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基于农户视角农业绿色全要素生产率的测度与分析 被引量:6
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作者 程永生 张德元 汪侠 《中国生态农业学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期820-834,共15页
提升农业绿色全要素生产率,加快农业绿色转型是全面建成社会主义现代化强国的必然选择。研究以中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)的全国性大容量样本农户数据为蓝本,在微观测度方法比较分析的基础上,基于技术优化的Mal... 提升农业绿色全要素生产率,加快农业绿色转型是全面建成社会主义现代化强国的必然选择。研究以中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)的全国性大容量样本农户数据为蓝本,在微观测度方法比较分析的基础上,基于技术优化的Malmquist-Luenberger指数为基准,测度分析了农户层农业绿色全要素生产率的状况,并进一步选用核密度估计法和Dagum基尼系数法,揭示了微观样本农业绿色全要素生产率的动态演变规律及其区域差异特征。主要研究发现如下:1)技术优化的Malmquist-Luenberger指数测度显示,2014年、2016年和2018年3期样本农户的农业绿色全要素生产率均值为1.0030,总体发展态势良好;农业绿色技术变化、绿色技术效率变化的共同作用是驱动农户层面农业绿色发展变化的主要引致因素,且后者的影响程度远大于前者;农户资源配置、管理模式及组织方式的改善优化,在现阶段是农户发展绿色农业的提升关键,其影响相对高于农户农业生产技术的革新。2)通过核密度估算发现,2016年和2018年样本农户的绿色全要素生产率集中度较高,农业绿色技术效率并未出现两级分化,但农业绿色技术进步呈现上升趋势。3)Dagum基尼系数法结果表明,农户层面农业绿色全要素生产率的区域差距不断缩小,区域差距的降幅达22.32%,超变密度是引致主因;在区域内差距上,东、西、中部地区内部,农户的绿色农业差距依次递减;在区域间差距上,东西、东中、中西部间差距不断缩小、协同性不断增强,但差距易受到环境因素影响。 展开更多
关键词 农户视角 农业绿色全要素生产率 技术优化的Malmquist-Luenberger测度 差距识别
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输电线路间隔棒安装机器人运动控制方法研究
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作者 汪峥嵘 樊绍胜 《电力学报》 2024年第4期309-322,共14页
为解决输电线路人工安装间隔棒作业危险性高和劳动强度大的问题,设计了一种间隔棒安装机器人。针对传统电力机器人依赖摄像头观察和上位机手动调整的低效率和精准度较差的问题,提出了一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC... 为解决输电线路人工安装间隔棒作业危险性高和劳动强度大的问题,设计了一种间隔棒安装机器人。针对传统电力机器人依赖摄像头观察和上位机手动调整的低效率和精准度较差的问题,提出了一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的运动控制方法,在预测模型中加入积分项以减小系统的稳态误差,并且采用了D‒H法对机械臂进行连杆坐标建模,使用拉格朗日法对其建立动力学模型。此外,采用YOLOv7目标检测算法并结合深度相机,对机器人进行定位。针对间隔棒安装至输电导线过程中存在间隙过大或者对准率不高的问题,提出了一种基于DeepLabV3+轻量级间隔棒安装机器人间隙识别算法,以确保安装的可靠性。仿真及试验对比分析表明,采用MPC方法的系统控制收敛时间为18 s左右,控制器的超调量约为0.05,系统的上升时间为12 s,与传统的PID控制或模糊PID控制相比,其具有更好的稳定性和鲁棒性。在模拟220 kV输电线路间隔棒安装试验中,利用所提定位方法得出的坐标与实际值偏差量小于1 cm,符合机器人作业要求,验证了所提的机器人作业控制方法的可行性。 展开更多
关键词 输电线路 机器人 间隔棒安装 模型预测控制 目标检测 深度相机 间隙识别
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一种输电线路带电作业机器人的上线控制方法
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作者 尤畅 王旭红 樊绍胜 《电力学报》 2024年第4期323-335,共13页
目前输电线路人工带电巡检作业工作任务繁重且危险,而现有电力作业机器人的上线方式存在弊端,针对这些弊端提出了一种输电线路带电作业机器人的上线方法。为解决机器人上线时姿态不平衡甚至侧翻的问题,结合输电线路特征,设计的机器人采... 目前输电线路人工带电巡检作业工作任务繁重且危险,而现有电力作业机器人的上线方式存在弊端,针对这些弊端提出了一种输电线路带电作业机器人的上线方法。为解决机器人上线时姿态不平衡甚至侧翻的问题,结合输电线路特征,设计的机器人采用了卷筒带动四根牵引绳起吊的方式;分析了机器人上线可能遇到的倾斜情况,提出了一种基于BP模糊神经网络PID的调平控制方法,对比了不同控制方法在有扰动的情况下调平的快速性和稳定性,解决了机器人上线姿态不平衡的问题。采用YOLOv8视觉检测算法对输电线路进行目标识别与定位,整体识别率超过93%;通过双目相机测出机器人和输电线路之间的距离,误差控制在5%以内;利用DeepLabV3+网络对行走轮和输电线路之间的间隙进行识别,以确保机器人可以安全地挂在输电线路上。在输电线路试验场地进行了机器人上线试验,验证了所提机器人上线方案的有效性和实用性。 展开更多
关键词 输电线路 无人机‒机器人联合作业 上线作业 BP模糊神经网络PID 调平控制 YOLOv8 间隙识别
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