基于PSO-BP混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法
技术特征：
1.基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于：所述步骤s1中，通过三维可视化实体模拟软件建立无人机仿真模型，通过feko仿真求解屏蔽前无人机内部场强；通过三维可视化实体模拟软件建立屏蔽罩模型，通过feko仿真求解屏蔽后无人机内部场强。
3.根据权利要求2所述基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于：设置激励源为平面波，求解的角度为求解面上的0～360°，每间隔18°设置一个求解方向，求解的场域设置为水平方向经过无人机中心点的平面，观测点为带屏蔽罩的无人机内部中心点。
4.根据权利要求3所述基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于：对于屏蔽罩的优劣判断，通过无人机内部中心点所测得干扰场强的大小来判断，干扰场强越小，屏蔽罩的性能越好；
5.根据权利要求1所述基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于：所述步骤s2中，
6.根据权利要求5所述基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于：通过矩量法计算三因素四水平方案的结果，无人机内部电场强度大小与边缘开口距离无人机屏蔽罩边长的距离为d1、上下方形开口之间的距离为d2、开孔数量n存在相关性。
7.根据权利要求1所述基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于：所述步骤s3包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于：所述步骤s4中，bp神经网络训练过程，包括如下步骤：
9.根据权利要求1所述基于pso-bp混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，其特征在于：还包括步骤s5：通过矩量法求解出上述设计方案下屏蔽罩的屏蔽效果，具体是：
技术总结
基于PSO‑BP混合算法的输电线路巡检无人机电磁干扰屏蔽罩设计方法，包括建立无人机三维仿真模型、屏蔽罩精细模型，确定无人机内部电磁强度的影响因素；采用正交试验设计方法，确定不同因素组合条件，并采用矩量法计算各种组合条件下无人机内部电场强度；采用全局搜索能力强的粒子群算法(PSO)去确定BP神经网络初始的权值和阈值，探索神经网络权重的搜索空间，通过模拟粒子在解空间中的搜索以及进行迭代更新从而寻找最优解；在每次迭代过程中对BP神经网络进行权重的局部调整，以逐步优化网络的性能，进而实现屏蔽罩结构最优解的获取。该方法主要考虑对电力无人机的屏蔽罩进行设计和优化，提高其抗干扰能力。具备应用性强、计算量小且高效准确的优点。
技术研发人员：陈彬,刘增鹏,黄力,贾燕峰,丁锐鑫,姚俊伟,杨楚原,万妮娜,郭昊,徐溧,李勃诚,张少峰,李飚,王佳琳,张逸群,赵元林,孙君录,周乐超,刘华锋,曾海燕,杨辉,任东风,叶剑锋,张鹏超,张岩鹏,杨彬彬,朱永宁,茌旭,林正胜
受保护的技术使用者：三峡大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
技术研发人员：陈彬,刘增鹏,黄力,贾燕峰,丁锐鑫,姚俊伟,杨楚原,万妮娜,郭昊,徐溧,李勃诚,张少峰,李飚,王佳琳,张逸群,赵元林,孙君录,周乐超,刘华锋,曾海燕,杨辉,任东风,叶剑锋,张鹏超,张岩鹏,杨彬彬,朱永宁,茌旭,林正胜
技术所有人：三峡大学
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