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基于改进型蚁群算法和图像识别的变电站机器人路径规划和设备缺陷识别研究
基于改进型蚁群算法和图像识别的变电站机器人路径规划和设备缺陷识别研究
作者:
唐标
沈映泉
黄绪勇
肖登宇
张粥
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
模糊神经网络
免疫蚁群算法
变电站
巡检机器人
最优路径
摘要:
高压变电站巡检机器人需要巡视多种电力设备,巡检机器人的高效、安全运行对于保证变电站安全运行至关重要,这便要求巡检机器人在运行过程中需要避开高场强区域,同时保证巡检路径最短.引入了抗体基因参数,提出了改进型的免疫蚁群算法,结合模糊神经网络建立了最优路径选择模型,利用变电站电场分布云图和电力设备、巡检机器人电场仿真结果实现了最优路径的计算的3维结果显示;最后基于海量电力设备紫外图像进行了模糊神经网络训练和深度学习,实现了电力设备缺陷的图像识别.实例分析结果显示文章建立的路径选择模型可以有效计算出巡检机器人的最优安全巡检路径,同时相比传统智能算法具有更少的迭代计算次数,验证了此方法的有效性.
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模板匹配
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沉降信息
表计识别
温度识别
栅格遗传算法的变电站巡检机器人路径规划*
巡检机器人
栅格法
改进遗传算法
路径规划
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
关键词云
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于改进型蚁群算法和图像识别的变电站机器人路径规划和设备缺陷识别研究
来源期刊
制造业自动化
学科
工学
关键词
模糊神经网络
免疫蚁群算法
变电站
巡检机器人
最优路径
年,卷(期)
2022,(2)
所属期刊栏目
检测与监控
研究方向
页码范围
46-52
页数
7页
分类号
TP242|TP18
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1009-0134.2022.02.011
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
免疫蚁群算法
变电站
巡检机器人
最优路径
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
制造业自动化
主办单位:
北京机械工业自动化研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-0134
CN:
11-4389/TP
开本:
大16开
出版地:
北京德胜门外教场口1号
邮发代号:
2-324
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
12053
总下载数(次)
12
总被引数(次)
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