基于Steiner点扰动和矢量边界推进技术的三维约束非结构网格生成方法

提出一种结合Steiner点扰动和矢量边界推进三角化技术的三维约束非结构四面体网格生成方法.在由物面节点生成的Delaunay网格基础上,利用Conforming方法恢复计算域形状,然后利用点扰动技术迫使所有Steiner点全部从约束边、面上转移,并利用矢量边界推进三角化方法重构约束面三角剖分,进而得到完全恢复所有约束条件的Constrained网格,并证明方法的收敛性和稳定性.

基于多级注意力机制融合的电能质量扰动点分类及时间定位方法研究

随着新能源渗透率的不断提高,电网所受电能质量扰动(power quality disturbances,PQD)变得更加复杂,传统方法难以准确识别扰动类型并定位扰动时间。因此,该文提出一种基于多级注意力机制融合的PQD点分类及时间定位方法。该方法以卷积神经网络为基础建立分类模型,在预处理和模型内部分别嵌入局部特征注意力机制(local feature attention mechanism,LFAM)和双尺度注意力机制(dual-scale attention mechanism,DSAM)。其中,LFAM根据幅值包络线追踪信号的幅值变化,以加权方式增强信号波形的局部特征;DSAM则从通道和神经元两个尺度协助模型学习各维度特征的重要性。最后,模型以多类别-多输出的形式对每个采样点进行分类,并完成扰动时间定位。为了验证所提方法的有效性,该文建立含63种PQD类型的仿真数据库对模型进行测试。在30 dB白噪声环境下,该模型平均分类准确率为99.10%,时间定位误差均为毫秒级,具有更强的泛化性能和鲁棒性。同时,基于交流电源搭建硬件平台来测试模型,其平均准确率为99.03%,进一步验证了所提方法的可靠性。

低成本手持式稠密点云采集系统

针对现有室内外场景无法使用低成本便携式LiDAR很好地采集高稠密度点云数据的问题,本文研究设计了一种对低成本LiDAR和IMU传感器在硬件层面进行组合的低成本手持式稠密点云采集系统。采用简化残差计算量后的Faster-LIO当作里程计,通过传感器紧耦合的方式,将LiDAR和IMU之间的外参矩阵作为优化量,在采集的过程中进行实时优化以获得准确的相对位姿,从而得到满足精度要求的稠密点云。本文方法与经典的基于LOAM特征的LiDAR里程计及RTK里程计进行对比,试验结果表明,本文方法是有效的,手持式旋转激光雷达扩增了LiDAR的视野,而且对采用的里程计算法进行了改进,在减少算力要求降低成本的同时,大幅度降低了LiDAR和IMU等设备安装时无法避免的相互扰动问题,能较好地完成对场景稠密点云的采集及初步重建。

局部阴影下基于GWO-P&O混合算法的光伏最大功率点跟踪

针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。

局部遮荫下基于改进金枪鱼算法的光伏最大功率点跟踪控制

光伏阵列在局部遮荫环境下的P-U特性曲线呈现多峰特性,导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在跟踪最大功率时失效。为此,提出一种基于改进金枪鱼算法的光伏MPPT双层控制模型,在上层中将莱维飞行(Levy)策略和多项式变异策略嵌入金枪鱼算法中,构建莱维-多项式变异金枪鱼算法(LPTSO)来搜索全局功率最大点;在下层中采用扰动观察法对全局最大功率点进行局部跟踪,以降低局部遮荫环境下的功率振荡。将该双层控制模型应用于光伏MPPT仿真系统中,仿真实验结果表明,针对多峰MPPT控制,所提模型在收敛速度、跟踪效率、功率振荡等方面都有较大提升,该光伏MPPT双层控制模型能够有效解决局部遮荫环境下最大功率跟踪失效的问题。

光伏发电系统最大功率点跟踪功率预测改进策略研究

针对功率预测算法下光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)系统中存在误判情况的问题,提出一种基于拉格朗日插值法改进功率预测的光伏变步长扰动观察法。首先,通过拉格朗日插值法建立插值模型,以减少预测功率值与实际功率值的偏差;其次,通过对反正切函数归一化的变步长追踪方法改善算法在辐照强度变化及追踪过程中变步长方法引起较大振荡的问题;最后,基于MATLAB/Simulink开展与传统扰动观察法及功率预测算法对比的试验。结果表明:改进功率预测变步长扰动观察法改善误判和失效问题的效果更好。

区传递Steiner t-设计与散在单群

研究具有某种高度对称性的t-设计及其自同构群的分类问题是代数组合学的重要课题之一。目前关于旗传递Steiner t-设计的分类问题已被Huber解决。然而当设计的自同构群的旗传递性减弱为区传递时,研究结果更加丰富,工作也更加困难。利用有限单群分类定理及2-传递置换群的分类结果,解决了自同构群为散在单群的区传递Steiner t-设计的分类问题,并证明了:设D=(P,E)为非平凡Steiner t-设计且G≤Aut(D)为点本原群,若G的基柱Soc(G)为散在单群,则G区传递作用在D上当且仅当G旗传递作用在D上,且D为已知的5种旗传递Steiner t-设计之一。

融合无迹sigma点变异和交叉反向的鹈鹕优化算法

针对鹈鹕优化算法(POA)在寻优过程中存在寻优速度慢、精度低以及易陷入局部最优等问题,提出了一种融合无迹sigma点变异和交叉学习的鹈鹕优化算法(MPOA)。使用随机反向学习策略对种群中劣势群体产生随机反向解,引入无迹sigma点对其反向解进行变异,增强算法在搜索域可见范围内精细开发,避免算法陷入局部最优;利用Levy飞行的随机性对交叉反向策略进行改进,动态探索丰富个体寻优过程,保持算法多样性,增强算法全局搜索能力;引入非线性收敛因子来平衡算法的开发和勘探能力,利用基于SPM的混沌序列扰动非线性收敛因子以增加解的多样性,避免算法在后期陷入局部最优,增强算法稳定性。利用12个基准测试函数、秩和检验和CEC2021函数进行实验仿真,对比分析寻优效果可知,改进算法具有更强的全局搜索能力和更快的寻优速度。将MPOA算法用于优化长短期记忆网络(LSTM)模型的参数,并应用于气候变化预测任务,与其他六种群智能算法优化的LSTM模型进行对比,结果表明,MPOA-LSTM模型具有更好的预测精度。

一种变步长扰动观察法最大功率点跟踪在煤矿采空区光伏发电中的应用研究

将光伏发电技术应用在煤矿采空区是提高闲置土地价值的有效手段之一,但如何提高光伏发电的效率则十分重要。分析了定步长扰动观察法最大功率点跟踪的跟踪精度和响应速度存在矛盾的不足,提出了一种变步长扰动观察法,引入了步长调节系数m,通过仿真对比验证了变步长扰动观察法在兼顾最大功率点跟踪响应速度的同时能够明显改善稳态的精度,对于提高煤矿采空区的经济效益有重要意义。

基于改进扰动观察法的光伏最大功率点跟踪策略研究

针对传统的扰动观察法无法同时兼顾响应速度和跟踪精度的问题,伴随组串式逆变器被应用于大型地面电站愈发普遍,基于组串式光伏逆变器的基础上,采用了一种自适应变步长的扰动观察法。将最大功率点处进行分区,在不同区域内采用不同步长,以此来提高系统的响应速度和跟踪精度。使用MATLAB/Simulink对该法进行了建模与仿真,结果证明,该法能够较快地完成最大功率点的跟踪,且平稳波动小,精度高,提高了系统性能。

非结构环境中扰动葡萄采摘点的视觉定位技术

非结构环境下采摘机器人对扰动葡萄采摘点的视觉识别定位有实际应用价值。首先基于"挠性杆-铰链-刚性杆-质量球"模型对葡萄串形态进行分析,将其扰动状态分解为XOY和YOZ 2个平面的类单摆运动,对扰动葡萄进行视频拍摄,通过对视频中多帧葡萄图像进行Otsu阈值分割得到果实和果梗,并计算出各帧图像中葡萄串的质心;对各帧图像的葡萄串质心进行曲线拟合,计算出葡萄类单摆运动的周期与摆角,从而确定当前扰动葡萄是否适合视觉定位;对可实现视觉定位的扰动葡萄,选取类单摆中间位置质心点对应的葡萄图像,对葡萄串上方矩形区域进行Canny边缘检测,再利用霍夫直线拟合结合角度约束法实现扰动葡萄采摘点的定位。视觉定位试验结果表明:自然环境中不同光照下扰动葡萄采摘点的视觉定位准确率达80%以上,为采摘机器人应用于实际生产提供了理论基础。

扰动柑橘采摘的实时识别与采摘点确定技术

对成熟柑橘果实在扰动状态下的视觉识别定位技术进行研究。利用ANSYS进行了扰动柑橘的动力学分析,结合图像处理分析结果,确定了微扰动柑橘的运动规律为类单摆运动;对采集的微扰动柑橘视频进行图像处理,设定规则选取视频中的图像,利用改进的K-means聚类分割法结合优化Hough圆拟合方法实现柑橘果实的分割;根据图像分割结果,对柑橘的二值图像进行Hough直线拟合,结合直线斜率在-0.45~0.45的约束条件,确定扰动柑橘的有效采摘点。试验结果表明该方法能有效地识别自然环境中的微扰动柑橘,确定扰动果实采摘点的准确率达85%,采摘点确定的处理时间在7.58~9.24 s范围内。

基于改进扰动观察法的光伏阵列最大功率点跟踪

常规的扰动观察法具有算法简洁、跟踪效率高的特点,在光伏阵列的最大功率点跟踪系统中得到广泛的应用。然而常规扰动观察法由于采用固定的扰动步长,难于同时获得较高的响应速度和稳态跟踪精度。本文提出了一种固定电压启动的变步长扰动观察算法,并与常规的扰动观察法进行了对比实验,实验结果证明了该方法的有效性。

姿态角扰动对机载激光雷达点云数据的影响

为研究机载平台的姿态角扰动对激光雷达点云扫描区域和密度分布,以及对由激光点云重建的三维表面模型的精度影响,首先从理论上阐明了姿态角扰动对激光点云扫描区域、密度分布及重建三维表面模型精度的影响机理;其次通过数值仿真,详细分析了姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响规律;最后通过半实物仿真实验,模拟了真实机载激光雷达扫描过程,验证了机载平台的姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响,并定量评价了姿态角扰动造成的数字表面模型(DSM)的精度变化。仿真和实验结果表明,机载平台姿态角扰动造成激光点云扫描区域偏移和局部区域点云密度降低,前者导致被扫描目标地形的部分区域漏扫;后者导致由激光点云重建的DSM失真增大。因此,姿态角扰动对机载激光雷达点云的扫描区域和密度分布,及对DSM的重建精度有显著的影响,应采取有效措施对姿态角扰动进行实时抑制或补偿。

固定电压法结合扰动观察法在光伏发电最大功率点跟踪控制中应用

对光伏发电系统提出了一种新的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,即在外界环境或负载突变时,先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;在此基础上引入小步长的扰动观察法,对最大功率点处的稳态特性进行优化,可有效减小光伏阵列的输出功率在最大功率点的振荡现象。对固定电压法、扰动观察法以及所提的两者的结合方法分别进行仿真,结果表明,所提方法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,减少了在最大功率点振荡的能量损失,提高了光伏发电系统的能量转换效率。

短路电流结合扰动观察法在光伏发电最大功率点跟踪控制中的应用

光伏电池输出功率随外部环境和负载的变化而变化,为充分发挥光伏器件的效能,需采用最大功率点跟踪电路。对于最大功率点跟踪电路的控制已经提出了许多方法,其中短路电流法和扰动观察法因其具有简单有效的优点而得到广泛应用。针对短路电流法的缺点,该文提出一种新的在线短路电流控制方法。该方法在不干扰系统正常工作的情况下,能迅速感知外部环境变化,但该方法效率不高。为充分发挥光伏电池的效能,在线短路电流控制方法的基础上再引入扰动观察法。该文扰动观察法的扰动步长针对最大功率点处稳态特性进行优化,优化后,扰动观察法可有效消除光伏器件输出功率在最大功率点的振荡现象,从而提高系统效率。仿真和实验研究证明,该方法可以快速跟踪外部环境变化,并消除系统在最大功率点的振荡现象。

一种改进型扰动观察法在最大功率点跟踪中的应用

光伏发电系统中,为了提高发电效率,必须采用最大功率点跟踪方法,其中扰动观察法因其算法简单、容易实现,对参数检测精度要求不高等优点,而被广泛应用。但是传统扰动观察法在最大功率点处存在功率波动,针对这一问题,提出一种改进型变步长扰动观察法。该方法在步长的选择方式和步长形式中引入功率P,在外界环境变化较大时,变步长区域变化小,在不同外界条件下都可以保持较好的最大功率点动态跟踪特性和稳态精度,改善了传统的变步长扰动观察法在外界环境变化较大时,动态特性和稳态精度不能兼顾的问题。通过仿真和实验对比了改进前后两种方法的动、静态特性,验证了该方法的正确性和有效性。

固定点法GBSAR大气扰动误差改正方法研究

大气扰动是影响GBSAR观测精度的主要因素,基于固定点法的误差改正研究具有实际意义。本文基于GBSAR的IBIS-L系统获取监测区域实时位移信息,利用不同分布的固定点对位移进行了改正,得到目标点实际位移量。将改正后位移量与传统正垂线数据进行了对比分析。试验结果表明,固定点法可剔除大部分大气扰动影响,改正效果显著,且不同点位的固定点改正效果存在差异。

基于新型PWM扰动法的最大功率点跟踪策略

在传统的光伏系统最大功率点跟踪策略中,扰动观测法通过检测系统的输入电压和电流跟踪其最大输入功率。针对最常用的最大功率点跟踪方法——扰动观察法,提出一种新型PWM(脉宽调制)扰动法算法。用Matlab来进行建模与仿真。通过仿真结果和实验证明该方法在一定程度上可解决光伏电池输出非线性的问题,有效避免跟踪偏差,提高光伏电池的输出效率,且动态响应速度快,使光伏系统具有良好的动态和稳态性能。

多点扰动对光纤分布式扰动传感器定位准确度的影响

基于激光干涉原理,建立了基于Mach-Zehnder干涉仪的光纤分布式扰动传感器多点同时扰动的信号模型.在此基础上,通过数值模拟研究了多点同时扰动对传感器定位准确度的影响,明确了多个扰动信号同时作用时扰动的幅值比和位置差不同情况下传感器的定位准确度.仿真结果表明:当多点同时扰动的信号幅度差别大于等于20倍时,可以给出较强扰动的定位信息;当多点同时扰动的空间距离小于等于100m时,可以近似看成单点扰动.在光路中增加偏振分束器来抑制偏振衰落的影响,并采用信号发生器对实验光路中的两个压电换能器同时施加正弦信号来模拟扰动进行实验.实验结果表明:在5km和10km的位置同时施加扰动,当两个扰动的幅值比大于等于20时,距离较强扰动点的最大定位误差的最大值为200m;在5km和5.05km位置同时施加幅值比为1的扰动,距离5km位置的最大定位误差为200m,验证了仿真结果的正确性.该研究为多点同时扰动条件下光纤分布式扰动传感器定位准确度的提高和误报率的降低提供了理论指导.