计及UPFC电力系统无功优化研究

为了更加有效地实现对电力系统潮流分布的控制,以进一步提高电力系统无功优化的有效性,达到使系统损耗最小的目的,提出了基于粒子群智能优化算法的计及UPFC的无功优化方法。以系统有功网损最小为目标函数,为了有效利用UPFC对潮流的调节作用,采用UPFC的节点注入功率模型。通过IEEE-30测试算例就系统有功网损和电压稳定性,对基于粒子群算法系统装设UPFC装置前后进行比较,发现采用文中方法后,不仅降低了系统的有功网损,提高了电压质量,而且与粒子群算法相比,还减少了算法的迭代次数,仿真结果验证了文中模型和算法的有效性和可行性。     

基于细菌觅食算法的光伏阵列MPPT控制方法

针对光照不均匀条件下光伏阵列P-V输出特征呈现多波峰,传统算法无法摆脱局部最优值的缺点,提出了一种基于细菌觅食的优化算法,并首次应用于光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)。算法引入了趋向性操作,用以进行局部范围内的最优寻找。分析了光伏阵列在遮挡条件下输出功率的变化特性,然后使用细菌觅食算法进行了最大功率点跟踪控制方法实验。实验表明,该算法能够成功摆脱局部最优值的约束,快速寻找到全局最大功率点,控制精度高,为光伏阵列最大功率点跟踪提供了一种新的实现方法。     

改进的单幅红外图像局部自适应非均匀校正

为了实现对单幅红外图像的非均匀性校正并且对局部细节的校正效果进行优化,提出了一种局部自适应的非均匀校正算法。算法利用红外焦平面阵列的固定图像噪声呈单方向分布的特性,采用基于高斯权重思想的中值直方图非均匀算法实现红外图像的单参数校正;然后将图像分块,使图像的各局部都能够自适应地选择各自最合适的校正参数,达到优化细节的校正效果。实验结果及分析表明:与单参数中值直方图非均匀校正算法相比,提出的算法在均方根误差、峰值信噪比、图像平滑性等方面都得到了进一步的改善,并且保留了更多的图像细节,为非均匀校正提供了一种方法。     

MCT1024红外热像仪的研制

介绍了一种基于USB2.0实现对MCT1024热像仪高速采集系统的总体设计思想.用CPLD实现MCT1024探测器和FIFO时序控制驱动电路、奇偶数据整合,采用FIFO作为数据缓存,达到了系统小型化设计的目的.研制了一台MCT1024热像仪.野外成像表明,该系统达到了设计要求.     

射频电视信号对半导体激光的频率调制

本文报道射频电视信号对ＧａＡｌＡｓ双异质半导体激光的频率调制。使用自研制由两个Ｆａｒｂｒｙ－Ｐｅｒｏｔ腔组成的高分辨率光谱测量系统，当用射频电视信号调制半导体激光器的电流时，成功地测量到输出激光的调制边带。文中提出一个简单的模型：将半导体激光器看成一个充满介质的Ｆ－Ｐ腔，介质内部电流受调制时，腔的谐振频率可写成调制电流的函数，进而以此模型说明实验结果。     

基于ARM和单片机的相机无线控制系统

介绍了一种利用蓝牙无线串口实现相机无线控制的方法.系统上位机采用S3C2440ARM,以CSR公司BC4 17/143 BQN芯片为核心的蓝牙无线串口在上位机和单片机上位之间传输数据,单片机接收到上位机发送的数据之后产生方波控制相机.该方案已经在硬件上实现,并经测试证明了能很好地控制相机无线拍照.所述方法对其它无线控制...     

基于ARM9和FPGA的嵌入式高速同步采集仪

本文提出了采用ARM9和FPGA相结合的方式,设计一台嵌入式同步采集仪。采集仪采用FPGA完成高速数据采集,通过ARM对FPGA进行管理,有效解决了测量仪器中高速采集与速度处理速度不匹配的问题。采用WINCE5.0作为操作系统,既方便顶层开发,又解决了高速采集仪实时性问题。阐述的设计思路对其它高速同步采集仪的设计具有一定的参考价值。     

SOPC技术在计算全息中的应用

基于计算全息术的三维动态实时显示受到越来越多的关注, 而制约其发展的一大难题是其运算速度. 针对这一问题, 本文提出基于SOPC(System On Programmable Chips)技术的计算全息硬件加速系统, 使多片FPGA硬件进行分块并行运算. 为了实现这一目标, 每片FPGA运算单元必须独立具备数据传输与计算全息算法加速两种功能. 在已有计算全息算法加速模块的基础上, 搭载NIOS II软核并移植uC/OS II操作系统及LWIP以太网协议栈. NIOS II软核作为FPGA的主控, 控制计算全息算法加速模块及以太网口的数据传输, 实验结果证明该方法为实现计算全息三维动态实时显示提供了一种新的思路.     

ULSI用氟化类金刚石薄膜的研究

以CF4和CH4为源气体,用射频等离子体增强化学气相沉积法,制备了氟化类金刚石(F-DLC)薄膜。采用FTIR仪、XPS对样品进行了测试、分析。结果表明,在薄膜内主要含有C—Fx(x=1,2,3)、C—C、C—H2、C—H3等以及不饱和C==C化学键;薄膜的εr为2.07~2.65。εr与膜内F的相对浓度有关,随着沉积功率的增大,膜内F、H的含量均降低,εr升高。     

基于改进蝠鲼优化算法的光伏组件参数辨识模型

为了解决当前光伏组件模型中存在的参数辨识精度低和稳定性差的问题,提出了一种基于折射学习机制的蝠鲼觅食优化算法的三二极管光伏组件参数辨识模型(RLMRFO-TDM)。该模型将差分进化机制融入到MRFO算法的种群更新环节,提高了MRFO算法的局部探索能力,并加快了MRFO算法收敛速度;引入折射学习机制改善了MRFO算法的随机性,提高了种群在搜索区域中的离散性和MRFO算法的全局搜索能力。利用基准测试函数,验证了RLMRFO算法的有效性;采用STP6-120/36和STM6-40/36两种光伏组件的数据集对RLMRFO-TDM模型的参数辨识进行性能测试,与其他模型相比,RLMRFO-TDM模型的辨识精度、稳定性以及收敛速度表现最优。