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传统群机器人的室外定位主要依靠单一的GPS定位,精度较低,且在城市及野外复杂环境下容易受到障碍物的影响,导致其无法获得准确位置。利用差分GPS定位技术和RSSI无线定位技术组建了一种基于AVR单片机的控制平台,XBee为通讯网络的组合定位系统,显著提高了定位精度,消除了定位盲点,在复杂环境下也能得到较为准确的位置,且具有低功耗,低成本,高稳定性的特点,并在实验和仿真中得到了验证。 相似文献
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面向永磁同步电机参数辨识的免疫完全学习型粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
实际工程中永磁同步电机系统是一种具有强非线性动态系统,常规方法难以得到高精度参数估计值。结合完全学习型粒子群的多模态优化性能及免疫机理局部收敛能力强的优势,研究了免疫完全学习型粒子群智能计算模型方法。将所提方法应用于永磁同步电机系统参数辨识与建模中,构建一种基于免疫完全学习型粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识模型方法。实验结果表明所提算法具有高效收敛性能,基于该算法的永磁同步电机多参数辨识模型方法不需要依赖任何数据手册上的电机设计值,能同时辨识电机定子电阻,转子磁链,d-q轴电感等电磁参数,且能跟踪电磁参数变化。 相似文献
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针对设备数量上升时智能电网复杂程度过高的问题,提出基于云雾计算的智能电网调度方案。模型由云计算层,雾计算层与终端用户层组成。其中雾计算层用于管理用户的请求和网络资源,并充当用户和云端之间的中间层。雾计算通过创建虚拟机以同时处理多个用户请求,从而使系统更为高效。顶层的云计算可直接通过自身或由雾计算层间接为终端用户提供服务。为有效分配雾资源,提出人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)负载均衡算法。仿真实验表明,该算法的性能优于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)等其他方法,从而有助于提升智能电网体系的效率。 相似文献