光伏并网发电系统的MPPT改进算法及其在光照突变时的仿真

利用MATLAB软件中的S函数编写了光照突变时光伏组件的模型,并依此建立了一个三相光伏并网发电系统的仿真模型。对传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法进行了分析,提出了扰动观测法和电导增量法的改进算法,给出了基于光照突变时传统的恒定电压法和所提改进算法的跟踪仿真曲线,通过根据跟踪曲线的局部和总体的相对误差以及方差比较了这些算法的效果,指出改进的扰动观测法是一种特性较好并具有实用性的MPPT算法。由于仿真分析采用了三相并网运行光伏发电系统的仿真模型,得到的结论更适合作为实际应用参考。

电缆附件典型缺陷人机交互识别技术

由于电缆材料存在空间电荷注入与聚集的问题,在长时间运行中会产生故障问题,影响电力线路的输电安全和稳定,研究基于改进视觉特征跟踪算法的电缆附件典型缺陷人机交互识别技术。采用智能测量装备采集电缆附件运行数据,以特征融合算法与视觉特征跟踪算法相结合,对采集到的电缆附件运行信息进行同维融合,在映射关系下建立人机交互流程,以逐一解码方式对电缆附件缺陷进行识别,实现方法设计。实验结果表明,分别以不同的测量距离为验证条件,应用文中方法能够将缺陷识别误差控制在±1 mm之内,具有远距离识别的应用效果。

一种改进的子空间盲多用户检测系统

为解决多用户检测系统复杂度与检测性能之间的矛盾,文中设计了一种改进的子空间盲多用户检测系统。该检测系统使用了一种计算复杂度较低且收敛性能较好的子空间算法——基于幂迭代的子空间算法,通过将该算法应用于修正的最小均方误差检测器(MMSE MUD)模型中得到一种改进的多用户检测系统,由于修正的MMSE MUD相对于经典的MMSE MUD减小了近似估计引入的误差,因此文中设计的检测系统可获得复杂性、收敛性能及稳态性能等多方面的益处。仿真实验验证了该检测系统的有效性。

基于IPSO-ASTUK的同步相量测量算法

为了进行快速并高精度的测量及跟踪电力信号的幅值、频率和相角信息,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(improved particle swarm optimization-adaptive strong tracking unscented Kalman filter,IPSO-ASTUKF)同步相量测量算法。首先利用IPSO-ASTUKF算法的比例采样修正算法参数,构建新的判定变量判定是否发生突变,根据状态变量是否突变自适应计算弱化因子;然后利用建立基波相量状态空间模型进行仿真验证。结果表明,所提算法具有更高的测量精度,在系统参数突变时具有更高的跟踪速度,使电网拥有更高的稳定性与可靠性。

未知激励下基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构响应重构

提出一种基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构外部激励计算和响应重构的方法。首先,利用状态空间模型得出结构的外部激励,并将激励与模态坐标结合组成新的状态向量,构建增秩状态空间模型。然后,在传统强跟踪卡尔曼滤波算法的基础上进行改进,使其能够处理有色噪声。最后,利用结构部分测点的加速度响应,实现对结构外部激励的计算及其余未测点的速度、加速度响应的重构,分别通过二维桁架和外伸梁进行数值模拟和试验分析,用来验证所提方法的有效性。结果表明,该方法能够有效地重构结构外部激励、未测点的速度和加速度响应,其响应时程曲线与计算响应或测量响应时程曲线吻合良好。

基于图像识别的乒乓球选手颈椎健康分析

随着生活节奏的加快,长期缺乏锻炼导致颈椎病的发病率越来越高,而乒乓球作为中国国球,深受人们喜爱,对预防和治疗颈椎病有一定作用。讨论了一种基于图像识别的检测乒乓球选手头部运动的方法,并提出了一种新的基于颜色反馈的改进型跟踪算法,创新性地提出将算法闭环,极大的提高了检测和跟踪准确率。同时设计一种全新的检测头部运动以检测目标范围中的头部运动特征,得到了选手每次运动扭头次数的数据,并通过问卷调查的方法对选手的健康状况进行调查,得出结论:选手每周打乒乓球5个小时对颈椎健康疗效较好。

光储微电网运行模式无缝切换方法研究

微电网因其清洁和组网控制方式灵活等优势而被广泛应用。对光、储个体微电源分别进行建模,其中,在进行光伏组件建模时提出一种基于功率占空比二次微分的改进最大功率点跟踪(MPPT)算法;提出基于模式控制器的模式切换策略,该策略通过实时检测公共连接点(PCC)处的电压和频率,判断微电网的运行状态,并根据运行状态控制各逆变器的工作模式。MATLAB/Simulink仿真结果表明:该控制方法能够实现2种运行模式的无缝切换。

Design and control of integrated pneumatic dexterous robot finger

Based on flexible pneumatic actuator(FPA),bending joint and side-sway joint,a new kind of pneumatic dexterous robot finger was developed.The finger is equipped with one five-component force sensor and four contactless magnetic rotary encoders.Mechanical parts and FPAs are integrated,which reduces the overall size of the finger.Driven by FPA directly,the joint output torque is more accurate and the friction and vibration can be effectively reduced.An improved adaptive genetic algorithm(IAGA) was adopted to solve the inverse kinematics problem of the redundant finger.The statics of the finger was analyzed and the relation between fingertip force and joint torque was built.Finally,the finger force/position control principle was introduced.Tracking experiments of fingertip force/position were carried out.The experimental results show that the fingertip position tracking error is within ±1 mm and the fingertip force tracking error is within ±0.4 N.It is also concluded from the theoretical and experimental results that the finger can be controlled and it has a good application prospect.