自然风场信号的非线性特性分析

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当前城市人口密度越来越大,城市管线也越来越密集,加之大规模生产企业的急剧增多,极易发生大范围毒害气体泄漏事故。因此,迫切需要开展毒害气体泄漏源快速定位的应用基础研究。风是毒害气体的主要载体,对自然风场变化规律的准确解读,一方面将有助于我们设计更高效的气体泄漏源寻踪算法;另一方面将对寻踪算法的参数优化提供重要线索。为此,本文从非线性及复杂网络角度对自然风场的空间分布差异及流动特性进行解读,主要工作如下:一、利用不同视距的有限穿越可视图算法对加噪前后的Lorenz时间序列进行构网,并通过分析所得网络的网络指标探讨视距对于有限穿越可视图抗噪能力的影响。结果表明,对于不含突变的Lorenz时间序列,视距无法提高有限穿越可视图算法的抗噪能力。但是对于含突变的Lorenz时间序列,视距可以充分提高有限穿越可视图算法的抗噪能力。二、利用网络模体频数对水平及竖直方向上的风速及风向时间序列进行复杂性分析。结果表明,竖直平面上风速信号的复杂性高于水平平面上的风速信号,水平平面与竖直平面内的风向信号的复杂性没有明显区别。在对风速及风向时间序列的复杂性进行对比分析时发现,虽然所有风速与风向信号的复杂性并没有明显区别,水平平面上的风速与风向信号的复杂性也没有明显区别,但是在竖直平面上,风速时间序列的复杂性高于风向时间序列。三、利用排序递归图及递归定量分析方法对室内外风速及风向时间序列进行对比分析。结果表明,室内外风速时间序列的排序递归图及递归特征量有明显区别,且室内风速时间序列的复杂性高于室外风速时间序列。然而,室内外风向时间序列的排序递归图及递归特征量并没有明显差别,即室内外风向时间序列的复杂性没有明显区别。四、首先对域重新标度分析法与消除趋势波动法这两种分形维数计算方法的抗噪能力进行对比分析。然后,利用抗噪能力较高的消除趋势波动法计算采样频率为1Hz、2Hz、4.2Hz、4.5Hz、5Hz、8.3Hz、12.5Hz、16.7Hz的风速时间序列的分形维数,并比较不同采样频率风速时间序列的分形维数的变化趋势,为风速仪的优化选型提供指导。
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