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高压输电线路巡检机器人续航里程的预测方法
被引量：
9
1
作者
郭磊
吴功平
+3 位作者
麦晓明
彭向阳
杨智勇
周鹏
《武汉大学学报（工学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期347-355,共9页
续航里程预测是高压线路巡线机器人要解决的一项工程实用化关键技术问题．首先通过对机器人所用锂电池进行放电实验，用负载电压法处理实验数据后得出机器人电池剩余电量函数．然后根据机器人的工作环境建立机器人在巡检作业时在线路上...
续航里程预测是高压线路巡线机器人要解决的一项工程实用化关键技术问题．首先通过对机器人所用锂电池进行放电实验，用负载电压法处理实验数据后得出机器人电池剩余电量函数．然后根据机器人的工作环境建立机器人在巡检作业时在线路上行走、越障、巡视等工况下的能耗模型，得出机器人续航里程估计方法．最后通过实验验证了该续航里程估计方法的正确性和实用性，最后提出并验证了一种续航预测误差方法，为巡检机器人的电源设计和线路巡检方案规划以及无动力下坡空速与馈能的研究提供了理论依据．
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关键词
巡线机器人
剩余电量
架空地线
续航
预测
原文传递
基于细粒度数据的智能手机续航时间预测模型
被引量：
1
2
作者
李豁然
刘譞哲
+1 位作者
梅俏竹
梅宏
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期3219-3235,共17页
如今,智能手机已成为人们日常生活中重要的组成部分.然而,在智能手机软硬件能力高速发展的同时,智能手机的电池能力却未能取得突破性的进展.这导致电池的续航能力经常会成为用户使用智能手机时的体验瓶颈.为了提高用户使用体验的优良感...
如今,智能手机已成为人们日常生活中重要的组成部分.然而,在智能手机软硬件能力高速发展的同时,智能手机的电池能力却未能取得突破性的进展.这导致电池的续航能力经常会成为用户使用智能手机时的体验瓶颈.为了提高用户使用体验的优良感受,一种可行的方法是为用户提供电池续航时间预测.准确的电池续航时间预测能够帮助用户更加高效地规划其使用,从而能够改善其使用体验.由于缺乏高质量数据的支持,现有的电池续航时间预测方法通常比较简单,较难在真实场景下发挥实际用途.为了解决这一问题,基于一组细粒度大规模真实用户数据集,提出了一个智能手机电池续航时间预测模型.为了验证模型的效果,基于51名用户21个月内的细粒度使用数据进行了实验验证.结果显示:用户在发起查询时的使用行为、在当前会话内的使用行为以及其历史使用习惯上,均能够不同程度地帮助电池续航时间预测.总体来说,所提出的模型能够显著提升预测准确度.
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关键词
移动计算
电池
续航
时间
预测
机器学习
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职称材料
题名
高压输电线路巡检机器人续航里程的预测方法
被引量：
9
1
作者
郭磊
吴功平
麦晓明
彭向阳
杨智勇
周鹏
机构
武汉大学动力与机械学院
广东电网有限责任公司电力科学研究院
广东科凯达智能机器人有限公司
出处
《武汉大学学报（工学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期347-355,共9页
基金
广东省科技计划专项项目(编号:2015B090922007)
佛山市科技创新团队项目(编号:2015IT100143)
+1 种基金
中国南方智谷引进创新团队和项目资助(编号:2015CXTD01)
广东电网有限责任公司项目(编号:K-GD2014-0621002)
文摘
续航里程预测是高压线路巡线机器人要解决的一项工程实用化关键技术问题．首先通过对机器人所用锂电池进行放电实验，用负载电压法处理实验数据后得出机器人电池剩余电量函数．然后根据机器人的工作环境建立机器人在巡检作业时在线路上行走、越障、巡视等工况下的能耗模型，得出机器人续航里程估计方法．最后通过实验验证了该续航里程估计方法的正确性和实用性，最后提出并验证了一种续航预测误差方法，为巡检机器人的电源设计和线路巡检方案规划以及无动力下坡空速与馈能的研究提供了理论依据．
关键词
巡线机器人
剩余电量
架空地线
续航
预测
Keywords
line inspection robot
remaining capacity
overhead ground wire
endurance estimation
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
基于细粒度数据的智能手机续航时间预测模型
被引量：
1
2
作者
李豁然
刘譞哲
梅俏竹
梅宏
机构
北京大学信息科学技术学院软件研究所
高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)
School of Information
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期3219-3235,共17页
基金
国家杰出青年科学基金(61725201)
北京高校卓越青年科学家计划(BJJWZYJH01201910001004)。
文摘
如今,智能手机已成为人们日常生活中重要的组成部分.然而,在智能手机软硬件能力高速发展的同时,智能手机的电池能力却未能取得突破性的进展.这导致电池的续航能力经常会成为用户使用智能手机时的体验瓶颈.为了提高用户使用体验的优良感受,一种可行的方法是为用户提供电池续航时间预测.准确的电池续航时间预测能够帮助用户更加高效地规划其使用,从而能够改善其使用体验.由于缺乏高质量数据的支持,现有的电池续航时间预测方法通常比较简单,较难在真实场景下发挥实际用途.为了解决这一问题,基于一组细粒度大规模真实用户数据集,提出了一个智能手机电池续航时间预测模型.为了验证模型的效果,基于51名用户21个月内的细粒度使用数据进行了实验验证.结果显示:用户在发起查询时的使用行为、在当前会话内的使用行为以及其历史使用习惯上,均能够不同程度地帮助电池续航时间预测.总体来说,所提出的模型能够显著提升预测准确度.
关键词
移动计算
电池
续航
时间
预测
机器学习
Keywords
mobile computing
battery lifetime prediction
machine learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高压输电线路巡检机器人续航里程的预测方法
郭磊
吴功平
麦晓明
彭向阳
杨智勇
周鹏
《武汉大学学报（工学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
原文传递
2
基于细粒度数据的智能手机续航时间预测模型
李豁然
刘譞哲
梅俏竹
梅宏
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
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参考文献
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