[发明专利]重建储粮温度场的方法

摘要

一种重建储粮温度场的方法，由设置声波传感器、用自适应鸟群方法重建储粮温度场、确定被测储粮区域的温度场步骤组成。本发明采用自适应鸟群方法重建黄豆温度场，能准确地重建出所测黄豆区域的温度场分布，在鸟群的飞行行为中加入移动步长，并根据鸟的局部及全局极值，动态地改变学习因子的大小，使其在前期具有较强的自学能力，提高了全局搜索能力，后期强化鸟的社会学习能力，加快了收敛速度。本发明具有重建精度高、收敛速度快等优点，可用于重建储粮区域的温度场。

主权项

1.一种重建储粮温度场的方法，其特征在于它是由下述步骤组成：(1)设置声波传感器在被测储粮区域的四周设置声波传感器，形成声波路径，采用快速互相关结合抽样率变换的时延法得到有效路径的声波传播时间；(2)用自适应鸟群方法重建储粮温度场1)建立适应度函数其中，是系数矩阵，代表m×n的维权因子，a_mn表示第m条声波路径穿过第n个像素的长度，m、n为有限的正整数，X＝(v₁v₂…v_n)^T在温度场求解中代表n维声速倒数分布向量，v_n代表声波穿过第n个像素的平均速度，b＝(t₁t₂…t_m)^T在温度场求解中代表m维的各有效传播路径上的声波传播时间向量，t_m代表第m条声波的声波传播时间；生成N×1的随机矩阵作为N只鸟的初始位置， 通过适应度函数计算鸟的最佳适应度函数值，作为鸟的位置；2)根据迭代次数k和飞行频率FQ的关系确定鸟处于觅食、警戒状态或者处于飞行状态,k∈[1,...,M]，最大迭代次数M取值1000，FQ为有限的正整数；如果满足：k对FQ取余不为0，鸟处于觅食或警戒状态，执行步骤3)，否则处于飞行状态，执行步骤4)；3)在(0,1)内产生一个随机数，觅食概率R∈[0,1]，当产生的随机数小于R时，鸟处于觅食状态，否则处于警戒状态；鸟处于觅食状态时，其行为满足公式(2)：P＝1+exp(‑(1‑pFit_id/pFit_i))              (3)Q＝1+exp(‑(1‑sumFit/pFit_i))                            (4)其中i∈[1,...,N]，鸟群数目N的值取为40，j∈[1,...,D]，D为有限的正整数，rand(0,1)表示在[0,1]范围内独立均匀分布的随机数，表示第i只鸟在第j维时第k次迭代的位置，p_i,j表示鸟群中第i只鸟在第j维的最佳位置，P是认知加速因子，Q是社会加速因子，g_j表示鸟群在第j维时的最佳位置，pFit_i表示第i只鸟的最佳适应度值,pFit_id表示第i只鸟局部极值的最佳适应度值，sumFit表示整个鸟群的最佳适应度值之和；鸟处于警戒状态时，其行为满足公式为：其中，h∈[1,...,N]且h≠i，rand(‑1,1)表示在[‑1,1]范围内独立均匀分布的随机数，mean_j表示整个鸟群在第j维的平均位置，ε是一个极小的常数，用来避免分母出现0的情况，A1为一只鸟向鸟群中心移动过程中由环境引发的间接作用，A2为一只鸟向中间位置移动的直接影响因素，间接影响因子a1的值取0.001，直接影响因子a2的值取1；确定鸟的个体适应度函数值，如果当前位置优于前次保留位置，则保留当前鸟的个体位置为最佳位置，并对鸟的位置进行更新；4)鸟处于飞行行为时，鸟群分成生产者和乞讨者两类，生产者积极寻觅食物，乞讨者随机跟随一个生产者寻找食物，飞行行为中生产者和乞讨者的位置更新公式分别为：其中，randn(0,1)代表产生服从均值为0，标准差为1的高斯分布的一个随机数，step表示移动步长，step∈[1,5]，step取值为2，FL(FL∈[0,2])表示乞讨者跟随生产者寻找食物；确定鸟的个体适应度函数值，如果当前位置优于前次保留位置，则保留当前鸟的个体位置为最佳位置，并对鸟的位置进行更新；5)当达到最大迭代次数M时，获得鸟群的最佳位置，即得到声波穿过温度场的声速倒数分布向量X，根据粮食中声波传播速度c_m与温度T的关系式：其中Z为气体介质的声音常数，λ为声速转换因子，获得测量区域温度场每个像素中心的温度值；(3)确定被测储粮区域的温度场用四格点样条插值法进行插值，得到被测储粮区域的温度场分布。