【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于堤坝渗漏探测技术，具体属于一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法。
技术介绍
1、堤坝渗漏探测方法有以下几种：
2、一、通过人工巡查，只适用于小型水库，而且巡视效率低，对巡查人员的危险性高。
3、二、光纤渗流监测技术，利用光纤传输的抗干扰性实现信号的稳定传输，但是光纤监测的精度依赖于前端传感器，而且光纤监测需要预埋，成本高。
4、三、无人机搭载红外设备巡检，无人机利用红外设备获知堤坝的温度场图像，再由人根据温度场异常区域，来粗略地定位渗流通道。无法做到准确地定位渗漏通道。
技术实现思路
1、本专利技术的一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，主要为了解决如何根据温度场准确地定位渗漏通道。
2、为了实现上述目的，本专利技术的一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，包括以下步骤，
3、s1：利用搭载了红外探头设备的无人机，拍摄堤坝的红外温度场图像；
4、s2：在s1中的红外温度场图像中，按堤坝的长度方向，建立若干个测点；以测点的距离作为横轴，温度作为纵轴建立坐标系，绘制各个测点的实测坐标；
5、s3：建立所有渗漏通道在各测点的温度表达式tji；建立渗漏通道的二维温度场目标函数f；
6、
7、
8、其中，c1i、c2i为第i个渗漏通道产生的温度场参数；x0i为i个渗漏通道中心位置在测量坐标系统下的位置横坐标；xj为测点j在测量坐标系统下的位置横坐标；
9、s4：依据s3中式(1)建立热传导模型式，由热传导模型式拟合s2中各测点的实测坐标，形成拟合温度曲线，修正拟合温度曲线；计算各测点的实测温度值与修正后拟合温度值的残差，将各测点的残差拟合，获得残差插值曲线，由残差插值曲线获知渗漏通道关于c1i、c2i和x0i的粗略数值；
10、s5：将s4中渗漏通道关于c1i、c2i和x0i的粗略数值作为初始值，s3中式(2)作为适应度函数，利用粒子群算法，迭代计算出渗漏通道关于c1i、c2i和x0i的准确数值。
11、进一步地，步骤s3中，令式(1)中的n＝1，则，热传导模型为：
12、tj＝c1iln|xj-x0i|-c2i (3)。
13、进一步地，步骤s3中，修正拟合温度曲线，即将拟合温度曲线沿纵轴移动0.36。
14、实际操作下，实测温度与拟合温度之间的残差很小，这给后续的规律体现造成了麻烦。因此人为地将拟合温度曲线移动0.36，在温度不失真的情况下，让残差具有可比性，为后续地规律体现提供方便。
15、进一步地，步骤s4中，利用三次样条插值曲线，将各测点的实测温度值与修正后拟合温度值的残差拟合。
16、进一步地，步骤s4中，在残差插值曲线中，忽略由于勘探范围限制所造成地未能完全揭示的渗漏通道。
17、有益效果：
18、1、绘制了残差插值曲线，根据残差插值曲线的波谷，可以大致地判断出渗漏位置；也可以根据波谷的数量，分析出渗漏通道的数量。
19、2、建立了渗漏通道的二维温度场目标函数f，利用粒子群算法，可以准确地计算出渗漏位置。
20、3、先通过残差插值曲线大致地计算出渗漏位置，作为初始值，再利用粒子群算法迭代计算渗漏通道的准确位置，有助于节约计算次数和迭代时间。
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1.一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，其特征在于，步骤S3中，令式(1)中的n＝1，则，热传导模型为：
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，其特征在于，步骤S3中，修正拟合温度曲线，即将拟合温度曲线沿纵轴移动0.36。
4.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，其特征在于，步骤S4中，利用三次样条插值曲线，将各测点的实测温度值与修正后拟合温度值的残差拟合。
5.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，其特征在于，步骤S4中，在残差插值曲线中，忽略由于勘探范围限制所造成的未能完全揭示的渗漏通道。
【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，其特征在于，步骤s3中，令式(1)中的n＝1，则，热传导模型为：
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的无人机红外线探渗方法，其特征在于，步骤s3中，修正拟合温度曲线，即将拟合温度曲线沿纵轴移...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨楚楚，刘仡然，刘雨菲，刘睿阳，张欣悦，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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