【摘 要】
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确定室内污染源的位置对于保障室内空气品质和环境安全均具有重要意义.针对机械通风室内稳定流场中时变污染源的定位问题,本文提出了一种基于改进粒子群算法的多机器人嗅觉方
【机 构】
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南京工业大学城市建设学院,南京,211800南京工业大学计算机科学与技术学院,南京,211800;南京工业大学能源科学与工程学院,南京,211800;军事科学院国防工程研究院,北京,100850;中国
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确定室内污染源的位置对于保障室内空气品质和环境安全均具有重要意义.针对机械通风室内稳定流场中时变污染源的定位问题,本文提出了一种基于改进粒子群算法的多机器人嗅觉方法(UPSO)并通过实验验证了该方法的有效性.在实验中,以周期性时变源为对象,利用风扇营造稳定流场环境,通过3台机器人进行源定位实验.针对两个典型的源位置CS1(下风区)和CS2(回流区),利用UPSO方法分别开展了15组独立实验,分别成功了15组和12组(成功率分别为100％和80％),说明UPSO方法具有较高的成功率.进而针对源位置CS1,利用基于标准粒子群算法的源定位方法(SPSO)进行实验,该方法仅成功了2组(成功率为13.3％).对比UPSO和SPSO方法的实验结果说明了本文方法的成功率明显高于SPSO方法,SPSO由于成功率较低尚不能满足实际应用的需求.
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