华能如东八仙角海上风力发电有限责任公司;河海大学;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司庞然获国家专利权
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龙图腾网获悉华能如东八仙角海上风力发电有限责任公司;河海大学;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司申请的专利一种基于磁场定位的沙土运动监测方法及沙土运动监测系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120489213B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510401582.2,技术领域涉及:G01D21/02;该发明授权一种基于磁场定位的沙土运动监测方法及沙土运动监测系统是由庞然;厉展辰;周峰峰;管大为;孙捷;严祺慧;姚子顺;严浩;孙铭;沈泛怡设计研发完成,并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于磁场定位的沙土运动监测方法及沙土运动监测系统在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于磁场定位的沙土运动监测方法及沙土运动监测系统,包括待监测的沙土,在沙土中植入若干标记磁性颗粒,在待监测区域的四周或者上方布设传感器阵列,所述传感器阵列包括至少三个磁场传感器,且磁场传感器个数与标记磁性颗粒个数相同。通过磁场定位技术,能够克服传统技术的限制,实现实时高精度监测。
本发明授权一种基于磁场定位的沙土运动监测方法及沙土运动监测系统在权利要求书中公布了:1.一种基于磁场定位的沙土运动监测方法,其特征在于:具体包括以下步骤: 步骤S1,选取若干符合要求的标记磁性颗粒,将标记磁性颗粒植入到监测区域的沙土中; 步骤S2,设置包括若干磁场传感器组成的传感器阵列,对传感器阵列进行校准,将校准后的传感器阵列布设在监测区域的周围或者上方; 步骤S3,通过磁场传感器采集不同位置的实时磁场数据,数据处理模块对实时磁场数据进行预处理,滤除环境噪声和干扰; 步骤S4,将步骤S3处理后若干磁场传感器的数据进行融合,定位算法模块利用磁场变化情况反演推出磁场源的位置信息,确定每个标记磁性颗粒在监测区域内的具体位置; 利用磁场变化情况反演推出磁场源的位置信息的具体步骤为: 步骤S41,构建物理模型,将每个标记磁性颗粒视为一个磁偶极子,并定义为,磁场传感器定义为,则标记磁性颗粒的三维坐标为,其中n,磁场传感器的三维坐标为,其中n,; 步骤S42,构建磁偶极子模型,在标记磁性颗粒距离为处的磁场表示为,其描述为: , 公式中,为标记磁性颗粒与磁场传感器之间的距离,, 为真空磁导率, 为标记磁性颗粒的磁矩向量; 步骤S43,构建测量方程,确定传感器阵列中磁场传感器测量得到的所有标记磁性颗粒的磁场总和: , 公式中,为所有标记磁性颗粒的磁场总和,; 步骤S44,基于每个标记磁性颗粒的磁场与磁场传感器的空间位置,建立以下关系: , 公式中,通过神经网络训练得到的非线性方程求解获得,其测量值表示为一组包含未知坐标的非线性方程; 通过神经网络对非线性方程进行训练的过程为: 步骤S441,准备训练数据集,其中,是输入特征向量,为目标输出,表示所有标记磁性颗粒的磁场总和的预测值; 步骤S442,定义前馈神经网络,设定包括输入层、隐藏层以及输出层,输入层输入特征,传递至隐藏层后通过非线性激活函数进行变换,隐藏层的输出继续传递至输出层,得到所有标记磁性颗粒的磁场总和的预测值, , 公式中,为神经网络模型,为神经网络中的可训练参数; 步骤S443,计算预测值与真实值之间的误差,采用均方误差作为误差函数,具体为 , 公式中,为损失函数,为的最大数量n,且; 步骤S444,使用反向传播算法来计算损失函数对可训练参数的梯度,即; 步骤S445,通过梯度下降或优化算法更新神经网络模型的权重,即; 公式中,为学习率; 步骤S446,重复步骤S442-步骤S445,直至损失函数收敛至预设标准较小值或者达到预设训练轮次,完成包含未知坐标的非线性方程组的训练; 步骤S45,通过求解非线性方程,得到标记磁性颗粒与磁场传感器之间的距离;通过对每个标记磁性颗粒与磁场传感器的距离进行三角定位,迭代求解确定标记磁性颗粒的三维坐标; 求解非线性方程的具体过程为: 步骤S451,通过非线性方程确定标记磁性颗粒的三维坐标,此处非线性方程为: ; 公式中,为标记磁性颗粒与磁场传感器之间的距离,其根据构建的磁偶极子模型获取,即; 步骤S452,采用非线性最小二乘法对步骤S451中的非线性方程进行求解,将每个磁场传感器的数据输入其中,获得最接近每个标记磁性颗粒的三维坐标; 步骤S5,在时间序列中对确定的标记磁性颗粒具体位置进行实时跟踪,记录标记磁性颗粒位置的变化,生成运动轨迹; 步骤S6,基于步骤S5生成的标记磁性颗粒运动轨迹,分析监测区域内沙土的运动情况。
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