局部阴影下光伏阵列MPPT算法的研究

针对局部阴影状态下光伏阵列P-U特性曲线多峰值的问题,提出了一种基于搜索-计算-判断的三步法全局最大功率点跟踪(GMPPT)策略。该方法使用改进型扰动观察法反向搜索第一个峰值点,利用计算和判断减小搜索区域,将多峰值间接转化为单峰值搜索,解决了搜索过程中陷入局部极值的问题。通过建立3种阴影状态下的模型,将该方法与现有最大功率点跟踪(MPPT)算法进行仿真对比,并建立相应的试验进行验证。仿真及试验结果表明,该方法在有、无阴影状态下均能稳定实现GMPPT,有效地提高了系统的跟踪精度和跟踪速度。     

融入时序和速度信息的自适应更新目标跟踪

目的 针对目标跟踪算法在现实场景的遮挡、光照变化和尺度变化等问题,提出一种融入时序信息和速度信息的多特征融合自适应模型更新目标跟踪算法。方法 通过提取目标的分级深度特征和手工设计方向梯度直方图（histogram of oriented gradients,HOG）特征,以全深度特征组合和深层深度特征与手工设计特征组合的方式构造两个融合特征器,提高在复杂场景下跟踪的稳健性;对融合特征进行可信度计算,选择最可靠融合特征对当前帧目标进行跟踪;在跟踪质量不可靠时,对目标表征模型进行更新,加入时间上下文信息和当前鲁棒表征信息,通过多峰值判定和运动速度判定选择最优目标预测位置作为最终结果。结果 在OTB（object tracking benchmark）2013和OTB2015数据库上进行大量测试,与其他7个算法相比,本文算法总体效果取得最优,且在不同复杂环境下也取得了优秀的跟踪效果,在OTB13和OTB15数据库中,跟踪精度分别为89.3%和83.3%,成功率分别为87%和78.3%。结论 本文算法利用深度特征与手工设计特征进行融合,对跟踪结果进行多峰值分析和运动速度判定,跟踪结果不佳时自适应更新特征进行重跟踪。实验结果表明,本文算法可以有效处理光照变化、背景杂波和遮挡等复杂因素的干扰,有效提升了跟踪质量。     

面向应用的快速多峰寻优算法

工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点,现有的多峰优化方法难以直接利用应用问题的先验知识引导算法过程,多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法,能有效利用易于获得的先验参数,如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒子群算法的简单性并改善了搜索多样性,使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法进行了对比测试和分析,结果表明,对复杂多峰函数,该算法能以最快的收敛速度实现多峰搜索。     

水溶液衍射实验的数据处理及解析

用θ-θ型X射线衍射仪测定323 K Na2SO4·20H2O溶液.叙述用Origin和KURVLR程序处理散射数据,获取溶液结构函数和径向分布函数的方法和步骤.用Gaussian多峰拟合法去卷积径向分布函数曲线上的弥散峰,拟合曲线与实验曲线吻合,其结果可解析径向分布函数.根据Na2SO4晶体结构和文献报道的水分子、Na+和SO42-水合结构确定曲线上各散射峰对应的作用项.     

基于地理位置的移动用户群组划分方法

为解决移动用户分组问题,提出一种基于地理位置的移动用户群组划分方法。根据已有用户统计信息,计算用户分布密度,利用用户密度及多峰高斯分布函数,找出各个高斯分布的顶点、特征半径、顶点对应群组的中心位置,以及特征半径对应群组的半径,从而划分出各个群组。实验证明,该方法能够合理划分移动用户群组,易于控制群组规模。     

分布式光伏发电系统多峰值MPPT优化研究

针对实际应用中环境复杂性导致光伏阵列的输出呈现多峰值现象,而传统控制方法在此情况下存在无法持续高效的跟踪到最大功率点的难题,将优化的多峰值支持向量机函数和具备快速收敛特性的猫群算法相融合,提出一种基于自适应权重迭代收敛的改进型猫群算法(IMCGA),并用于解决局部遮阴情况下的多峰值寻优问题,从而实现太阳能发电系统的最大功率跟踪功能。通过搭建光伏电池的数学模型,分析局部遮阴情况下光伏电池的多峰值输出特性;通过详细分析IMCGA智能算法中自适应权重和变异算子的优化构造,阐述IMCGA算法在局部遮阴的光伏系统最大功率点跟踪的实现过程。最后,通过与一系列传统控制算法进行对比仿真实验,显示所提出控制算法的优越性。     

InAs/GaAs量子点光致发光光谱多峰结构发光本质

研究了InAs/GaAs量子点光致发光光谱中出现的多峰结构.观察到随着激发功率的增加光谱中发光峰的数目逐渐增多并且部分发光峰的峰位随激发功率的增加向高能量方向移动.解释了各发光峰的来源并结合量子点能级结构的特点,计算了量子点中电子和空穴各子带间的能级间距.     

高效求解多峰值全局优化的区间-遗传算法

针对传统区间优化算法求解高维问题耗时的缺点,将区间算法和遗传算法进行融合,提出了一种区间-遗传算法。该算法利用区间算法为遗传算法的搜索区域进行定界,同时采用拒绝指标可使包含全局最优解的区间更容易被选择,而且算法通过遗传算法提供的问题全局最优解的上界可对那些不包含全局最优解的区间进行删除。对一些多峰值全局优化问题进行了仿真实验,结果表明:该算法相比传统区间优化算法更加有效,而且随着问题维数的增大,算法的高效性更加明显。     

基于视差与基线距相关三目立体匹配法

采用统计过程控制方法对二维图像特征点区域定位，并提取二维图像特征点。避免了提取二维图像特征点时，根据被处理图像的先验信息，利用试探方法确定阈值的局限性。在立体匹配时，将灰度相关系数小于最大灰度相关系数一定范围内的特征点作为灰度相关复峰初始匹配特征点集合。根据由正确匹配特征点组成的视差矩阵与对应的基线距矩阵存在极大相关性，从灰度相关复峰初始匹配特征点集合中确定唯一匹配特征点。通过对外形复杂的实际物体及已知精确三维坐标的标准工件的三维重建，证实了文中所提方法的有效性和可靠性。     

全光纤电光主动调Q激光器

利用马赫曾德尔Mach-Zehnder (M-Z)结构的尾纤型铌酸锂(LiNbO3)电光强度调制器作为Q开关元件,采用974nm半导体激光器作为泵浦源,峰值吸收系数为110dB/m的掺杂铒纤作为增益介质,实现了1550nm波长的全光纤主动调Q激光器。通过电光强度调制器对腔内损耗进行周期性调制,实现Q开关作用,获得了稳定的调Q脉冲输出。实验中通过改变泵浦功率和调制频率,研究了脉冲宽度和峰值功率的变化规律。获得输出脉冲重复频率50Hz-88kHz可调,重复频率1kHz时获得最窄脉冲宽度246ns,峰值功率近5W。