【摘 要】
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移动机器人控制网络中的异常参数特征无法形成可识别的非平稳输出信号,导致传统的基于局部均值分解的异常参数识别过程精度低.提出一种移动机器人路径控制网络的异常参数识别
【基金项目】
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中央高校基本可以业务费专项资金项目—可视化网络安全态势感知仿真系统的研究与实现(LGYB201805),公安部科技计划项目—基于大数据的警务人员精准需求研究(2018LLYJSLGA018)
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移动机器人控制网络中的异常参数特征无法形成可识别的非平稳输出信号,导致传统的基于局部均值分解的异常参数识别过程精度低.提出一种移动机器人路径控制网络的异常参数识别方法.以移动机器人路径控制网络中,电路异常量处理结果作为支持,根据机器人射频识别量计算原理,通过单片机异常参数整合的方式,计算移动机器人路径控制网络中的可疑异常参数特征.在此基础上,通过单分量控制信号模态分解、多分量控制信号模态分解的方式,计算模态频率的阻尼比数值,完成移动机器人路径控制网络中异常参数识别.比对实验结果表明,与局部均值分解手段相比
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