基于光效和BP神经网络的LED结温预测研究

提出了一种发光效率结合BP神经网络的大功率LED结温预测方法。实验中发现LED的发光效率在结温升高至80℃左右将急剧下降,光效与结温的函数关系发生改变,进而影响了测量精度。针对这一问题,基于发光效率与结温的函数关系,构建实验平台,获取发光效率和相应结温的数据,然后通过BP神经网络建立LED结温预测模型。模型所得数据与正向电压法进行对比实验,最大误差为2.1℃,验证了所提方法的可行性,同时所提方法无需考虑LED的内部结构,能够简便,准确地预测大功率LED结温。

一种采用降压补偿的大功率LED结温动态测量法

提出了一种新型的采用降压补偿的大功率LED结温动态预测法。文章分析了常规FVM法过程中的测量误差,同时利用反向电流降低电压加速光注入非平衡载流子的复合过程,并通过LabVIEW程序控制电源实现所需补偿电流波形。最后通过与传统方法测试结果进行对比,验证了该方法的有效性。

沥青胶结料应变延迟恢复特性的动态剪切流变试验表征

沥青胶结料在中、高温条件下的变形恢复特性直接影响沥青混合料的抗车辙性能。传统的经验指标(针入度、软化点等)以及一些基于复数模量的力学性能指标在表征沥青的应变延迟恢复特性方面存在不足。本工作基于串联Maxwell模型和并联Kelvin模型所描述的力学行为差异及粘弹性力学参数的频率响应特征,提出了采用相位角频域曲线的斜率来表征沥青胶结料应变延迟恢复特性的方法。本研究综合分析了三种不同针入度水平的基质沥青和两种SBS改性沥青在30~70℃下的复数模量和相位角参数,发现相位角频域主曲线相比复数模量主曲线可以更清晰地反映不同类型沥青胶结料的粘弹力学特性差异。试验结果表明,SBS改性沥青的相位角并非如基质沥青随角频率增加单调降低,而是会在特定的温度、频率区间呈现增长趋势。此规律可用于表征沥青胶结料的应变延迟恢复特性,并用于评价材料在特定温度范围的抗车辙性能。

基于LabVIEW的光伏发电系统MPPT算法研究

针对光伏阵列的非线性问题,提出了一种快速、稳定且能够全局寻优的最大功率点跟踪算法。该算法首先将粒子群优化算法改进,使其能够在一定的迭代次数下稳定、全局地更新所有粒子的速度和位置,接近最大功率点;第二步采用以Fibonacci数列作为步长改变依据的变步长扰动观察法并将其优化,使其快速得到功率的最佳解。利用LabVIEW软件搭建了模型并仿真,验证了算法在精度与速度上的大幅度提升,确定了算法的先进性和可行性。

粒子群优化RBF神经网络光伏电池建模研究

本文研究神经网络在光伏电池建模优化问题。由于光伏电池具有高度非线性特性,其输出功率受到外界自然因素的影响,使得传统方法不能满足光伏控制系统动态要求。针对上述问题,本文提出一种粒子群优化的神经网络光伏电池建模算法。改进的方法以日照、温度和负载电压作为提出的RBF神经网络模型的输入值,把光伏电池的输出功率作为神经网络的输出,采用RBF神经网络对光伏电池进行建模,同时利用粒子群算法对神经网络参数进行优化,最后建立光伏电池的动态响应模型。仿真实验结果证明,所提模型更好地克服传统方法的缺点,收敛速度快,具有较高的预测精度和适合能力。

基于Zigbee与GPRS的市区照明调光节能技术研究

针对我国市区照明系统中存在的能耗高及监控不便等问题,对现有的市区照明调光节能监控系统进行了改进。采用Zigbee与GPRS进行数据传输,实现了智能化控制;根据高压钠灯的特性,采用有源PFC技术使功率因数达到0.99以上,启动电流降低60%,线路负载减轻50%,电流谐波总量控制低于10%,综合能耗节约40%以上。经过一年以上的试运行,节能效果显著。

基于LED光色动态可调的隧道照明控制系统研究

亮度调节是目前隧道照明控制系统兼顾安全性与节能性的主要应用方式。针对隧道照明控制系统光源调节方式单一、难以满足人眼视觉效应需求的问题,设计了一套基于LED光色动态可调的隧道照明控制系统。首先以暖白光、绿光、冷白光为三基色,推导出三通道PWM调光的光色动态调节模型;其次根据系统总体架构,对硬件电路进行具体设计与选型,同时完成上位机控制平台和下位机色温调节程序的开发;最后搭建控制系统实验平台对LED光色动态调节效果进行模拟验证。实验结果表明:上位机能准确输出控制指令控制LED光源实现隧道不同路段光色动态调节。

太阳能路灯系统的仿真研究

研究太阳能路灯系统,针对太阳能路灯安全性和寿命问题,传统铅酸蓄电池不能很好解决光伏最大功率跟踪控制与蓄电池的合理充放电之间的矛盾,导致太阳能路灯系统提前损坏,寿命缩短。为了有效延长太阳能路灯系统寿命,提出一种基于超级电容的光伏系统设计方法。将超级电容连接在光伏系统的前端,在光照不足的情况下,采取超级电容为蓄电池的充电控制策略,从而减少光照变化对充电条件的影响,可保证光伏电池获得最大功率跟踪的,蓄电池的合理充放电要求得到满足。在Matlab上仿真建模,进行了仿真,实验结果表明,提出的方法解决了传统方法的不足,有效的延长了太阳能路灯系统寿命,提高了使用效率。

基于机会蚂蚁群集的多频段融合GPS弱信号跟踪采集

基于蚂蚁群集算法的信号检测与跟踪元数据,构建蚂蚁群集网络架构多时空、高维度的随机过程,使得任意蚂蚁个体根据信号的随机轨迹机会地加入传输路径,以便降低外界干扰和抵消信号失真。基于机会蚂蚁群集网络架构的GPS信号频域表征传播过程,给出多频GPS弱信号体生成和融合过程,并提出一种新的多频段融合GPS弱信号跟踪采集算法。仿真实验结果表明,与未提取GPS弱信号的跟踪采集算法相比,该算法在蚂蚁群集控制实时性、GPS弱信号采集敏感度和跟踪精度上均具有明显优势。

单操作孔完全胸腔镜与传统三孔胸腔镜治疗肺癌的临床疗效

目的 对比分析采用单操作孔完全胸腔镜手术与传统三孔胸腔镜手术治疗肺癌临床疗效及安全性。方法 选取我院行单操作孔完全胸腔镜手术治疗的肺癌患者40例为观察组,另选取同期行传统三孔胸腔镜手术治疗的肺癌患者40例为对照组。比较两组患者手术相关指标(手术时间、术中出血量、淋巴结清扫数量)、术后康复指标(胸管引流时间、术后首次下床时间、术后排气时间、术后住院时间),比较两组患者术中、术后并发症发生情况。结果 观察组患者手术时间比对照组手术时间长,术中出血量低于对照组(P<0.05),两组淋巴结清扫数量差异无统计学意义(P>0.05);观察组患者术后康复指标均较对照组患者短(P<0.05);观察组患者术中、术后并发症率均低于对照组(P<0.05)。结论 单操作孔完全胸腔镜手术较三孔胸腔镜手术治疗肺癌虽然增加了手术时间,但可有效降低患者术中出血量,缩短患者术后康复时间,降低患者术中术后并发症率,是对患者有更高临床价值的手术方案。

山西建筑市场与招投标信息应用服务平台技术

结合招投标领域大量现存应用系统的特点,提出了一个基于Web服务的招投标领域应用集成框架BDAIF,并就BDAIF的实际应用进行了举例说明,从而解决了招投标领域在跨平台应用集成中Web服务互操作问题。

融合局部方向模式和卷积神经网络的人脸识别

为解决光照、姿态、表情、遮挡等变化引起的人脸识别率下降问题,提出一种融合局部方向模式和卷积神经网络的人脸识别方法。采用主动形状模型定位面部区域的关键点位置,校正面部姿态,去除干扰区域,规范面部图像尺寸;对规范化的面部图像进行局部方向模式变换,降低光照影响;在局部方向模式图像上提取五官部位的局部方向特征,在约简局部方向模式图像上采用卷积神经网络提取全局特征,融合构成多模式人脸特征;采用随机森林方法对特征进行学习和分类,实现人脸识别。在ORL、AR和YALE-B数据集上的人脸识别实验结果表明,提出方法的识别率高,对光照、姿态、表情和遮挡变化的鲁棒性强。

复合桥面铺装混凝土早期裂缝成因分析与预防措施

针对复合桥面铺装中混凝土早期开裂的常见病害,从铺装层混凝土干燥收缩变形的影响因素和约束类型分析了裂缝的形成原因。开展了不同胶凝材料用量和不同养护方式下混凝土塑性和硬化收缩变形性能研究,并从结构措施、混凝土材料和施工工艺等方面提出了减少收缩变形和改善约束的技术措施。

基于改进的粒子滤波非线性约束优化算法

传统的非线性约束优化算法的精度较低,为了克服这一问题,提出了一种基于粒子滤波的新型优化算法。该算法用于解决非线性约束优化问题,并结合粒子滤波器的模型和机制。首先,利用粒子滤波算法的基本原理建立这种优化算法,并给出算法的操作步骤;然后将非线性约束优化问题转换为函数优化问题函数优化问题,并针对非线性约束优化问题,建立粒子滤波优化算法的数学模型。仿真实验结果证明了这种新型算法的正确性,并且表明了相对于传统的优化算法,基于粒子滤波器的优化方法在解决非线性优化问题方面具有更高的效率和速率,并对今后的非线性约束优化问题具有适应性。

建设工程评标专家语音通知系统技术研究

从建设工程评标专家日常管理入手,较为详尽的研究了建设工程评标专家管理的现状和存在的问题,针对性的提出了采用基于INTERNET的建设工程评标专家语音通知系统来加强专家管理的有效途径,为规范评标活动奠定了基础。

结合组SIFT特征和多元词袋模型的图像检索方法

针对现有图像检索方法召回率低的问题,提出一种结合组尺度不变特征变换(SIFT)特征和多元词袋模型的图像检索方法。采用间隔采样方式抽取图像中的关键点,提取SIFT特征;依据图像的空间相关性,将各关键点及8邻接关键点的SIFT特征进行组合,构建组SIFT特征;针对组SIFT特征,在经典词袋模型的基础上,加入Dirichlet函数和组混合编码,构建多元词袋模型,提取图像特征向量;采用卡方距离度量和非对称距离计算方法快速计算特征向量之间的相似度,得到图像检索结果。仿真结果表明,该方法的召回率指标明显高于对比方法,查准率指标也有提高。

基于SDH/MSTP的煤矿物联网设计

在分析总结了目前我国普通工业物联网及煤矿物联网技术和原理的前提下,提出了应用矿用本安型多信道工业环网SDH/MSTP技术,实现煤矿物联网的新型架构体系。阐述了新型煤矿物联网的基本原理及设计思想;论述了系统的构架及要求,研究了系统的功能特点、建设条件及基本内容,以及系统的主要技术问题。同时,基于笔者设计的新型煤矿物联网架构体系,设计了音频、视频、数据三网合一的传输模式,解决了实时数据运行中的技术难题。经过多个特大型煤矿的应用实践,实现了井下少人及无人工作面的监控,取得了良好效果。

基于边缘盒与低秩背景的图像显著区域检测算法

针对现有显著性区域边界不明确和检测效果鲁棒性较差等问题,提出了一种新颖的图像显著区域检测方法,该方法结合了边缘盒粗定位和低秩背景模型细筛选来提高显著区域的检测性能。首先,对基于边缘盒的图像显著区域检测方法进行改进,采用OTSU方法自适应计算边缘模值的最佳分割阈值,以替代固定分割阈值,降低边界点检测误差;其次,在基于边缘盒检测到的可疑显著区域上,采用鲁棒主成分分析方法获取图像的低秩分量,构建背景模型,并基于背景差分方法剔除背景区域,减少显著区域的虚检现象。在PASCAL VOC 2007数据集上的实验结果表明,提出的方法明显提高了显著区域检测的精确度和召回率,同时具有较高的检测效率。