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期刊文章列表

  • 滕飞,屈天祥,傅春啸,雍和,盛守照(南京航空航天大学自动化学院).直升机变稳性能计算及变稳控制律设计[J].机械与电子,2022,第4期
  • 段秦尉1,潮铸1,唐旭辰1,黄红伟2,李展2(广东电网电力调度控制中心;北京清大科越股份有限公司).考虑电力现货市场的互联电网调度安全校核研究[J].机械与电子,2022,第4期
  • 康云霞1,潘江塞2,程旭1(北京市公路事业发展中心;中科软科技股份有限公司).普通公路隧道机电设施故障检测方法研究[J].机械与电子,2022,第4期
  • 李雪飞,吴月菊,孙艳红,王宇超(中车长春轨道客车股份有限公司).基于离线监督性学习的高铁轮轨关系在线检测技术[J].机械与电子,2022,第4期
  • 林洁,张志安(南京理工大学机械工程学院).改进人工势场法的路径规划研究[J].机械与电子,2022,第3期
  • 林何1,2,孟渔航1,2,李瑞华1,2,屈文宽1,2(西安工程大学机电工程学院;西安市现代智能纺织装备重点实验室).功率二分支齿轮传动系统动载特性与模态分析[J].机械与电子,2022,第3期
  • 陈明东1,许涛1,2,冯育龙1,吕欢1,麻爱松1(西安工程大学机电工程学院;西安市现代智能纺织装备重点实验室).基于ABAQUS的角接触球轴承动力学仿真分析[J].机械与电子,2022,第3期
  • 杜连续,金永(中北大学信息与通信工程学院).小波变换轮廓术测量精度影响因素的研究[J].机械与电子,2022,第3期
  • 吴昊鹏1,班剑锋1,2,李建华1(兰州理工大学机电工程学院;中铝视拓智能科技有限公司).一种基于MR的电解槽设备辅助管理系统的实现方法[J].机械与电子,2022,第3期
  • 邢静1,闫克丁2,高俊钗2(西安培华学院智能科学与信息工程学院;西安工业大学电子信息工程学院).基于IMU点云特征跟踪一致性的ICP配准技术[J].机械与电子,2022,第3期
  • 吴瑾,姜紫阳,傅学振,孙齐,杨昆(临沂市气象局).考虑气象因素的农业采摘机器人轨迹纠偏控制方法[J].机械与电子,2022,第3期
  • 易静,李光,薛晨慷,谭薪兴(湖南工业大学机械工程学院).四足机器人Trot步态偏航分析及其控制[J].机械与电子,2022,第3期
  • 刘哲1,闫佳文1,陈长金1,蒋春悦1,耿立卓1,安会2(国网河北省电力有限公司培训中心;石家庄邮电职业技术学院).电力线图像检测方法研究[J].机械与电子,2022,第3期
  • 傅春啸,屈天祥,滕飞,盛守照(南京航空航天大学自动化学院).基于DCNN的无人直升机自转过程建模[J].机械与电子,2022,第3期
  • 殷健(青岛港国际股份有限公司;青岛新前湾集装箱码头有限责任公司).大型油浸式变压器绕组温度场分布特征提取方法研究[J].机械与电子,2022,第3期
  • 于琪1,蔡莹1,蔡泓铭1,毛文照2,李展2(广东电网有限责任公司广州供电局;北京清大科越股份有限公司).基于IEC 61970组件接口规范的调度运行数据系统设计[J].机械与电子,2022,第3期
  • 汪伟,于洋(国网安徽省电力有限公司).基于ASON的电力系统调度数据网业务体系设计[J].机械与电子,2022,第3期
  • 王兴涛,唐永成,李文永(华能新疆吉木萨尔发电有限公司).基于视觉伺服的巡检机器人返航路径确定方法[J].机械与电子,2022,第3期
  • 黄炳华,郭冰云,郭茂林(福建华电电力工程有限公司).基于数据模型的新能源涉网保护整定一体化管控平台[J].机械与电子,2022,第3期
  • 李鹏,闵小翠,王建华(广州华立科技职业学院).基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法设计[J].机械与电子,2022,第2期
  • 范晨,金永,刘静静,孙煜雅(中北大学信息与通信工程学院).装配面点云特征增强的去噪算法研究[J].机械与电子,2022,第2期
  • 刘龙洋1,冯焱冲1,陈政1,廖民传2,屈路2,冯瑞发2(广东电网有限责任公司肇庆供电局;直流输电技术国家重点实验室(南方电网科学研究院)).基于层次分析法的配网线路防雷方案评估研究与应用[J].机械与电子,2022,第2期
  • 彭录海(国网哈尔滨供电公司).谐波干扰下数字化高压电能计量装置误差预补偿方法[J].机械与电子,2022,第2期
  • 屈天祥,滕飞,傅春啸,雍和,盛守照(南京航空航天大学自动化学院).小型无人直升机自转建模与控制策略研究[J].机械与电子,2022,第2期
  • 王立新1,张恒远2,贾瑞龙1,刘景辉2,柴耀军2(国家能源集团准能集团科学技术研究院;国家能源集团准能集团矸石发电公司).基于物联网技术的矸石发电机组故障诊断系统设计[J].机械与电子,2022,第2期
  • 梁雄鹤,陈珊,魏豪,张丽洁,权伟(西安工程大学机电工程学院).基于最优IMF分量和K-SVD的滚动轴承故障声音信号特征提取[J].机械与电子,2022,第2期
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