6、物联网在空气与噪音污染监测及工业流程管理中的应用

物联网在空气与噪音污染监测及工业流程管理中的应用

1. 智能空气与噪音污染监测系统

1.1 系统实验与结果

借助智能空气与噪音污染监测系统(AIR - O - SPY),能够实现对模拟环境中空气和噪音污染水平的实时数据采集。这些实时数据会显示在AIR - O - SPY安卓应用的屏幕上,同时也会通过Ubidots以动态图表的形式展示在Firebase上。依据空气和噪音污染的不同水平,还能获取相应的可行解决方案。

为验证和检验所提出模型的效率,使用了标准授权组织规定的阈值水平(如表1和表2所示),将系统获取的值与给定的参考表进行比较,进而将其划分到不同的级别。表3展示了该模型在古吉拉特邦瓦多达拉市不同地点的测试结果。

空气质量指数健康关注级别 数值(AQI) 含义
良好 0 - 50 空气质量被认为是可接受的,空气污染几乎不存在危害
中等 51 - 100 空气质量尚可,但对于某些污染物,少数对空气污染特别敏感的人群可能会有中度健康担忧
对敏感人群不健康 101 - 150 敏感人群可能会受到健康影响,一般人群不太可能受到影响
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真分析能力。
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