GA-BP神经网络在光伏阵列故障检测中的应用研究

BP神经网络在进行光伏阵列故障检测时,故障诊断性能易受局部极值影响,且收敛速度过慢.针对这一问题,利用遗传算法(GA)的全局搜索能力,找到BP神经网络初始权值阈值的最优解,可以有效克服BP神经网络上述缺陷,并高效完成对光伏阵列的故障诊断.对比光伏阵列正常状态与不同故障状态下的输出特性,选定电压电流作为输入,故障状态为输...     

蓄电池充放电的双向DC/DC变换器研究

铅酸蓄电池的充放电过程是影响其使用寿命的重要因素之一,在充放电过程中存在着充电时间长、温升高、析气严重等问题。针对充电时间长这一问题,分析了能量流动的影响因素,提出了一种新型双向DC/DC变换器,该变换器采用耐高压的IGBT器件的桥式电路和零电压移相控制对蓄电池进行充放电;分析了双向DC/DC变换器拓扑及其软开关特性,并利用Matlab/Simulink进行仿真。结果表明,采用零电压相移控制的双向DC/DC变换器能够对蓄电池进行快速可靠的充放电且能稳定输出电压,从而为光伏系统提供稳定电源,提高蓄电池的使用寿命。     

基于权重指数递减粒子群算法在光伏MPPT中的应用

针对光伏阵列局部遮阴情况下输出电压-功率曲线呈现多峰特性,传统粒子群算法进行最大功率跟踪时会陷入局部最优的问题,提出了权重指数递减粒子群算法。该算法通过改变粒子搜索方式,在每次迭代结束前对搜寻到的最优粒子执行精英突变,对反方向空间进行搜索;并添加惯性权重调节参数,其惯性权重随迭代次数的增加以指数形式递减,使算法前期跳出局部最优点的能力提高以及后期搜索更加准确。仿真结果表明,该算法在遮阴或者光照突变情况下,均能准确的追踪到最大功率点,能有效避免陷入局部最优点,收敛速度较快,能够在复杂情况下实现最大功率追踪。     

用莫尔条纹对喷嘴自由喷射的不完全膨胀气流密度的测量

本文应用莫尔条纹法测出了从图形和方形喷嘴里吹出的不完全膨胀气流的密度分布。实验表明，方形喷嘴喷出的气体的密度分布要比圆形喷嘴复杂得多而且在外形上有很大的不同，但沿着两个喷嘴气流轴的气流密度变化非常相似。     

跟踪识别激光雷达光学系统

介绍了激光雷达的工作原理及特点,在此基础上,设计了红外激光跟踪识别瞄准系统,对该系统的组成及主要部件进行阐述,给出了该系统的主要性能数据,并对该系统的应用作了展望。     

用于外形参数诊断的三维系统的设计与应用

首先分析了半导体光电位置敏感器件（PSD）的工作过程。利用连续发射的激光光源和半导体光电位置敏感器件，设计了一种三维非接触高精度的光学测量系统。该系统根据定位于被测量物体上直角坐标系的格线，生成该物体的外形，从而用于不规则三维体多种参数的测量和诊断。该系统使用了光学装置，特别适用于不规则形状尤其是边缘形状的图形的精确测量和探测，测量出的数据对于研究和诊断皮肤损伤的形态，特征和类型之间的关系等有很高的价值，应用前景非常广阔。     

双光栅莫尔条纹的傅里叶分析

采用了傅里叶频谱的分析方法，对双光栅产生的莫尔条纹进行了分析，导出了不同光强分布对应的莫尔条纺方程。     

一种无触点快速测量表面粗糙度的方法

提出一种使用激光束快速测量表面粗糙度的无触点光学方法。一束照射在样品表面的激光束随着表面粗糙度的增大反射光的密度分布将被扩展,可用PCD测出从铝制样品表面反射光的密度分布。被反射光的密度曲线可通过高斯函数近似地求出。密度分布曲线的宽度由高斯曲线系数的标准差计算出来,此标准差近似等于密度曲线的高斯函数的标准差,密度曲线的中线平均粗糙度随着高斯曲线系数的增加而增加。粗糙度Ra在0.1～0.5μm的范围内,可利用实验公式Ra=0.088GCP+0.032通过测量GCP得到。     

双层侧向位置敏感探测器的畸变研究

阐述了半导体光电位置敏感器件双层结构、特点,在此基础上,利用三层前置反馈网络对光电位置敏感器件的空间非线性以及畸变产生的机理进行了分析,尤其是对在位置敏感器件边缘的非线性作了分析研究;提出了一种适于位置敏感器件的敏感前置放大器电路和产生双极脉冲的分光滤波器;通过实验模拟,验证了上述理论和方法的正确性,并对双层结构的位置敏感器件在精密探测中的应用作了展望。     

三维物体的检测研究

本文介绍的是如何用三维视觉传感器实时采集的距离图像数据作为输入数据，直接利用轮廓匹配和高级匹配的方法，有效地探测了障碍物的位置。