基于自适应小波神经网络的定位跟踪系统研究
方泽海
邹庆年
张振嵘
黎永昌
广东电网有限责任公司广州供电局 广州 510620
摘要：针对变电站吊车作业视线受限、目标被遮挡等带来的安全隐患问题,论文提出了一种自适应小波神经网络算法,并通过该算法动态控制摄像机角度实现对目标的快速准确定位跟踪.论文利用变结构算法实时调整小波神经网络隐含层的拓扑结构,同时以粒子群优化算法构建参数自学习方法来动态调整小波神经网络的权值、伸缩、平移等参数,提高了系统的收敛速度与抗干扰能力.通过收敛性、阶跃响应和定位跟踪仿真试验,结果表明提出的APSO-VSWNN算法拥有较好的稳定性和鲁棒性,为构建变电站吊车作业实时监控和预警系统提供了应用支撑.
关键词：吊车作业小波神经网络粒子群定位跟踪
分类号：TP241(自动化技术及设备)
资助基金：中国南方电网有限责任公司科技项目(GZHKJXM20160050)
论文发表日期：2022-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1252-1258,1305 )
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