Оптимизация режима функционирования беспилотного летательного аппарата при взятии пробы морской воды

Авторы

Мамедов И. Э.^*, Шарифова Б. А.^**

Национальное аэрокосмическое агентство Азербайджана, ул. Ахундова Сулеймана Сани, 1, Баку, AZ1115, Азербайджанская Республика

*e-mail: i.mamedov09@gmail.com
**e-mail: sharifova_b@yandex.ru

Аннотация

Рассматриваются вопросы применения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) для определения соле­ности и электрической проводимости морской воды. Сформулирована задача формирования эмпирической мо­дели БПЛА в режиме взятия проб воды. Предложен эвристический алгоритм создания эмпирической модели БПЛА, используемого для исследования качества воды. Предложена эмпирическая модель БПЛА в режиме сбора проб для проведения анализа проб. Косвенная валидация созданной эмпирической модели показала хорошее совпа­дение характера экспериментальных зависимостей и модельных зависимостей, полученных на базе эвристичес­кого алгоритма функционирования БПЛА в режиме исследования качества воды.

Ключевые слова

электропроводимость, БПЛА, морская вода, эмпирическая модель, эвристический алгоритм

Библиографический список

1. Xu Z., Dong Q., Otieno B., Liu Y., Williams I., Cai D., Li Y., Lei Y., Li B. Real-time in situ sensing of multiple water quality related parameters using micro-electrode array fabricated by inkjet-printing technology (IPT) // Sensors and Actuators B: Chemical. 2016. Vol. 237, pp. 1108-1119. DOI: 10.1016/j.snb.2016.09.040

2. Liu R., Xu F., Zhang P.,Yu W., Men C. Identifying non­point source critical source areas based on multi-factors at a basin scale with SWAT // Journal of Hydrology. 2016. Vol. 533, pp. 379-388. DOI: 10.1016/ j.jhydrol.2015.12.024

3. Sivanpillai R. (ed.) Biological and Environmental Hazards, Risks, and Disasters. – Academic Press: Boston, MA, USA, 2016. Chapter 2, pp. 5–43.

4. Gupta C. Toxicology of Chemical Warfare Agents: Handbook. – 2nd edition. – Academic Press: Boston, MA, USA, 2015. Chapter 31, pp. 421-429.

5. Winkelbauer A., Fuiko R., Krampe J., Winkler S. Crucial elements and technical implementation of intelligent monitoring networks // Water Science & Technology. 2014. Vol. 70. No. 12, pp. 1926-1933. DOI: 10.2166/ wst.2014.415

6. Winkler S., Zessner M., Saracevic E., Fleischmann N. Intelligent monitoring networks –Transformation of data into information for water management // Water Science & Technology. 2008. Vol. 58. No. 2, pp. 317– 322. DOI: 10.2166/wst.2008.672

7. Tyler A.N., Hunter P.D., Carvalho L/, Codd G.A., Elliott J.A., Ferguson C.A., Hanley N.D., Hopkins D. W., Maberly S.C., Mearns K.J. et al. Strategies for monitoring and managing mass populations of toxic cyanobacteria in recreational waters: A multiinterdisciplinary approach // Joint Environment and Human Health Programme: Annual Science Day Conference and Workshop. 2009. Vol. 8. Supplement DOI: 10.1186/1476-069X-8-S1-S11

8. Schaeffer B.A., Schaeffer K.G., Keith D., Lunetta R.S., Conmy R., Gould R. W. Barriers to adopting satellite remote sensing for water quality management // International Journal of Remote Sensing. 2013. Vol. 34. No. 21, pp. 7534–7544. DOI: 10.1080/ 01431161.2013.823524

9. Gholizadeh M.H., Melesse A.M., Reddi L. A comprehensive review on water quality parameters estimation using remote sensing techniques // Sensors. 2016. Vol. 16. No. 8, p. 1298. DOI: 10.3390/s16081298

10. Blaas H., Kroeze C. Excessive nitrogen and phosphorus in European rivers: 2000–2050 // Ecological Indicators. 2016. Vol. 67, pp. 328–337. DOI: 10.1016/ j.ecolind.2016.03.004

11. Karimanzira D., Jacobi M., Pfuetzenreuter T., Rauschenbach T., Eichhorn M., Taubert R., Ament C. First testing of an AUV mission planning and guidance system for water quality monitoring and fish behavior observation in net cage fish farming // Information Processing in Agriculture. 2014. Vol. 1. No. 2, pp. 131 – 140. DOI: 10.1016/j.inpa.2014.12.001

12. Koparan C. Unmanned aerial vehicle (UAV) – assisted water sampling. – A Thesis Presented to the Graduate School of Clemson UniversityIn Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree Master of Science Plant and Environmental Sciencesby, 2016.

13. Koparan C. Unmanned aerial vehicle (UAV) – assisted water sampling. – Annual International Meeting, ASABE, St. Joseph, MI, USA, 2016.

14. Матвеев A.B., Бобронников B.T. Методика проектирования систем управления летательных аппаратов с использованием среды программирования MATLAB/Simulink // Вестник Московского авиационного института. 2009. Т. 16. № 4. С. 53-61.

15. Павлова Н. B, Лунев Е.М. Программно-алгоритмическое обеспечение для определения навигационных параметров беспилотного летательного аппарата на базе фотоизображения // Вестник Московского авиационного института. 2009. Т. 16. № 6. С. 111-119.

16. Koparan C., Koc A.B., Privette C.V., Sawyer C.B., Sharp J.L. Evaluation of a UAV – Assisted Autonomous water sampling // Water. 2018. Vol. 10. No. 5, p. 655. DOI: 10.3390/w10050655

17. Ore J.-P, Burgin A., Schoepfer V., Detweiler C. Towards monitoring saline wetlands with micro UAVs. URL: http://cse.unl.edu/~jore/pdf/Towards_Monitoring_Saline_Wetlands_with_Micro_UAVs.pdf

18. Koparan C., Koc A.B., Privette C.V., Sawyer C.B. In situ water quality measurements using an unmanned aerial vehicle (UAV) system // Water. 2018. Vol. 10. No. 3, p. 264. DOI: 10.3390/w10030264

19. Koparan C., Koc A.B., Privette C.V., Sawyer C.B. Autonomous in situ measurements of noncontaminant water quality indicators and sample collection with a UAV // Water. 2019. Vol. 11. No. 3, p. 604. DOI: 10.3390/w11030604

20. Эмпирическая модель, https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BC%D0%BF%D0%B8%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C

21. Оскорбин Н.М., Суханов С.И. Теоретические и эмпирические модели процессов и их приложения // Известия Алтайского государственного университета. 2017. № 1(93). С. 110-114. DOI: 10.14258/izvasu(2017)1-21

Скачать статью