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      拖拉機智能定位監(jiān)測系統(tǒng)設計—基于粒子群優(yōu)化和WSN

      2018-07-10 11:39:38甘沛沛
      農(nóng)機化研究 2018年8期
      關鍵詞:原理圖拖拉機粒子

      甘沛沛

      (陜西航空職業(yè)技術學院 電子工程學院,陜西 漢中 723102)

      0 引言

      隨著互聯(lián)網(wǎng)、半導體技術、計算機技術和物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,人們對特定目標進行監(jiān)控、定位及導航的需求逐漸加大。近年來,無線通訊技術的迅猛發(fā)展,使得遠程智能控制獲得了長足的發(fā)展,無線傳感網(wǎng)絡備受人們關注。為此,本文引入粒子群優(yōu)化算法和無線傳感技術,提出了一種拖拉機智能定位監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)將無線傳感網(wǎng)絡與智能控制算法相結合,應用于拖拉機的實時定位,具有可靠性高和實時性強等優(yōu)勢。

      1 粒子群優(yōu)化算法

      粒子群(PSO)是追蹤鳥群尋覓食物過程得出的一種求優(yōu)算法,其模擬鳥群在飛行過程中方向和速度不可知的特性,從一個初始點向其他地方飛行。在求優(yōu)算法中,“粒子”作為研究對象,與種群中的鳥一一對應,但這種粒子和生活中顆粒沒有任何關系,其無質(zhì)與量的概念,而僅僅代表全局求優(yōu)過程中一個帶求解問題。速度和位置是粒子的兩要素,二者都可用向量來表示(即粒子狀態(tài)由位置和速度兩種向量表示),所有粒子的共同目標是根據(jù)已設定函數(shù)求解最優(yōu)目標解。其中,速度要素主要是把控粒子的方向和位移量。鳥群尋找的食物目標就是所需解決問題的最優(yōu)解,粒子群體間通過相互交流、相互傳遞信息確定最終找到食物的位置。因此,在求解過程中,所有粒子都應該記下當前尋找到的最優(yōu)位置信息,也就是其中一個最優(yōu)解,并獲得除自己以外所有粒子的最佳位置信息(即全局最優(yōu)解)。粒子根據(jù)這兩個最優(yōu)解,判斷自己當前位置到食物位置的最佳路線,然后去尋找食物。

      粒子群優(yōu)化算法原理描述:假設在一個n維立體空間中鳥群數(shù)量為M(即粒子數(shù)為M),第i個粒子的位置Xi=[xi1,xi2,…,xin],速度Vi=[vi1,vi2,…,vin],根據(jù)目標函數(shù)求出Xi,便可以確定粒子的優(yōu)劣程度;Pi為第i個粒子的最優(yōu)值,Pi=[pi1,pi2,…,pin];Pg為此刻搜索得出的全局最優(yōu)值,Pg=[pg1,pg1,…,pgn]。那么粒子位置和速度之間的調(diào)整表達式為

      (1)

      (2)

      其中,d為小于等于n的正整數(shù);k為求解次數(shù);r1、r2∈[0,1],表示群里的多樣性;ω為慣性系數(shù);c1和c2為學習因子,分別控制和個體和全局最優(yōu)位置的位置遠近關系。

      每個粒子個體最優(yōu)解更新表達式為

      (3)

      所有粒子的全局最優(yōu)解更新表達式為

      f(Pg)=min[f(pi)]

      (4)

      粒子群優(yōu)化算法流程如圖1所示。

      2 WSN技術

      由于農(nóng)業(yè)車輛常常在收獲季節(jié)高強度大面積的工作,因此往往需要對其作業(yè)地點進行定位追蹤,車輛定位也是車聯(lián)網(wǎng)重要的技術之一。定位系統(tǒng)是車輛路徑規(guī)劃的基礎,WSN作為農(nóng)業(yè)車輛路徑規(guī)劃和導航的移動節(jié)點,各個無線傳感器通過附件節(jié)點位置進行位置追蹤。根據(jù)定位精度和實時性的區(qū)別,WSN主要包括RSSI、TDOA、AOA和TOA4種算法,并且各有各的優(yōu)勢與不足。

      2.1 RSSI測距法

      RSSI測距原理:將節(jié)點發(fā)射功率值與實際節(jié)點測量信號強度值進行對比,以信號傳播衰減為依據(jù)確定距離。由于拖拉機工作環(huán)境復雜多變,天氣變化多端,外界干擾多,系統(tǒng)不太穩(wěn)定;而RSSI測距可以通過傳感節(jié)點測量感知到的功率,根據(jù)信號傳播模型確定節(jié)點之間的距離,抗干擾性強。因此,采用RSSI算法是最佳的測距方法。其信號衰減模型公式為

      (5)

      其中,p(d)為距離為d時節(jié)點測得的信號值;p(d0) 為節(jié)點與基站相距d0時節(jié)點測得的信號值;n為比例系數(shù),與障礙物大小、形狀以及材料相關;nW為節(jié)點與基站二者中間的障礙物數(shù)量;WAF為無線信號損耗值;C為信號穿過障礙物的個數(shù)。在節(jié)點和另一附近節(jié)點進行通訊時,信號強度值可以被其他節(jié)點測得,并且不會消耗信號帶寬能量值。

      2.2 三邊測量法

      在WSN定位過程中,信息不明的節(jié)點能夠以與其他3個參考節(jié)點之間的距離,采用三邊、多變坐標法求出其坐標。當定位的3個節(jié)點位置為線性時,無法采用該算法進行計算,因此常常采用參考節(jié)點中二次迭代法進行計算決策。

      三維坐標系中,必須知道未知點與4個或以上已知幾點距離,才能夠確定搞點的空間坐標位置。WSN節(jié)點坐標中,因為是二維平面,所以只需知道3個點就可以求出該點坐標。三邊測量原理如圖2所示。

      圖2 三邊測量原理圖

      設定D(x,y)未知,A(x1,y1)、B(x2,y2)和C(x3,y3)為已知,D與3點之間的距離為 d1、d2和d3。距離計算表達式為

      (6)

      化簡后為

      (7)

      2.3 三角測量法

      由于WSN節(jié)點坐標是二維平面,三角測量法只需要兩個參考節(jié)點便可求出未知節(jié)點坐標。設定S(x,y)為未知節(jié)點,A(x1,y1)和B(x2,y2)為已知節(jié)點,節(jié)點S和A、B的角度為α、β。三角測量原理如圖3所示。

      圖3 三角測量原理圖

      圖3中,三角測量法計算公式為

      (8)

      3 拖拉機智能定位監(jiān)測系統(tǒng)的實現(xiàn)

      3.1 智能定位監(jiān)測系統(tǒng)硬件設計

      智能定位監(jiān)測系統(tǒng)硬件主要是圍繞無線通信模塊、Samsung s3c2410A處理器及其他外圍電路來實現(xiàn)的,具體包括串行接口、時鐘電路、JTAG調(diào)試接口、復位電路、AD/電池供電電路和無線傳輸模塊等。系統(tǒng)硬件框架如圖4所示。

      圖4 系統(tǒng)硬件框架圖

      無線測試模塊采用DIGI公司的XBee模塊,其支持2.4G Zig Bee 協(xié)議,自身資源豐富,接收靈敏度高,抗干擾性強,并且支持低功耗模式。該模塊共包含 RS232 串口轉換、JTAG、按鍵和電源等4部分電路。

      1)RS232 串口電路。RS232 是一種串行通訊接口,一般以9 PIN管腳的型態(tài)出現(xiàn),由電平轉化芯片SP3223EEA驅(qū)動控制。通過SP3223EEA芯片的電平轉換,可以實現(xiàn)計算機與網(wǎng)關節(jié)點的數(shù)據(jù)信息發(fā)送。RS232無線測試接口電路如圖5所示。

      圖5 RS232無線測試接口電路圖

      2)JTAG電路。JTAG是一種國際標準測試協(xié)議,主要用于測試處理器內(nèi)部的模式選擇、時鐘信號及數(shù)據(jù)輸入輸出等,通過該接口可以實現(xiàn)系統(tǒng)移植和程序在線測試等功能。JTAG電路原理圖如6所示。

      圖6 系統(tǒng)JTAG電路原理圖

      3)按鍵電路。按鍵電路主要有復位和和命令兩種模式,其按鍵值與處理器端口配置有關。系統(tǒng)按鍵原理如圖7所示。

      4)電源電路。本系統(tǒng)共有兩種供電方案:一種是由電池供電,另一種是通過AMS1084芯片將USB或仿真器提供的電源轉化為3.3V電壓。無線通信模塊需長期供電,當無外部電源供電時采用電池供電模式。另外,因電路對無線通信模塊芯片干擾大,因此一般需進行濾波處理。具體電路圖如圖8所示。

      圖7 系統(tǒng)按鍵原理圖

      圖8 系統(tǒng)電源原理圖

      3.2 智能定位監(jiān)測系統(tǒng)軟件設計

      無線通信模塊中的網(wǎng)關對整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接發(fā)具有重要作用,是節(jié)點信息交互的樞紐。一般先經(jīng)由它接收遠程后臺發(fā)送的指令信息,然后實現(xiàn)信標節(jié)點和未知節(jié)點的通信,并將最終數(shù)據(jù)信息回發(fā)給遠程控制中心,方便工作人員實時檢測定位情況和了解節(jié)點運行狀態(tài)。無線通信模塊網(wǎng)關程序流程如圖9所示。

      圖9 無線通信模塊網(wǎng)關程序流程圖

      4 實驗結果與分析

      本文為了驗證拖拉機智能定位監(jiān)測系統(tǒng)設計是否可行,利用 MatLab對其進行了系統(tǒng)仿真。仿真過程中假設拖拉機在0dbm下進行作業(yè),無線通訊模塊信標節(jié)點通信半徑為30m。將3次最優(yōu)結果采用最小二乘法進行擬合,如圖10所示。

      圖10 實驗結果擬合圖

      由圖10可以看出:該智能定位監(jiān)測系統(tǒng)能夠準確估計拖拉機的位置,誤差系數(shù)較小,并能對累計誤差進行智能化處理,較大程度減少了累計誤差,使得車輛在整個模擬過程中誤差在0.5m以內(nèi),證實了該定位算法具有較高的準確性和穩(wěn)定性。

      5 結論

      首先介紹了粒子群優(yōu)化算法和WSN技術的特點和原理,然后根據(jù)拖拉機在作業(yè)過程中的實際需求設計了一種拖拉機智能定位監(jiān)測系統(tǒng)。利用MatLab對定位算法進行了仿真實驗,結果表明:該系統(tǒng)能夠準確估計拖拉機的位置,誤差系數(shù)較小,在滿足定位精度的情況下較大程度地減少了累計誤差,使得車輛在整個模擬過程中誤差在0.5m以內(nèi),能夠準確完成對目標定位的功能。

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