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1.
为弥补恒定电压法实现最大功率点跟踪时忽略外界条件变化的缺陷,提高其跟踪精度和光伏系统的发电效率,本文提出了基于混合粒子群-模式搜索算法(PSO-PSA)的光伏发电最大功率点跟踪方法。对光伏电池模型进行仿真分析,绘制其在外界条件变化的情况下的输出特性曲线,分析环境变化对最大功率点的影响;通过对比PSO-PSA与粒子群算法,对基准测试函数的求解速度、精度与稳定性,验证本文算法的有效性,进而在不同环境条件下将混合算法优化输出结果与模型输出结果进行对比;将PSO-PSA与光伏阵列结合应用到Boost电路,实现模型动态输出结果与理论计算值匹配,从而实现最大功率点的有效跟踪。结果表明:基于PSO-PSA的光伏系统最大功率点跟踪技术合理,跟踪精度较高,弥补了使用固定电压值时无法适应环境改变而造成能源浪费的不足。 相似文献
2.
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介质阻挡放电电路参数测量的改进型Lissajous图形法 总被引:3,自引:3,他引:0
为了减少在介质阻挡放电电路参数测量中广泛使用的电压-电荷Lissajous图形法的测量误差,从介质阻挡放电电路的原始等效模型出发,对电压-电荷Lissajous测量法在未放电和放电两个阶段的约束关系进行了推导,得出了如忽略测量电容对测量过程的影响将使介质阻挡电容测量结果偏大和放电维持电压数值存在误差的结论。为解决这一问题,提出了一种改进型Lissajous图形法,该测量方法能使测量电容独立于主回路,减少了常规的李莎茹图形存在的固有误差并实现测量回路与主回路隔离。该方法具有参数测量准确、接线简单及测量工作量小等优点。实验结果表明,所提出的改进型测量方法是有效的。 相似文献
6.
人脸深度伪造检测旨在对人脸图像和视频进行真伪鉴别,能为肖像权保护、虚假消息鉴定、网络诈骗防范等提供理论和技术支撑。早期的检测技术主要基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)实现,并取得了显著的效果,但普遍存在泛化性能不足的问题。为了进一步提高人脸深度伪造检测技术的泛化性,最新的研究工作开始引入一种基于自我注意力机制的深度神经网络Transformer,其具有长距离依赖建模能力和全局感受野,可用于捕捉到图像上下文关联和视频时序关系,有效提高了检测器的表征能力。本综述首先简要介绍了该领域研究背景,阐述了人脸深度伪造生成典型技术,然后对现有基于Transformer的检测技术进行总结和归纳,最后探讨人脸深度伪造检测技术面临的挑战和未来研究方向。 相似文献
7.
电机振声信号蕴涵着丰富的电机状态信息,文中提出利用电机振声信号对电机进行故障诊断,实现噪声出厂检测.由于观测信号信噪比较小,难于提取电机振声信号故障特征.应用肓分离技术从观测信号提取独立的声源信号,提出了基于峭度的盲源分离开关算法,可以在源信号概率密度函数未知时提取独立分量,消除相邻部件辐射噪声的干扰.实验证明该算法成功分离电机振声信号,有效提取故障特征. 相似文献
8.
9.
本文简要分析了传统实践教学中存在的问题并结合一些实例分别从日常实验教学、课程设计和应用创新层实验三个方面详细地阐述了改革的方式方法。整个改革体系从简单到综合层层递进。通过改革使原有的问题得到了有效解决,使改革取得明显的效果。 相似文献
10.
针对转子运行过程的动态信号中噪声干扰严重、转子失衡识别精度低的问题,利用数学形态学滤波器能够有效滤除噪声干扰、提高信号信噪比的特点,采用数学形态学滤波器和傅里叶变换相结合的方法对转子振动信号进行降噪处理,并对转子工作状态下的工频幅值、相位进行准确提取,运用加、减质量配重可以改变转子失衡状态的特性,利用影响系数法对转子失衡进行识别计算。实验结果表明,本方法在转子失衡识别中能够有效滤除多种噪声干扰,提高转子失衡识别精度。 相似文献