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刘慧

作品数:74 被引量:559H指数:14
供职机构:江苏大学电气信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术电气工程机械工程更多>>

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74 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
带标签信息子字典级联学习的复合电能质量扰动识别方法被引量:2
2017年
针对传统字典学习方法的训练样本信号单一、重构效果差等缺点,提出一种带标签信息子字典级联的学习方法,对电能质量扰动信号进行扰动识别。该方法首先对不同类别电能质量扰动测试和训练样本采用主成分分析方法进行降维特征提取,对训练样本添加标签信息,其次对不同类别的电能质量样本训练成冗余子字典并级联成结构化字典,最后将级联的字典优化学习并由冗余误差最小值来判断目标的归属类别。仿真实验结果表明,该方法下的识别效果优于支持向量机(SVM)和稀疏表达分类(SRC),抗噪声鲁棒性更强,在信噪比20 dB以上的环境中电能质量复合扰动识别率达到91.40%以上。
刘慧李光武沈跃滕成龙
关键词:电能质量特征提取
基于RP-EKF的无人机动力系统参数辨识
2023年
针对无人机动力系统电池电压波动导致系统噪声大、辨识结果精度低的问题,本研究提出了一种基于反向预测-增广卡尔曼滤波(RP-EKF)的无人机动力系统参数辨识方法。首先构建增广参数矩阵,将压降噪声模型考虑入辨识环节,其次提出反向预测卡尔曼滤波算法,设定新息平方比阈值,计算原始预测新息平方与反向预测新息平方的比值,通过对比预测新息比与阈值完成过程噪声调整并实现估计模型修正。实验结果表明,本文提出的基于RP-EKF的参数辨识方法,平均误差为39.22 rpm,均方根误差为55.85 rpm,平均相对偏差为0.85%,相比于最小二乘算法与卡尔曼滤波算法,本文方法辨识结果平均误差分别提高41.51%和22.26%,均方根误差提高49.63%和13.0%,平均相对偏差提高41.7%和22.7%。本文提出的算法拥有更高的辨识精度。
沈跃王德伟孙志伟沈亚运刘慧
关键词:系统辨识
基于判别字典学习的电能质量扰动识别方法被引量:11
2015年
电能质量扰动识别方法通常是先通过数字信号处理工具对信号进行检测和特征提取,再采用人工智能方法对特征进行分类识别,增加了识别过程的复杂性和冗余性。提出一种基于判别字典学习(DDL)的稀疏表示电能质量扰动识别方法,可有效减少识别步骤、降低复杂性,并提高识别率。该方法首先采用主成分分析方法将K类扰动训练样本集降维为扰动降维特征训练样本集,由各类样本分别训练出冗余子字典,然后级联成判别字典。接着基于l0范数算法求解出降维测试信号在该判别字典下的稀疏表示矩阵,最后利用不同的冗余子字典重构测试样本,由冗余残差最小值确定目标归属类,实现对电能质量扰动信号的识别。仿真实验结果表明该方法能有效地对不同电能质量扰动进行识别,过程简单、数据量少、抗噪声鲁棒性好,在信噪比20 d B以上的噪声环境中电能质量扰动识别准确率达到95%以上。
沈跃张瀚文刘国海刘慧陈兆岭
关键词:电能质量字典学习
基于改进型YOLOv4的果园障碍物实时检测方法被引量:45
2021年
针对农业机器人在复杂的果园环境中作业时需要精确快速识别障碍物的问题,该研究提出了一种改进型的YOLOv4目标检测模型对果园障碍物进行分类和识别。为了减少改进后模型的参数数量并提升检测速度,该研究使用了深度可分离卷积代替模型中原有的标准卷积,并将主干网络CSP-Darknet中的残差组件(Residual Unit)改进为逆残差组件(Inverted Residual Unit)。此外,为了进一步增强模型对目标密集区域的检测能力,使用了软性非极大值抑制(Soft DIoU-Non-Maximum Suppression,Soft-DIoU-NMS)算法。为了验证该研究所提方法的有效性,选取果园中常见的3种障碍物作为检测对象制作图像数据集,在Tensorflow深度学习框架上训练模型。然后将测试图片输入训练好的模型中检测不同距离下的目标障碍物,并在同一评价指标下,将该模型的测试结果与改进前YOLOv4模型的测试结果进行评价对比。试验结果表明,改进后的YOLOv4果园障碍物检测模型的平均准确率和召回率分别为96.92%和91.43%,视频流检测速度为58.5帧/s,相比于原模型,改进后的模型在不损失精度的情况下,将模型大小压缩了75%,检测速度提高了29.4%。且改进后的模型具有鲁棒性强、实时性更好、轻量化的优点,能够更好地实现果园环境下障碍物的检测,为果园智能机器人的避障提供了有力的保障。
蔡舒平孙仲鸣刘慧吴翃轩庄珍珍
关键词:目标检测
同步转向高地隙喷雾机模糊自适应轨迹跟踪预测控制被引量:9
2021年
为提高同步转向高地隙喷雾机轨迹跟踪的稳定性与鲁棒性,提出一种基于模型预测控制理论的模糊自适应轨迹跟踪方法。首先,基于刚体运动学以及几何约束推导出喷雾机的非线性运动学模型,并对该运动学模型进行简化;然后,基于简化的运动学模型建立喷雾机的状态预测模型;最后,结合实际工况设计了模糊自适应预测控制器。仿真试验表明:与传统的预测控制器相比,模糊自适应预测控制器的跟踪速度更快、稳定性更好。场地试验表明:在进行初始误差2.5、5 m的直线轨迹跟踪以及无初始误差的圆形轨迹跟踪时,其平均误差分别为0.0442、0.0602、0.0901 m。本文建立的喷雾机运动学模型可以很好地体现同步转向高地隙喷雾机的运动特点,设计的模糊自适应预测控制器可以保证喷雾机路径跟踪的准确性和鲁棒性。
刘国海李持衡沈跃刘慧
提高谐波电流检测性能的LMS/LMF自适应滤波器被引量:16
2013年
为提高基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测法在检测精度和收敛速度方面的性能,提出了一种新颖的最小均方(LMS)与最小四阶矩(LMF)相结合的LMS/LMF自适应滤波器算法,根据误差信号自适应地调整LMS和LMF算法在权值更新中的占比,以同时发挥LMF算法收敛速度快和LMS算法稳态精度高的优点。推导了该算法的收敛条件、时间常数和失调公式,分析得出适当减小步长可以更好地兼顾收敛速度和检测精度。仿真和试验结果表明,该算法使低通滤波器动态过程收敛更快,稳态误差更小,从而提高瞬时无功功率理论谐波检测法的性能。
陈兆岭刘国海杨晨星刘慧
关键词:谐波检测自适应滤波最小均方
基于SICK和Kinect的植株点云超限补偿信息融合被引量:5
2018年
针对传统点云信息融合需要限制传感器之间位置以及繁杂标定和Kinect传感器室外工作受光照条件影响会出现目标边缘缺失的问题,提出了基于SICK和Kinect相机组合探测的植株点云超限补偿信息融合方法。首先采用SICK二维激光传感器融合实时行进速度传感器,实现对植株三维点云重构,同时通过Kinect传感器获取植株彩色和深度图像合成彩色点云,然后分别对SICK和Kinect异源点云进行阈值滤波预处理和体素栅格下采样,求取各点法线及快速点特征直方图,利用采样一致性初始配准方法使异源点云之间拥有较好的初始位置关系,再进一步使用ICP算法精确配准,通过近似最近邻搜索和超限补偿的方法完成点云信息融合。在超限补偿方法中,通过对比转换后点云间误差,判断数据有效性,实现对数据的最终融合。试验结果表明,本文方法可以有效、准确地实现不同点云之间的信息融合,并能有效抑制阳光的干扰。
刘慧潘成凯沈跃高彬
关键词:植株KINECT三维点云配准信息融合
具有有源滤波功能的单相无变压器光伏并网系统被引量:3
2012年
针对小功率光伏并网系统,提出了一种基于两级式无变压器光伏并网系统,具有单相有源滤波功能。该系统不仅能将有功功率注入到电网,而且能起到有源滤波器的作用消除非线性负载产生的谐波和无功。在光伏系统中去除变压器结构可以有效地减少损耗,降低成本,缩小体积。但是由于在太阳能电池阵列和地之间存在寄生电容,变化的共模电压产生的共模电流(也称漏电流)将会通过虚拟的寄生电容流入大地,给人身安全带来威胁。本系统采用不会产生变化的共模电压的H5拓扑结构。仿真和实验结果证明了本文控制方法和拓扑结构的可行性。
陈兆岭杨兆银刘国海廖志凌刘慧
关键词:光伏并网非线性负载
基于Proteus的单片机虚拟实验室系统被引量:1
2011年
本文针对传统单片机实验室设备陈旧功能单一无法满足目前的教学任务要求,本文提出了一种基于Proteus和Keil软件相结合的单片机虚拟实验系统。通过教学实践证明,可视化的原理图设计、电路仿真、PCB设计及软件代码调试、实时仿真和验证,能够有效激发学生的学习兴趣和实际的动手能力,并在一定程度上解决单片机实验室设备更新和维护等问题。
刘慧李天博
关键词:单片机虚拟实验PROTEUSKEIL
基于变前视距离的四轮同步转向农机改进纯跟踪控制
2024年
路径跟踪控制是提高自主导航系统控制精度的关键。针对在复杂农田作业环境下转弯时纯跟踪算法跟踪精度不高的问题,本文提出了一种基于改进纯追踪模型的四轮同步转向农机路径跟踪控制算法。建立了基于四轮同步转向农机的运动学模型和纯跟踪模型,在此基础上考虑航向误差得到改进纯跟踪模型,进行RTK定位坐标修正,根据量化误差的评价函数搜索前视区域最优目标点,得到最优前视距离。本文算法能实时确定四轮同步转向农机改进纯跟踪模型中的前视距离,使航向误差和横向误差最小化,实现目标点的自适应优化。仿真结果表明,本文方法转弯时平均绝对横向误差减至0.035 m,平均绝对航向误差减至0.212°;水田实验结果表明,当四轮同步转向农机作业速度为3.6 km/h时,四轮转向农机轨迹跟踪平均绝对横向误差减至0.109 m,平均绝对航向误差减至2.799°,转弯跟踪精度显著提高。
沈跃赵莎张亚飞何思伟冯瑞刘慧
关键词:水田自适应优化
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