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摘要:
潜艇、载人航天器等密闭微环境随着人员停留时间的延长,其舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,因此迫切需要开展快速准确的污染浓度预测以及对突发不确定污染源辨识的技术研究,并提高密闭环境主动应对突发污染的能力.对舱室污染浓度进行动态预测和污染源项强度辨识是实现舱室空气质量实时预测的关键.建立了集总污染源概念,提出了联合使用卡尔曼滤波和最小二乘算法的舱室突发污染辨识与浓度预测方法,并与建立的变结构污染浓度模型相结合,同时完成了集总污染源散发强度的动态辨识和污染浓度状态预测.另外,在突发污染源定位方面开展了前期的探讨研究工作,建立了一种新的多维浓度离散随机模型,并提出了基于多假设特征匹配的突发污染源定位方法研究.通过匹配观测数据序列与单参数(源位置)多假设获得的传感器处浓度响应序列特征来实现源项定位及散发时间估计,可初步确定源散发强度
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农业非点源污染
影响因素
预报模型
防治措施
重点研究领域
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 密闭舱室突发污染浓度动态预测与源项辨识
来源期刊 中国舰船研究 学科 交通运输
关键词 舱室环境 污染源辨识 浓度预测 卡尔曼滤波
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 64-67
页数 分类号 U664.9
字数 3515字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3185.2012.03.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王浚 北京航空航天大学航空科学与工程学院 150 887 15.0 22.0
2 庞丽萍 北京航空航天大学航空科学与工程学院 47 226 8.0 14.0
3 曲洪权 北方工业大学信息工程学院 37 77 5.0 6.0
4 胡涛 北京航空航天大学航空科学与工程学院 7 17 3.0 3.0
传播情况
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2018(3)
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研究主题发展历程
节点文献
舱室环境
污染源辨识
浓度预测
卡尔曼滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国舰船研究
双月刊
1673-3185
42-1755/TJ
大16开
湖北省武汉市张之洞路268号
2006
chi
出版文献量(篇)
1977
总下载数(次)
4
总被引数(次)
8939
论文1v1指导