基于DSP和FPGA的静止无功发生器的研究

针对现有配电网无功补偿的特点,此处提出了一种可以同时补偿容性无功和感性无功的新型静止无功发生器(SVG),该SVG基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)的硬件主控结构,利用DSP的快速处理能力和FPGA并行输出能力,结合此处给出的电网无功电流的计算方法,可以快速采集电网电流,并计算出电网所需要的无功电流,同时给出三相电网所需要的无功电流指令信号,通过控制绝缘栅双极型晶体管(IGBT)开通和关断,配合连接电抗器,完成对电网的无功电流补偿,此处给出了基于比例积分(PI)算法的直流侧电压稳定方法,以及基于矢量分析法的无功电流计算方法,并根据极寒地区气候特点,选择了可用于极寒气候条件下的器件,使得相应设备也能在极寒气候条件下运行.     

基于卷积神经网络算法处理的稻米参数评定分析仪

基于电荷耦合元件（Charge-coupled Device,CCD）摄像头的嵌入式硬件平台和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）算法原理,研发对采集图像进行灰度和卷积处理的稻米参数评定分析仪,通过CNN算法分析出米粒边缘及透明度比较高的部分,并根据预设的第一阈值进行边缘切割,分离出单个米粒,并计算该米粒的总像素数、最长直线像素数、最宽直线像素数,而后计算图像中小于第二设定阈值的像素数,用该像素数除以总像素数计算垩白度,将计算出来的长度、宽度、长宽比、垩白度与国家标准比对,给出所测试的稻米参数,通过对8组实验样品测试分析结果表明,单次样品绝对误差值为0.02,相对误差值为–0.31％,相关数据可上传到上位机用于品质管控,本稻米参数评定分析仪原理和算法具有一定创新性,能缩短检测时间,提高检测精准度,具有一定的应用价值。     

基于嵌入式的稻米形态特性分析仪的开发

设计了一套基于嵌入式的稻米形态特性分析仪,针对优质稻米品质参数检测的实际需要,在设计稻米图像采集装置的基础上,系统以基于ARM内核的S3C2410平台为硬件开发环境,利用嵌入式Linux系统,通过USB图像驱动程序移植,实现了对稻米图像的采集及保存过程,在此基础上,结合图像处理与模式识别技术,编写相应的图像分析应用程序,获得稻米形态品质的国标参数,实现了对稻米整精米率、垩白粒率、垩白度、粒型的快速无损检测。     

基于ARM的稻米垩白智能化测试仪的研制

本文设计了一套基于ARM的稻米垩白智能化测试仪,该系统以基于ARM内核的S3C2410平台为硬件开发环境,利用嵌入式linux系统,实现了基于V4L的图像采集及图像保存过程,而后,对图像进行处理,两次利用大津法进行阈值分割,利用得到的阈值将米粒与背景、垩白与背景二值化分割,从而完成了对稻米垩白度和垩白粒率的计算,实现了对稻米垩白度、垩白粒率的快速无损检测。     

基于嵌入式的整精米特性分析仪

本文设计了一套基于嵌入式的整精米特性分析仪,针对优质稻米品质国标参数检测的实际需要,在设计稻米图像采集装置的基础上,系统以基于ARM内核的S3C2410平台为硬件开发环境,利用嵌入式linux系统,实现了对稻米图像的采集及保存。在此基础上,结合图像处理与模式识别技术,利用大津法对图像进行阈值分割,编写相应的图像分析应用程序,实现了对稻米整精米率快速无损检测。     

电能质量监测装置数字滤波器设计应用研究

利用数字滤波器数据处理速度快、系统工作性能稳定、能获得理想的幅度特性等特点,设计一种应用于某系列高端电能质量监测装置的数字滤波器,通过仿真实验和实际采样信号处理证明,此种数字滤波器可提高监测装置测量信号的信噪比,可达到[2009]《电能质量监测终端技术规范》试行国标A级标准.