基于龙格-库塔法自适应PID控制的太阳双轴跟踪系统

论述太阳光源双轴跟踪系统的工作原理,针对其控制系统中存在的时间滞后问题提出基于龙格-库塔法的自适应PID控制。并以基于直流电机的方位角传动机构为基础,建立方位角传动机构的数学模型,在MATLAB中进行仿真。仿真结果表明,基于龙格-库塔法的自适应PID控制系统响应速度快、稳定性高,具有较强的鲁棒性,能有效解决方位角传动系统中的时间滞后问题。     

深圳市市场监督管理局《2021年深圳市“放心肉菜超市”培育工作方案》

为做好2021年深圳市“放心肉菜超市”培育工作,严格落实企业主体责任,全面提升我市超市的食用农产品质量安全水平,确保我市“放心肉菜超市”持续符合相关要求,构建来源可溯、质量可靠、群众放心的食用农产品经营环境,特制定本工作方案。一、工作任务根据深圳市“放心肉菜超市”考核评价要求,分阶段开展获证市级“放心肉菜超市”跟踪评价及新申报超市评审工作。对于培育良好的超市,推荐其参加广东省“放心肉菜超市”评审。对跟踪评价未达要求且整改不达标的获证超市,取消其“放心肉菜超市”资格。     

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基于多目标和声搜索优化SVM的伺服电机滚动轴承性能退化评估

针对传统的支持向量机(SVM)算法参数往往根据经验设定,难以建立最优模型以准确地检测出伺服电机滚动轴承早期故障的问题,研究一种基于多目标和声搜索优化SVM的伺服电机滚动轴承性能退化评估方法。首先提取轴承振动信号的时域、时频域特征作为原始特征集,采用堆叠稀疏自编码器对原始特征集进行更深层次的特征提取,得到最终的特征向量。之后以轴承退化曲线的趋势性和单调性作为适应度函数,采用多目标和声搜索算法对SVM的参数进行优化,建立最优评估模型,得到轴承的性能退化指标。实验结果表明:该方法能准确地检测出轴承的早期故障,相比于传统的轴承SVM性能退化评估方法具备更好的趋势性和单调性。     

一种YOLO识别与Mean shift跟踪的车流量统计方法

为了解决车流量统计中存在的车辆识别速度慢、统计准确率低的问题,提出一种YOLO识别与Mean shift跟踪的车流量统计方法。首先将车流量统计划分为车辆识别、跟踪与计数问题,建立高效的车流量统计模型。YOLO算法可对被检区域内车辆快速检测,根据YOLO的回归特性,将Mean shift核函数应用于目标区域得到目标模型,运用巴氏函数计算出候选模型,并对其进行跟踪。Mean shift可根据YOLO提供的最新车辆位置更换目标模型,这样目标跟踪丢失问题便可得以改善。实验结果表明,本文车流量统计模型在车辆识别、计数上有较快的速度和较高的准确度,能够基本满足智能交通中车流量统计的需求。     

基于最大功率判断的太阳能电池MPPT研究

针对太阳能电池最大功率跟踪(MPPT)的问题,阐述三点比较式扰动观察法的原理。对于该方法应对环境变化的不足之处,提出基于最大功率判断的三点比较式扰动观察法,能够在原方法的基础上,根据测试数据以及环境条件判断最大功率点的偏移方向,为太阳能电池的输出调节提供依据;在PSIM仿真软件中进行算法的编写,选取Boost升压电路作为MPPT控制算法的载体。仿真结果表明:在光照强度变化以及温度变化时,该方法能够快速响应并重新维持最大功率输出。