许强
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：安徽大学电气工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于EMD与JADE的设备状态特征提取方法被引量：1
- 2015年
- 针对机械设备在不同状态下振动信号频率特性的差异,基于经验模式分解(EMD)与特征矩阵联合近似对角化的方法提取设备状态特征参数。采用EMD将信号分解为不同频率成分,计算不同频段信号的频域相关系数,构造信号谱相关特征矩阵,运用联合相似对角化方法对特征矩阵降维,提取设备状态特征参数,研究机械设备故障诊断方法。使用实验实测信号进行验证,并基于支持向量机方法对滚动轴承4种状态特征进行识别,结果表明,该方法提取的特征参数分类正确率达到95%以上,可以有效表征设备状态。
- 陈凤林刘永斌方健许强
- 关键词：特征提取经验模态分解谱相关支持向量机
- 基于Arduino的两轮自平衡机器人设计与实现被引量：4
- 2014年
- 随着计算机技术的不断发展,与开源软件一样,开源硬件正成为一股不可忽视的颠覆性力量影响着科学探索和企业生产。基于开源硬件的产品越来越深入到社会实践中。基于Arduino的开源硬件技术,论文提出了一个两轮直立自平衡机器人的设计方案。它采用陀螺仪判断小车的原有姿势状态,使用加速度传感器计算车体的倾斜角度,采用Arduino处理数据和控制小车,用PID控制结合互补滤波融合加速度计和陀螺仪采样信息,用PWM调节电机运动,最终达到车体的平衡。实验结果表明：小车可以自行保持直立,并且具有较好的回复平衡能力。该车可以作为进一步验证各种控制算法的理想平台,具有一定的应用前景。
- 于强许强杨为民何燕
- 关键词：ARDUINO开源硬件自平衡机器人
