磷钨酸修饰的纳米TiO_2薄膜的制备及光催化性能

以钛酸四丁酯为前驱物,乙酸为溶剂,用溶胶-凝胶法制备了磷钨酸修饰的纳米TiO2薄膜(PW12/TiO2)。通过FT-IR、UV-Vis、XRD、BET、SEM进行了表征。结果表明,磷钨酸修饰的纳米TiO2具有锐钛矿晶型和较大的比表面积,磷钨酸在TiO2中仍保持Keggin结构,并抑制了粒子烧结过程中的长大。研究了PW12/TiO2薄膜在对氯苯酚光降解中的催化活性。当磷钨酸与TiO2的摩尔比为0.02∶1,240℃焙烧,PW12/TiO2薄膜的光催化降解反应遵循L-H机理,一级反应速率常数为0.016min-1。磷钨酸与TiO2在光催化反应中有明显的协同作用。     

基于自适应混合高斯模型全方位视觉目标检测

针对全方位视觉传感器视野范围大的特点,提出一种基于自适应混合高斯模型的全方位视觉目标检测系统.该系统通过Hough变换检测全方位图像的中心,基于图像中心对全方位图像进行展开.对展开后的图像利用混合高斯模型进行背景建模,并自适应地更新背景模型,通过前景分割可以有效地分割出运动目标.在图像展开及混合高斯建模时,通过调整系统的采样频率可以较好地改善目标检测的实时性.实验结果表明,该系统可以在复杂环境中有效地检测运动目标,具有较强的准确性和鲁棒性.     

基于极端学习机的光伏发电功率短期预测

为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,该文首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域.通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率.该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测.通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果.     

移动机器人行为参数的PSO多目标优化

根据移动机器人的导航任务,提出基于粒子群优化(PSO)算法的行为参数多目标分层优化方法。将导航方向与导航速度相关的参数按优先级进行PSO算法分层选取,使机器人在路径近似最优的基础上实现导航时间最少。仿真结果表明,该方法可以提高导航效率,实现导航决策的逐步求精,从而改善机器人在未知环境下的自主导航性能。     

机械臂轨迹跟踪控制研究进展

综述了近年来刚性机械臂轨迹跟踪控制研究领域的最新进展.根据应用于机械臂的不同控制算法进行分类,从自适应PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、滑模变结构控制和鲁棒自适应控制5种主要控制方法进行阐述.重点从关节空间出发,论述了各种控制算法在提高机械臂轨迹跟踪性能方面的各自优缺点,并分析了它们之间的相互联系.对机械...     

微型电网技术研究初探

微型电网是利用新型发电技术、储能技术和电力系统控制技术为负荷供电的小型电力系统.开展微网技术的研究是推动可再生能源开发与利用的有效途径之一.诠释了微网的本质及特点,阐述了国内外微网实证系统的开发现状,重点对微网的运行分析,能量平衡控制、设计与规划、电能质量、故障检测等方面的研究现状进行了剖析.在此基础上对微网技术的关键问题及发展前景进行了探讨.     

基于信息分享机制的粒子滤波算法及其在视觉跟踪中的应用

针对基本粒子滤波方法存在的权值退化和计算效率低问题,提出了一种基于信息分享机制的粒子滤波算法.该方法将粒子群优化算法和蚁群优化算法的优化思想共同作用到粒子更新中,实现粒子之间信息共享,从而增强粒子的多样性和最优估计能力.同时分析了该算法的收敛性.视觉跟踪实验表明,该算法能用较少的粒子实现单目标和多目标跟踪,综合跟踪性能优于基本粒子滤波和基于粒子群优化的粒子滤波方法,验证了本算法的有效性.     

微型电网技术研究初探

微型电网是利用新型发电技术、储能技术和电力系统控制技术为负荷供电的小型电力系统。开展微网技术的研究是推动可再生能源开发与利用的有效途径之一。诠释了微网的本质及特点,阐述了国内外微网实证系统的开发现状,重点对微网的运行分析、能量平衡控制、设计与规划、电能质量、故障检测等方面的研究现状进行了剖析。在此基础上对微网技术的关键问题及发展前景进行了探讨。