许力 作品数:118 被引量:310 H指数:9 供职机构: 浙江大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 浙江省教育厅科研计划 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 机械工程 交通运输工程 更多>>
一种嵌入式控制器的人机交互界面设计方案 被引量:1 2014年 针对基于ARM的控制器人机交互界面设计,提出一种通用的液晶显示多级菜单的设计架构。在此基础上设计了一种高效的按键输入和人机交互输入的方案,采用触摸按键不仅仅避免了传统按键的抖动问题,而且提高了I/O口利用率,并利用C语言中结构体变量实现了参数的设定功能。该设计方案在张力控制器系统的设计中得到实际应用。 吴波 许力关键词:嵌入式系统 人机交互 微处理器 一种融合多传感器信息的移动机器人自主脱困方法 本发明公开了一种融合多传感器信息的移动机器人自主脱困方法,属于电子信息和机器人智能控制技术领域。机器人上安装激光雷达传感器,超声波传感器,里程计,9轴陀螺仪传感器;所述移动机器人自主脱困方法步骤如下:步骤1:判断机器人是... 周天成 王进 许力 陆国栋 郑涛文献传递 一种考虑个性化驾驶风格的车辆跟驰模型 2018年 介绍了一个全新的考虑驾驶员原始的驾驶风格体现的车辆跟驰模型,使用非线性自回归神经网络和直接逆模型法对驾驶员实际车辆跟驰行为进行学习,进而完成了对驾驶员在车辆跟驰状态下的个性化建模。通过设计跟驰测试系统和采用能量谱密度作为分类指标对所提出的模型进行了测试和风格聚类。将测试结果与原始驾驶风格数据进行对比,验证了所提出方案的有效性。 张哲 许力关键词:车辆跟驰模型 驾驶风格 一种电力设备载流故障在线诊断预警方法 本发明公开了一种电力设备载流故障在线诊断预警方法,采用主成分分析法(PCA)对实时温度和不同时间尺度的平均温度值进行实时PCA和变尺度PCA分析,从而去除数据中带有的噪声,且监测出存在故障或可能存在故障的电力设备触点,同... 许力 张慧源 顾宏杰 许文才 李学红文献传递 基于相空间重构的驾驶风格定量评估 被引量:6 2017年 驾驶风格评价是智能交通领域的重要研究课题,一般采用频域或时域的分析方法对其进行定性的分类和识别,缺乏客观定量的评价体系。提出一种基于相空间重构的驾驶风格定量分析方法。首先,采用汽车测试数据和局部性神经网络建立个性化的驾驶员模型;然后,将个性化驾驶员模型应用于标准驾驶周期测试工况的速度跟随试验,以实现驾驶行为的标准化;最后,对标准化驾驶行为进行相空间重构,提出一种基于关联维数的驾驶风格指数,用于定量评估驾驶的激进程度,并应用于驾驶员风格的识别,仿真结果验证了所提方法的有效性。 胡杰 许力 孟武强 刘慧 孟濬关键词:驾驶风格 驾驶行为 相空间重构 关联维数 基于最小二乘支持向量机的电力设备载流故障趋势预测方法 本发明公开了一种基于最小二乘支持向量机的电力设备载流故障趋势预测方法。本发明利用历史温度数据训练LS-SVM回归模型,并采用PSO优化算法调整模型的两个参数:核宽度σ和惩罚参数γ。其次,利用PCA算法和K-means聚类... 许力 张慧源 顾宏杰 许文才 李学红文献传递 连续搅拌反应釜的混合监督学习控制 提出了一种连续搅拌反应釜(CSTR)的混合监督学习控制方法。控制系统有远程控制与极值控制两种模式。极值控制时神经网络进行有监督的学习,远程控制时神经网络进行无监督的学习。控制系统的设计不需要CSTR系统的精确模型。仿真实... 杨东勇 许力 蒋静坪关键词:神经网络 BP算法 文献传递 一种基于三角迂回的激光焊接折角速度算法 被引量:1 2017年 针对折角处的激光焊接速度难以保持恒定而导致焊缝不均匀的问题,提出一种基于三角迂回的速度规划算法.焊枪移动到折角处后不直接作折角加减速运动,而是停止焊接的同时继续前行作一个三角型的迂回运动,待迂回到折角处再以原来速度重启焊接过程.实际的激光焊接轨迹可实现恒定速率运动以保证焊缝的均匀性,而三角迂回运动则采用S形速度曲线以降低对焊接平台的柔性冲击.该速度规划算法对于各种折角大小具有普适性.仿真和试验结果验证了所提方法的有效性. 吴波 许力关键词:激光焊接 基于等效电阻分析的载流故障早期预警 被引量:2 2016年 为有效预防设备载流故障,提高设备稳定运行能力和延长使用寿命,在分析电力设备载流故障产生原因的基础上,提出了一种基于等效电阻分析的载流故障早期预警方法。首先根据传热学原理建立触头温度、电阻和负载之间的关系模型,并利用该模型计算出触头的等效电阻;然后根据触头间的负载关系,给出一种基于等效电阻比值分析的故障特征提取方法;基于实际运行数据的测试结果表明,该方法能够对故障触头的运行状况做出定量分析,实现对多种形式的载流故障的早期预警。 胡少迪 许力关键词:等效电阻 故障检测 基于CMAC神经网络的人脸表情识别 被引量:2 2010年 针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在,用于人脸表情分类时,不仅实时性难以达到要求,而且识别精度也存在不确定性。为提高速度,加快收敛,提出一种基于局部性CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的人脸表情识别方法。先对样本图像进行预处理,提取感兴趣的脸部区域,通过K-L(Karhunen-Loeve)变换对处理后的图像提取眼、嘴和鼻等重要特征点的位置和局部几何形状作为识别特征得到感兴趣的表情区域。最后将待测表情与标准表情的欧氏距离作为CMAC神经网络的输入,表情类型作为网络输出,对人脸7种典型表情进行识别。实验结果表明,基于CMAC的方法能有效地识别人脸表情,而且算法简单,学习速度快,可用于需要实时分析人脸表情的场合。 叶芳芳 许力关键词:欧氏距离 神经网络