CN111060653A - 一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，包括无人机终端、服务器组和监控终端；所述无人机终端包括摄像头、有害气体浓度传感器、颗粒物浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计、无人机主控制器、数据存储装置、定位装置、无线通信装置、供电系统。本发明针对传统大气污染监测技术装备智能化水平较低、数据处理分析效率不够高等问题，本方案基于大数据、物联网、人工智能和5G通信等技术，建立城市环境的数字孪生模型，开展大气污染数据的处理分析及自动监测预警，实现对PM2.5、SO2、氮氧化物等大气污染物实时监测和预警。

Description

一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机
技术领域
本发明属于大气污染程度预测技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机。
背景技术
大工业时代虽然经济高速发展，但这种高速发展是以牺牲环境为代价的，在倡导环保的时代，环境保护的重要性日益凸显出来。在过去的十几年中，因为资源的开采造成的雾霾、沙尘暴、环境污染、生态退化、水土流失等问题严重影响着人类的生存，这都是人与自然发展不和谐的插曲。
近年来，各个盆地的空气质量问题逐渐显现，例如：川渝地区被称为中国第4大大气重污染区。由于四川盆地的盆底地势低(海拔200-750M)，周围山地海拔高(1000-3000M)，封闭的环境使盆底内边界层大气层稳定度高于同纬度其他地区，盆地内静风频率高，污染物扩散受阻，使得污染物持续累积。
为了防控盆地内的大气污染，主要通过污染物减排、联防联控、精准管理和预报预警。其中，大气污染的预报预警工作具有十分重要的意义。随着中国经济社会不断发展，经济规模迅速扩大和城市化进程日渐加快，由多种有害气体引起的大气气溶胶污染日趋严重，由气溶胶颗粒物造成能见度恶化时间也越来越多，大气污染(灰霾)天气已经成为一种常见环境灾害和污染事件。
因此，现阶段急需要提供一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，来实现对PM2.5、SO2、氮氧化物等大气污染物实时监测和预警。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，用于解决现有技术中存在的技术问题，比如：近年来，各个盆地的空气质量问题逐渐显现，例如：川渝地区被称为中国第4大大气重污染区。由于四川盆地的盆底地势低(海拔200-750M)，周围山地海拔高(1000-3000M)，封闭的环境使盆底内边界层大气层稳定度高于同纬度其他地区，盆地内静风频率高，污染物扩散受阻，使得污染物持续累积。由多种有害气体引起的大气气溶胶污染日趋严重，由气溶胶颗粒物造成能见度恶化时间也越来越多，大气污染(灰霾)天气已经成为一种常见环境灾害和污染事件。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，包括无人机终端、服务器组和监控终端；
如图2所示，所述无人机终端包括摄像头、有害气体浓度传感器、颗粒物浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计、无人机主控制器、数据存储装置、定位装置、无线通信装置、供电系统；
所述摄像头与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的视频图像信息并将所述视频图像信息发送至所述无人机主控制器；
所述有害气体浓度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的有害气体浓度信息并将所述有害气体浓度信息发送至所述无人机主控制器；
所述颗粒物浓度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的颗粒物浓度信息并将所述颗粒物浓度信息发送至所述无人机主控制器；
所述温度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的温度信息并将所述温度信息发送至所述无人机主控制器；
所述湿度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的湿度信息并将所述湿度信息发送至所述无人机主控制器；
所述风速传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的风速信息并将所述风速信息发送至所述无人机主控制器；
所述风向传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的风向信息并将所述风向信息发送至所述无人机主控制器；
所述高度计与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机的高度信息并将所述高度信息发送至所述无人机主控制器；
所述定位装置与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机的地理位置信息并将所述地理位置信息发送至所述无人机主控制器；
所述数据存储装置与所述无人机主控制器连接，用于存储所述无人机主控制器发送的各类信息，还用于存储有害气体阈值浓度信息和颗粒物阈值浓度信息；
所述无线通信装置用于建立所述无人机主控制器与所述服务器组之间的网络通信；
所述供电系统用于给整个所述无人及终端供电；
所述无人机主控制器用于：控制所述有害气体浓度传感器和所述颗粒物浓度传感器动作；
当所述有害气体浓度传感器采集的有害气体浓度信息到达所述有害气体阈值浓度信息或所述颗粒物浓度传感器采集的颗粒物浓度信息到达所述颗粒物阈值浓度信息时，所述控制器控制所述摄像头、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计和定位装置动作，当所述有害气体浓度传感器采集的有害气体浓度信息没有到达所述有害气体阈值浓度信息且所述颗粒物浓度传感器采集的颗粒物浓度信息没有到达所述颗粒物阈值浓度信息时，所述控制器控制所述摄像头、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计和定位装置不动作，对各类电子器件的优化控制，有利于无人机的续航，因为无人机本身携带的能源有限，光伏发电也要视情况而定，所以最根本的续航手段是从自身用电量出发，合理优化无人机自身用电规范，从而有效提升无人机的续航能力，相关实验数据表明，采用这样的电子器件优化控制，可增加无人机20％左右的续航能力，并且，相应的减少了无人机主控制器运行内存压力和数据存储装置的数据存储压力，并将采集的各类信息通过所述无线通信装置发送至所述服务器组，此处各类信息即为上述各个电子器件所采集到的信息；
所述服务器组用于：获取上一时间周期的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息，对获取的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息进行修正，同时对该时间周期内的大气污染程度进行划分；确定神经网络的输入和输出数据；从而建立elman神经网络模型；对修正后的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息进行归一化处理，进而代入所述elman神经网络模型进行训练，将所述elman神经网络模型的预测误差控制在预设范围内；获取预测日前一时间周期的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息，并将其作为所述elman神经网络模型的输入，进而预测输出的大气污染程度；所述服务器组将该预测输出的大气污染程度发送至所述监控终端。
本方案解决了传统大气污染监测技术装备智能化水平较低、数据处理分析效率不够高等问题，基于大数据、物联网、人工智能和5G通信等技术，建立城市环境的数字孪生模型；只需获取预测日前一时间周期的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息，并将其作为所述elman神经网络模型的输入，进而就可得到预测输出的大气污染程度；进一步的，所述服务器组将该预测输出的大气污染程度发送至所述监控终端，从而完整数字孪生的映射过程。
在本实施例中进一步的，所述摄像头与所述无人机主控制器之间依次连接有第一信号放大模块、第一信号滤波模块和第一模数转换模块，摄像头采集的视频图像信息准确度和精度得以提高；所述有害气体浓度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第二信号放大模块、第二信号滤波模块和第二模数转换模块，有害气体浓度信息的准确度和精度得以提高；所述颗粒物浓度传感器与所述无人机主控制器之间连接有第三信号放大模块、第三信号滤波模块和第三模数转换模块，颗粒物浓度信息的准确度和精度得以提高；所述温度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第四信号放大模块、第四信号滤波模块和第四模数转换模块，温度信息的准确度和精度得以提高；所述湿度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第五信号放大模块、第五信号滤波模块和第五模数转换模块，湿度的准确度和精度得以提高；所述风速传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第六信号放大模块、第六信号滤波模块和第六模数转换模块，风速信息的准确度和精度得以提高；所述风向传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第七信号放大模块、第七信号滤波模块和第七模数转换模块，风向信息的准确度和精度得以提高；所述高度计与所述无人机主控制器依次连接有第八信号放大模块、第八信号滤波模块和第八模数转换模块，高度信息的准确度和精度得以提高；所述定位装置与所述无人机主控制器之间依次连接有第九信号放大模块、第九信号滤波模块和第九模数转换模块，地理位置信息的准确度和精度得以提高。
在本实施例中进一步的，所述供电系统包括蓄电池供电系统、光伏发电供电系统和汽油发电机供电系统中的一种或多种。主要以蓄电池供电系统给无人机终端供电，但是在此过程中，光伏发电供电系统为蓄电池供电系统充电，同时，汽油发电机供电系统也为蓄电池供电系统充电，从而进一步增强无人机的续航能力。
在本实施例中进一步的，所述有害气体浓度传感器包括氨气浓度传感器、硫化氢浓度传感器、二氧化硫浓度传感器、氮氧化物浓度传感器中的一种或多种。当然，本文的有害气体浓度传感器的种类不仅仅只有上述几种，本文只是列出几种较为典型的例子，此处就不在赘述其他不常用的传感器了。
在本实施例中进一步的，所述无人机终端还包括自动留样装置，所述自动留样装置与所述无人机主控制器连接。无人机可携带回留样的样本，为相关工作人员的分析奠定了基础，同时，也是对预测结果的一种核实，避免出现预测误差偏大直接导致预测错误的情况。
在本实施例中进一步的，所述数据存储装置为数据储存卡。便于后续对于数据的整流拷贝，数据储存卡拆卸比较方便，跟换维护也简单快捷。
在本实施例中进一步的，所述无线通信装置为4G通信或5G通信。由于无人机工作环境较为恶劣，并且与监控终端的距离相对较远，所以选择4G或5G是比较合理的，而其他WiFi或蓝牙等通信方式都有较大的局限，不适于此处。
在本实施例中进一步的，所述供电系统对所述无人机终端的供电由所述无人机主控制器控制，当无人机终端飞行到目标位置时，所述无人机主控制器才启动所述有害气体浓度传感器和所述颗粒物浓度传感器。进一步对无人机的电子器件进行了供电优化控制，从而更深层次的增强了无人机的续航能力。
本发明的有益技术效果是：本发明针对传统大气污染监测技术装备智能化水平较低、数据处理分析效率不够高等问题，本方案基于大数据、物联网、人工智能和5G通信等技术，建立城市环境的数字孪生模型，开展大气污染数据的处理分析及自动监测预警，实现对PM2.5、SO2、氮氧化物等大气污染物实时监测和预警；涉及大气污染监测系统、数据信息处理及人工智能等领域，可应用于大气污染的防治工作，具有很强的实用性。
设置了摄像头、有害气体浓度传感器和颗粒物浓度传感器，可利用无人机进行特殊区域的大气监测，使用的时候，利用摄像头将采集的图像发送到无人机主控制器、服务器组、监控终端，可以看到现场情况，进行大气监测，由于无人机处于高位，对排放气体监测，有较大的优势，可以满足各类用户的使用需求。
针对大气采样、气象监测、污染预警检测、紧急侦察等方面的需求研制而成的一款无人机，不仅可用于环保，还可用于消防救援、安监等领域，实现了一机多用；具有实时监测并传输数据、响应速度快、应用范围广的优点，为突发污染事件的取证、决策、指挥、现场监测、控制等其他应急管理提供辅助决策。有着广阔的市场需求，易于推广应用。
附图说明
图1显示为本发明的实施例的结构示意图。
图2显示为本发明的实施例的无人机终端电路结构示意图。
图3显示为本发明的实施例的各类传感器部分电路结构示意图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1-3，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
如图1所示，一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，包括无人机终端、服务器组和监控终端；
如图2所示，所述无人机终端包括摄像头、有害气体浓度传感器、颗粒物浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计、无人机主控制器、数据存储装置、定位装置、无线通信装置、供电系统；
所述摄像头与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的视频图像信息并将所述视频图像信息发送至所述无人机主控制器；
所述有害气体浓度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的有害气体浓度信息并将所述有害气体浓度信息发送至所述无人机主控制器；
所述颗粒物浓度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的颗粒物浓度信息并将所述颗粒物浓度信息发送至所述无人机主控制器；
所述温度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的温度信息并将所述温度信息发送至所述无人机主控制器；
所述湿度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的湿度信息并将所述湿度信息发送至所述无人机主控制器；
所述风速传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的风速信息并将所述风速信息发送至所述无人机主控制器；
所述风向传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的风向信息并将所述风向信息发送至所述无人机主控制器；
所述高度计与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机的高度信息并将所述高度信息发送至所述无人机主控制器；
所述定位装置与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机的地理位置信息并将所述地理位置信息发送至所述无人机主控制器；
所述数据存储装置与所述无人机主控制器连接，用于存储所述无人机主控制器发送的各类信息，还用于存储有害气体阈值浓度信息和颗粒物阈值浓度信息；
所述无线通信装置用于建立所述无人机主控制器与所述服务器组之间的网络通信；
所述供电系统用于给整个所述无人及终端供电；
所述无人机主控制器用于：控制所述有害气体浓度传感器和所述颗粒物浓度传感器动作；
当所述有害气体浓度传感器采集的有害气体浓度信息到达所述有害气体阈值浓度信息或所述颗粒物浓度传感器采集的颗粒物浓度信息到达所述颗粒物阈值浓度信息时，所述控制器控制所述摄像头、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计和定位装置动作，当所述有害气体浓度传感器采集的有害气体浓度信息没有到达所述有害气体阈值浓度信息且所述颗粒物浓度传感器采集的颗粒物浓度信息没有到达所述颗粒物阈值浓度信息时，所述控制器控制所述摄像头、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计和定位装置不动作，对各类电子器件的优化控制，有利于无人机的续航，因为无人机本身携带的能源有限，光伏发电也要视情况而定，所以最根本的续航手段是从自身用电量出发，合理优化无人机自身用电规范，从而有效提升无人机的续航能力，相关实验数据表明，采用这样的电子器件优化控制，可增加无人机20％左右的续航能力，并且，相应的减少了无人机主控制器运行内存压力和数据存储装置的数据存储压力，并将采集的各类信息通过所述无线通信装置发送至所述服务器组，此处各类信息即为上述各个电子器件所采集到的信息；
所述服务器组用于：获取上一时间周期的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息，对获取的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息进行修正，同时对该时间周期内的大气污染程度进行划分；确定神经网络的输入和输出数据；从而建立elman神经网络模型；对修正后的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息进行归一化处理，进而代入所述elman神经网络模型进行训练，将所述elman神经网络模型的预测误差控制在预设范围内；获取预测日前一时间周期的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息，并将其作为所述elman神经网络模型的输入，进而预测输出的大气污染程度；所述服务器组将该预测输出的大气污染程度发送至所述监控终端。
本方案解决了传统大气污染监测技术装备智能化水平较低、数据处理分析效率不够高等问题，基于大数据、物联网、人工智能和5G通信等技术，建立城市环境的数字孪生模型；只需获取预测日前一时间周期的有害气体浓度信息和颗粒物浓度信息，并将其作为所述elman神经网络模型的输入，进而就可得到预测输出的大气污染程度；进一步的，所述服务器组将该预测输出的大气污染程度发送至所述监控终端，从而完整数字孪生的映射过程。
如图3所示，在本实施例中进一步的，所述摄像头与所述无人机主控制器之间依次连接有第一信号放大模块、第一信号滤波模块和第一模数转换模块，摄像头采集的视频图像信息准确度和精度得以提高；所述有害气体浓度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第二信号放大模块、第二信号滤波模块和第二模数转换模块，有害气体浓度信息的准确度和精度得以提高；所述颗粒物浓度传感器与所述无人机主控制器之间连接有第三信号放大模块、第三信号滤波模块和第三模数转换模块，颗粒物浓度信息的准确度和精度得以提高；所述温度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第四信号放大模块、第四信号滤波模块和第四模数转换模块，温度信息的准确度和精度得以提高；所述湿度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第五信号放大模块、第五信号滤波模块和第五模数转换模块，湿度的准确度和精度得以提高；所述风速传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第六信号放大模块、第六信号滤波模块和第六模数转换模块，风速信息的准确度和精度得以提高；所述风向传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第七信号放大模块、第七信号滤波模块和第七模数转换模块，风向信息的准确度和精度得以提高；所述高度计与所述无人机主控制器依次连接有第八信号放大模块、第八信号滤波模块和第八模数转换模块，高度信息的准确度和精度得以提高；所述定位装置与所述无人机主控制器之间依次连接有第九信号放大模块、第九信号滤波模块和第九模数转换模块，地理位置信息的准确度和精度得以提高。
在本实施例中进一步的，所述供电系统包括蓄电池供电系统、光伏发电供电系统和汽油发电机供电系统中的一种或多种。主要以蓄电池供电系统给无人机终端供电，但是在此过程中，光伏发电供电系统为蓄电池供电系统充电，同时，汽油发电机供电系统也为蓄电池供电系统充电，从而进一步增强无人机的续航能力。
在本实施例中进一步的，所述有害气体浓度传感器包括氨气浓度传感器、硫化氢浓度传感器、二氧化硫浓度传感器、氮氧化物浓度传感器中的一种或多种。当然，本文的有害气体浓度传感器的种类不仅仅只有上述几种，本文只是列出几种较为典型的例子，此处就不在赘述其他不常用的传感器了。
在本实施例中进一步的，所述无人机终端还包括自动留样装置，所述自动留样装置与所述无人机主控制器连接。无人机可携带回留样的样本，为相关工作人员的分析奠定了基础，同时，也是对预测结果的一种核实，避免出现预测误差偏大直接导致预测错误的情况。
在本实施例中进一步的，所述数据存储装置为数据储存卡。便于后续对于数据的整流拷贝，数据储存卡拆卸比较方便，跟换维护也简单快捷。
在本实施例中进一步的，所述无线通信装置为4G通信或5G通信。由于无人机工作环境较为恶劣，并且与监控终端的距离相对较远，所以选择4G或5G是比较合理的，而其他WiFi或蓝牙等通信方式都有较大的局限，不适于此处。
在本实施例中进一步的，所述供电系统对所述无人机终端的供电由所述无人机主控制器控制，当无人机终端飞行到目标位置时，所述无人机主控制器才启动所述有害气体浓度传感器和所述颗粒物浓度传感器。进一步对无人机的电子器件进行了供电优化控制，从而更深层次的增强了无人机的续航能力。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，其特征在于，包括摄像头、有害气体浓度传感器、颗粒物浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计、无人机主控制器、数据存储装置、定位装置、无线通信装置、供电系统；
所述摄像头与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的视频图像信息并将所述视频图像信息发送至所述无人机主控制器；
所述有害气体浓度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的有害气体浓度信息并将所述有害气体浓度信息发送至所述无人机主控制器；
所述颗粒物浓度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的颗粒物浓度信息并将所述颗粒物浓度信息发送至所述无人机主控制器；
所述温度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的温度信息并将所述温度信息发送至所述无人机主控制器；
所述湿度传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的湿度信息并将所述湿度信息发送至所述无人机主控制器；
所述风速传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的风速信息并将所述风速信息发送至所述无人机主控制器；
所述风向传感器与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机周边环境的风向信息并将所述风向信息发送至所述无人机主控制器；
所述高度计与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机的高度信息并将所述高度信息发送至所述无人机主控制器；
所述定位装置与所述无人机主控制器连接，用于在所述无人机主控制器的控制下，采集无人机的地理位置信息并将所述地理位置信息发送至所述无人机主控制器；
所述数据存储装置与所述无人机主控制器连接，用于存储所述无人机主控制器发送的各类信息，还用于存储有害气体阈值浓度信息和颗粒物阈值浓度信息；
所述无线通信装置用于建立所述无人机主控制器与所述服务器组之间的网络通信；
所述供电系统用于给整个所述无人及终端供电；
所述无人机主控制器用于：控制所述有害气体浓度传感器和所述颗粒物浓度传感器动作；
当所述有害气体浓度传感器采集的有害气体浓度信息到达所述有害气体阈值浓度信息或所述颗粒物浓度传感器采集的颗粒物浓度信息到达所述颗粒物阈值浓度信息时，所述控制器控制所述摄像头、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、高度计和定位装置动作，并将采集的各类信息通过所述无线通信装置发送至服务器组和监控终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，其特征在于，所述摄像头与所述无人机主控制器之间依次连接有第一信号放大模块、第一信号滤波模块和第一模数转换模块；所述有害气体浓度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第二信号放大模块、第二信号滤波模块和第二模数转换模块；所述颗粒物浓度传感器与所述无人机主控制器之间连接有第三信号放大模块、第三信号滤波模块和第三模数转换模块；所述温度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第四信号放大模块、第四信号滤波模块和第四模数转换模块；所述湿度传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第五信号放大模块、第五信号滤波模块和第五模数转换模块；所述风速传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第六信号放大模块、第六信号滤波模块和第六模数转换模块；所述风向传感器与所述无人机主控制器之间依次连接有第七信号放大模块、第七信号滤波模块和第七模数转换模块；所述高度计与所述无人机主控制器依次连接有第八信号放大模块、第八信号滤波模块和第八模数转换模块；所述定位装置与所述无人机主控制器之间依次连接有第九信号放大模块、第九信号滤波模块和第九模数转换模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，其特征在于，所述供电系统包括蓄电池供电系统、光伏发电供电系统和汽油发电机供电系统中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，其特征在于，所述有害气体浓度传感器包括氨气浓度传感器、硫化氢浓度传感器、二氧化硫浓度传感器、氮氧化物浓度传感器中的一种或多种。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，其特征在于，所述无人机终端还包括自动留样装置，所述自动留样装置与所述无人机主控制器连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，其特征在于，所述数据存储装置为数据储存卡。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，其特征在于，所述无线通信装置为4G通信或5G通信。
8.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机，其特征在于，所述供电系统对所述无人机终端的供电由所述无人机主控制器控制，当无人机终端飞行到目标位置时，所述无人机主控制器才启动所述有害气体浓度传感器和所述颗粒物浓度传感器。
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