrt((rho_w*g*A_c/(m_b+a_33)));zeta_b = D_z0/(2*sqrt((m_b+a_33)*rho_w*g*A_c));omega_e = omega_w - omega_w^2*V_bar0/g*w_dir;Gb_s = tf(omega_b^2,[1 2*zeta_b*omega_b omega_b^2])% figure(1)% bode(Gb_s)% grid oni=0;for w = 0:0.1:20 ? ?i = i+1; ? ?[mag0,phase,wout] = bode(Gb_s,w); % mag0 is not in dB! ? ?mag(i,1) = (mag0); % db2mag(12.1) ? ? % 20*log10(2) ? ?OMEGA = w/omega_b; ? ?mag2(i,1) = (500/rho_w*g*A_c)/sqrt((1 - OMEGA^2)^2+(2*zeta_b*OMEGA)^2);end% w = [0:0.1:20];% figure(2)% hold on% plot(w./omega_b,mag)% plot(w./omega_b,mag2)% grid on% omega_e/omega_b

?? 運行結果

?? 參考文獻

[1]孫成,唐碧蔚,吳慧垚,等.基于Simulink的無人機模擬系統(tǒng)設計[J].航空電子技術, 2017, 48(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1007-141X.2017.01.07.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合