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電池儲(chǔ)能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)電壓調(diào)節(jié)的策略研究[電源技術(shù)][其他]

以可再生能源為核心的分布式發(fā)電(Distributed Generation，DG)易受天氣、季節(jié)、氣候等條件的影響，具有間歇性、隨機(jī)性發(fā)電的特點(diǎn)。當(dāng)大規(guī)模接入配電網(wǎng)后會(huì)影響電能的質(zhì)量，降低電網(wǎng)的穩(wěn)定性，從而會(huì)使電網(wǎng)電壓產(chǎn)生波動(dòng)。針對傳統(tǒng)的電壓調(diào)節(jié)方法存在的不足，提出了一種利用電池儲(chǔ)能系統(tǒng)(Battery Energy Storage Systems，BESSs)來進(jìn)行電網(wǎng)電壓調(diào)節(jié)的策略，對電網(wǎng)電壓進(jìn)行調(diào)節(jié)的同時(shí)，對電池的電荷狀態(tài)(State of Charge，SOC)也進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，避免電池在充放電時(shí)發(fā)生過充過放。

發(fā)表于：9/29/2020 9:13:00 AM

基于Intel SoC的羽毛球撿拾機(jī)器人設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

針對羽毛球難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化撿拾問題，研究了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)和路徑規(guī)劃，設(shè)計(jì)了一款對羽毛球損傷率低的羽毛球撿拾機(jī)器人。該撿球機(jī)器人以激光雷達(dá)和攝像頭為感知單元，提高了定位與識(shí)別羽毛球的準(zhǔn)確率；以直流電機(jī)、機(jī)械部件等為機(jī)器人的動(dòng)作執(zhí)行單元，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的位移動(dòng)作與撿球動(dòng)作。測試結(jié)果表明，該羽毛球撿拾機(jī)器人對球損傷率小于5%、平均撿球速度為20～30個(gè)/min、拾球時(shí)間小于0.4 s，整個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)具有一定的實(shí)用性。

發(fā)表于：9/28/2020 9:29:00 AM

一種高效無感AC/DC開關(guān)電源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[電源技術(shù)][其他]

提出一種高效率無電感的AC/DC開關(guān)電源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。通過對中間儲(chǔ)能電容放電電壓(放電時(shí)間)最終值的控制，實(shí)現(xiàn)對該儲(chǔ)能電容充電電壓(充電時(shí)間)的控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)AC周期內(nèi)的輸出端穩(wěn)壓恒流。在中間儲(chǔ)能電容充放電過程中，AC輸入能量通過中間儲(chǔ)能電容直接傳輸給負(fù)載端；同時(shí)中間儲(chǔ)能電容充電階段存儲(chǔ)的能量在中間儲(chǔ)能電容放電階段也全部傳輸給負(fù)載端，從而提高了AC能量傳輸效率，進(jìn)而提高了整個(gè)電路的效率。在中間儲(chǔ)能電容充放電過程中，AC輸入電壓的時(shí)間變化率決定中間儲(chǔ)能電容的充放電電流瞬時(shí)值，進(jìn)而決定了輸入電流瞬時(shí)值。

發(fā)表于：9/28/2020 9:19:00 AM

基于FPGA的通用光纖通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

光纖通信系統(tǒng)在工業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用日益廣泛，針對現(xiàn)有光纖通信系統(tǒng)通用性、靈活性不足等問題，設(shè)計(jì)了一套通用性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)輕便的光纖通信系統(tǒng)。采用FPGA作為主控制器，通過USB3.0總線從上位機(jī)接收指令及數(shù)據(jù)，然后在光纖通信鏈路上完成數(shù)據(jù)發(fā)送與接收，并控制串化-解串器芯片和光電轉(zhuǎn)換模塊完成信號(hào)形式的轉(zhuǎn)換與傳遞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在1.6 Gb/s的有效速率下長時(shí)間通信無誤碼出現(xiàn)，能夠正確可靠地執(zhí)行數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)。

發(fā)表于：9/25/2020 9:34:00 AM

一種氣體發(fā)動(dòng)機(jī)ECU下線檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[測試測量][其他]

以一種氣體發(fā)動(dòng)機(jī)的ECU作為測試對象，基于STM32F103系列主控芯片設(shè)計(jì)了一種ECU下線檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)由上位機(jī)、測試板卡層、被測對象ECU三部分組成，可以實(shí)現(xiàn)ECU輸入所需的開關(guān)量、模擬量、頻率量等檢測及ECU輸出量的檢測。檢測系統(tǒng)基于CAN通信網(wǎng)絡(luò)由PC上位機(jī)下發(fā)數(shù)據(jù)指令，測試板卡層執(zhí)行，可以完成ECU硬件及功能的檢測。實(shí)際應(yīng)用表明，所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有耗時(shí)短、效率高、工作穩(wěn)定、體積小等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：9/25/2020 9:26:00 AM

基于FPGA的虛擬放射源系統(tǒng)[其他][其他]

核物理實(shí)驗(yàn)、放射醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都離不開放射源及其探測。利用DAC、FPGA以及直接數(shù)字合成技術(shù)構(gòu)建虛擬放射源系統(tǒng)，能夠靈活選擇放射源和探測器的種類，也能設(shè)置放射源與探測器的相對距離和角度。根據(jù)某種放射源的實(shí)驗(yàn)譜線按照一定的頻率發(fā)射幅度信號(hào)，通過網(wǎng)口傳輸進(jìn)入FPGA數(shù)字處理平臺(tái)。FPGA接收幅度信號(hào)并進(jìn)行處理，從而得到具有特定探測器特征的脈沖信號(hào)。采用14位數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片LTC1667將FPGA得到的數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)化為模擬信號(hào)。使用脈沖幅度分析儀對該脈沖信號(hào)進(jìn)行采集和分析，并通過相應(yīng)軟件獲得能譜。結(jié)果表明，虛擬化的放射源代替實(shí)物放射源和探測器不僅可以達(dá)到相似的效果，而且更加具有靈活性、方便性和安全性。

發(fā)表于：9/24/2020 11:35:00 AM

基于DSP的磨機(jī)物料監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

為了解決球磨機(jī)在運(yùn)行過程中的工作負(fù)荷監(jiān)測問題，設(shè)計(jì)了一款基于數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的磨機(jī)物料監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件主要由電源電路、磨音采集電路、信號(hào)處理電路和液晶(LCD)數(shù)據(jù)顯示電路組成。系統(tǒng)通過拾音器采集磨音信號(hào)，利用離散傅里葉變換(DFT)將磨音時(shí)域信號(hào)變換到頻域，根據(jù)Parseval定理計(jì)算磨音能量，最后通過多項(xiàng)式擬合的方式得出磨音能量與磨機(jī)物料的關(guān)系。系統(tǒng)在DSP中進(jìn)行磨音信號(hào)的實(shí)時(shí)處理，將處理的頻譜、聲音強(qiáng)度(分貝值)和物料比實(shí)時(shí)顯示在LCD觸摸屏上，以便監(jiān)控人員優(yōu)化生產(chǎn)工藝。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)可有效地監(jiān)測磨機(jī)工況，計(jì)算磨機(jī)的負(fù)荷比，在實(shí)際的球磨機(jī)作業(yè)中得到了應(yīng)用。

發(fā)表于：9/24/2020 8:55:00 AM

一種用于可編程序控制器的自動(dòng)化測試方法及實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

針對可編程序控制器測試過程中重復(fù)操作量大、人工手動(dòng)測試易引入誤操作等問題，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種自動(dòng)化測試方法。該方法包括測試用例的批量自動(dòng)編譯、自動(dòng)執(zhí)行、自動(dòng)顯示和存儲(chǔ)測試結(jié)果以及自動(dòng)生成測試報(bào)表的過程，涵蓋基本功能測試以及壓力測試兩方面。經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證，使用基于該方法實(shí)現(xiàn)的軟件進(jìn)行測試，提高了測試的準(zhǔn)確性及其效率。

發(fā)表于：9/23/2020 9:07:00 AM

運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成點(diǎn)云的密度調(diào)控方法[其他][其他]

針對序列圖像生成點(diǎn)云與激光掃描點(diǎn)云密度不一致問題，提出了一種基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成點(diǎn)云的密度調(diào)控方法。該方法首先比較序列圖像生成的點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云的密度以確定密度增大減小方向；其次提取圖像特征點(diǎn)，根據(jù)圖像特征點(diǎn)與對應(yīng)生成點(diǎn)云的空間映射關(guān)系設(shè)定單元格大小，對圖像特征點(diǎn)區(qū)域均勻網(wǎng)格劃分，以距各單元格中心距離最近的特征點(diǎn)來表示其所屬單元格中的所有點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)密度減小，最小二乘擬合插值各單元格中的特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)密度增大；然后采用KLT特征點(diǎn)跟蹤算法得到匹配點(diǎn)；最后根據(jù)匹配點(diǎn)對生成圖像點(diǎn)云。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法通過調(diào)整單元格大小或插值步長來控制圖像生成點(diǎn)云密度，并取得了較好的調(diào)控效果。

發(fā)表于：9/23/2020 8:50:00 AM

基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻病害識(shí)別算法研究[其他][其他]

結(jié)合圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對水稻的3種最常見病害(即稻瘟病、白葉枯病和細(xì)菌性條斑病)進(jìn)行識(shí)別和分類。首先，分割出水稻病害圖像中的病斑部分并建立圖像集，然后針對病理外在表現(xiàn)提取和優(yōu)化病斑特征。接著，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來根據(jù)優(yōu)化后的特征來識(shí)別不同種類的水稻病害。最后，利用模擬退火算法結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法，為BP算法選擇合適的初始參數(shù)，以尋求最優(yōu)解，改進(jìn)分類模型。結(jié)果表明，改進(jìn)后的NAGSA-BP算法具有較高的水稻病害識(shí)別準(zhǔn)確率，具有可行性，且與傳統(tǒng)的人工檢測方法相比更加準(zhǔn)確和高效。

發(fā)表于：9/22/2020 9:52:00 AM