脉冲LED激发罗丹明B瞬态荧光光谱特征

采用发光二极管(LED)脉冲光源作为激发光,研究罗丹明B荧光的瞬态光谱特征.激发光源为3个中心发射波长分别为406,464和528nm的超高亮紫光、蓝光和绿光LED.实验结果表明:不同激发光颜色(波长)、不同脉冲宽度和不同罗丹明B浓度得到的荧光强度有很大差别;在同一浓度下,激发光持续时间(脉冲宽度)小于10ms,只有绿光激发能产生强的荧光,紫光和蓝光不能产生荧光;而脉冲宽度大于20ms时,紫光和蓝光激发有荧光出现,但强度都比绿光激发时小很多,并且蓝光激发时荧光最弱.采用合适脉冲宽度的紫光、蓝光和绿光LED作为激发光源,可以得到罗丹明B的特征荧光光谱.

智能超声波驱鸟装置的设计与实现

根据电力输电线路的鸟害特点,设计了一种智能超声波驱鸟装置。重点分析了基于微波多普勒雷达的飞鸟探测原理,详细介绍了系统的软硬件设计及工作流程。该装置由太阳能电池板供电,通过微波多普勒雷达探测飞鸟,利用超声波和强闪光驱鸟。经试验验证:该装置具有成本低、免维护、可靠性高、驱鸟效果持续时间长等优点,可满足电力输电线路的驱鸟需求,具有较好的市场前景。

高压送电线路近旁飞鸟光电探测方法

高压送电线路的鸟害事故已成为送电线路安全运行的一大隐患,为此提出一种用于高压送电线路驱鸟器的飞鸟光电探测方法。采用光电二极管阵列对飞鸟目标进行探测,应用相关技术对信号进行处理,理论分析和实验结果表明,所介绍的飞鸟光电探测方法可探测横向飞行角度(与探测平面夹角)≤60°、距离15 m内的飞鸟目标,同时对背景光线变化不敏感,抗干扰能力较强。

基于多级数据驱动模型的集中式空调系统优化策略自生成算法

在当今“双碳”目标的背景下,空调系统优化控制策略以其对建筑运行阶段能耗降低的重要作用一直以来颇受行业重视。相较于传统的基于经验的规则策略,监督式优化控制方法可以在变工况下实现系统更高效地运行。而监督式优化算法消耗较多算力,通常依赖于边缘计算机或云服务器。为了避免因网络或计算设备问题导致监督式优化算法的失效,在本地控制器需要1套备用的控制策略。为了解决这个问题,本文提出了基于多级数据驱动模型的集中式空调系统优化策略自生成算法,该算法基于监督式优化算法优化结果,通过两级数据驱动模型,生成规则性优化策略。本研究以某空气源热泵系统为例,根据历史数据建立系统性能预测模型,选择Q学习作为监督式优化算法并部署于系统预测模型,得到优化结果。利用所提算法生成优化策略并验证节能效果。结果表明,相较于原始策略,所提方法生成的策略在维持一定舒适度的前提下,提升COP约5.09%~7.19%,与Q学习的优化效果相当。