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针对双6自由度机械臂提出了一种基于改进人工势场法的避障路径规划算法。分析了双机械臂的协作工作空间,确认了双臂自碰撞的可能。针对静态障碍物对主机械臂进行避障运动规划,完成主机械臂路径规划后,再将主机械臂作为从机械臂运动时的动态障碍物,为从机械臂规划避障运动路径。利用新的势能函数代替传统人工势场法的势能函数,对双机械臂进行避障路径规划;由于传统人工势场法在机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,因此,增加了虚拟吸引点,避免机械臂陷入局部极小值。仿真实验表明,该方法实现简单,满足双机械臂避障的要求,能够有效地为双机械臂规划出无碰撞路径。  相似文献   
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风能具有较强的波动性和随机性,造成了现有风电功率预测方法的误差较大,严重影响了电力系统的安全稳定性。针对上述问题,文章提出一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)和自助法(Bootstrap)的风电功率区间预测方法。该方法强调了风电功率数据间关联程度的重要性,将原始风电功率数据和测风塔提供的风速历史数据构成多变量时间序列,同时构建双向长短期记忆网络模型提高预测结果的精确度。引入Bootstrap方法增加样本的多样性,再利用人工蜂群算法(ABC)的强搜索能力对模型的超参数进行优化,最终得到区间预测的结果。以某风电场历史运行数据为例,通过与长短期记忆网络(LSTM)等现有方法在给定置信水平下的预测结果进行对比,验证了所提方法的有效性。  相似文献   
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太阳能无人机的展弦比随着续航要求的提高而不断增大,而拥有大展弦比的无人机不利于快速部署,针对该问题提出了一种太阳能无人机群基于通信决策的节能连接控制策略,并给出了确定最优连接顺序的方法,达到将多架中小型太阳能无人机进行连接,组成更节能的大展弦比无人机的目的.首先,利用扩展卡尔曼滤波对无人机的状态进行估算.其次,通过信息熵评估态势对无人机的飞行轨迹和航速进行调整.最后,通过仿真演示了虚拟无人机的实时连接过程.研究结果证明了按最优连接顺序将无人机连接后可以显著降低编队整体的最终能量消耗,而基于态势感知的通信策略能够有效降低通信频次,优化编队的连接控制.  相似文献   
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针对变压器型号多、图像复杂,以及传统基于机器学习的人工设计特征的方法不能对大规模变压器图像准确分类等问题提出了基于深度学习的变压器图像识别系统直接对原始图像进行"端对端"的学习。为实现变压器图像的准确分类,提出了改进VGG-16卷积神经网络的变压器图像识别模型。在VGG-16模型的基础上,重新构建了全连接层,针对原有的SoftMax分类器,采用3标签的SoftMax分类器进行替换,以实现网络结构优化,并通过迁移学习共享V GG-16模型卷积层和降采样层的权值参数。通过构建变压器图像的训练集和测试集对改进模型进行了训练,并进行性能测试。结果表明,与深度神经网络、卷积神经网络模型相比,改进VGG-16模型具有更好的效果,识别误差达到了9.17%,并实现了对3种变压器的准确区分。  相似文献   
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