【摘 要】
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为优化新能源电力场站巡检效果，研究巡检机器人神经网络自适应控制下的新能源电力场站巡检技术。将巡检机器人移动坐标系变换到世界坐标系中，利用Lagrange方程建立巡检机器人动力学模型；以CCD摄像机为核心构建环境图像采集系统，采集并归一化和均值化处理图像信息；建立神经网络模型，结合梯度下降法则明确控制目标函数，训练网络误差，输出最终控制量，将此量作为依据实现巡检机器人自适应巡检。应用分析证明，所提技
【基金项目】
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国网江西省电力有限公司科技项目（BE2020057）；
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为优化新能源电力场站巡检效果，研究巡检机器人神经网络自适应控制下的新能源电力场站巡检技术。将巡检机器人移动坐标系变换到世界坐标系中，利用Lagrange方程建立巡检机器人动力学模型；以CCD摄像机为核心构建环境图像采集系统，采集并归一化和均值化处理图像信息；建立神经网络模型，结合梯度下降法则明确控制目标函数，训练网络误差，输出最终控制量，将此量作为依据实现巡检机器人自适应巡检。应用分析证明，所提技术控制精度高，在任何巡检模式和环境下都能规划出合理的巡检路径，具有较好的巡检效果。
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