隨著能源的緊張和環(huán)境污染日益嚴(yán)重，開(kāi)發(fā)和利用太陽(yáng)能已受到越來(lái)越多的重視。通過(guò)光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換為電能，并將電能輸送到電網(wǎng)上，是太陽(yáng)能利用的主要形式。 本文對(duì)光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的控制策略進(jìn)行了深入的研究。首先，分析了太陽(yáng)能電池發(fā)電的基本原理，得出了太陽(yáng)能電池的等效模型，通過(guò)分析太陽(yáng)能電池的I-V特性，可以看出太陽(yáng)能電池是一非線性電源，而且輸出電能受環(huán)境溫度和光照強(qiáng)度的影響，為了使太陽(yáng)能電池能夠最大效率地將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)化為電能，需要對(duì)其進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤。通過(guò)分析和對(duì)比各種最大功率點(diǎn)跟蹤方法的優(yōu)缺點(diǎn)，采用了改進(jìn)擾動(dòng)觀察法結(jié)合BOOST升壓電路來(lái)對(duì)電池板進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤的方案。其次，分析對(duì)比并網(wǎng)電流的各種控制方式，確定采用滯環(huán)比較方式對(duì)并網(wǎng)電流進(jìn)行控制，為了使并網(wǎng)電流穩(wěn)定可靠地向電網(wǎng)送電，采用雙閉環(huán)控制策略對(duì)并網(wǎng)逆變器進(jìn)行控制，使逆變器輸出電流能與電網(wǎng)電壓同頻同相，以單位功率因數(shù)向電網(wǎng)輸電。最后，對(duì)光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的孤島效應(yīng)進(jìn)行了研究，介紹了各種孤島檢測(cè)方法，分析了基于正反饋的主動(dòng)移頻式孤島檢測(cè)方法(AFDPF)的參數(shù)優(yōu)化方案，為AFDPF檢測(cè)盲區(qū)的分析提供理論依據(jù)。 本文在MATLAB/Simulink仿真環(huán)境下，利用SimPowerSystems功能模塊建立了仿真模型，對(duì)太陽(yáng)能電池板的數(shù)學(xué)模型，最大功率點(diǎn)跟蹤控制策略，并網(wǎng)控制策略進(jìn)行驗(yàn)證仿真。仿真結(jié)果證明了本文的方案和控制策略的正確性。
標(biāo)簽： 光伏并網(wǎng) 發(fā)電系統(tǒng) 控制策略
上傳時(shí)間： 2013-07-14
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光伏發(fā)電是集開(kāi)發(fā)可再生能源、改善生態(tài)環(huán)境于一體的重大課題，有巨大的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益和學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值。 本文首先介紹了3kW光伏并網(wǎng)逆變器系統(tǒng)的組成和結(jié)構(gòu)。3kW光伏并網(wǎng)逆變器采用兩級(jí)式結(jié)構(gòu)，主電路由前級(jí)Boost變換器和后級(jí)的單相逆變橋組成。控制部分以DSP(DSP56F803)為核心，實(shí)現(xiàn)了光伏陣列最大功率點(diǎn)的跟蹤控制，以及產(chǎn)生與電網(wǎng)壓同頻同相的正弦電流，實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)的功能。本文重點(diǎn)對(duì)逆變器系統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤(MPPT)控制進(jìn)行研究。 針對(duì)基于外特性建立的光伏陣列模型雖然簡(jiǎn)單、參數(shù)易解，但精度低的問(wèn)題，本文建立了基于物理特性的光伏陣列模型，并考慮光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度對(duì)光伏陣列的影響，模型參數(shù)與實(shí)際參數(shù)嚴(yán)格對(duì)應(yīng)。將幾種最大功率點(diǎn)跟蹤算法應(yīng)用于所建立的光伏陣列模型使用MATLAB進(jìn)行仿真，分析仿真結(jié)果，比較各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，總結(jié)出每種算法所適用的環(huán)境，并給出了最大功率點(diǎn)跟蹤控制在并網(wǎng)逆變器系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)策略。 設(shè)計(jì)了適用于額定功率為100W的光伏陣列最大功率點(diǎn)跟蹤的Boost電路，分別給出了利用PIC單片機(jī)16F873實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)觀察法和增量電導(dǎo)法的程序流程圖，實(shí)現(xiàn)了這兩種算法控制下光伏陣列的最大功率點(diǎn)跟蹤，并分析了兩種算法的跟蹤性能。
標(biāo)簽： 3kW 光伏并網(wǎng) 逆變器
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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3D加速引擎是3D圖形加速系統(tǒng)的重要組成部分，以往在軟件平臺(tái)上對(duì)3D引擎的研究，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜的渲染模型和渲染算法，但這些復(fù)雜算法與模型在FPGA上綜合實(shí)現(xiàn)具有一定難度，針對(duì)FPGA的3D加速引擎設(shè)計(jì)及其平臺(tái)實(shí)現(xiàn)需要進(jìn)一步研究。 本文在研究3D加速引擎結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的圖像處理平臺(tái)，使用模塊化的思想，利用IP核技術(shù)分析設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了3D加速管道及其他模塊，并進(jìn)行了仿真、驗(yàn)證、實(shí)現(xiàn)。 圖像處理平臺(tái)選用Virtex-Ⅳ FPGA為核心器件，并搭載了Hynix HY5DU573222F-25、AT91FR40162S、XCF32P VO48及其他組件。 為滿足3D加速引擎的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證，設(shè)計(jì)搭建的圖像處理平臺(tái)還實(shí)現(xiàn)了DDR-SDRAM控制器模塊、VGA輸出模塊、總線控制器模塊、命令解釋模塊、指令寄存器模塊及控制寄存器模塊。 3D加速引擎設(shè)計(jì)包含3D加速渲染管道、視角變換管道、基元讀取、頂點(diǎn)FIFO、基元FIFO、寫內(nèi)存等模塊。針對(duì)FPGA的特性，簡(jiǎn)化、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)了光照管道、紋理管道、著色管道和Alpha融合管道。 最后使用Modelsim進(jìn)行了仿真測(cè)試和圖像處理平臺(tái)上的驗(yàn)證，其結(jié)果表明3D加速引擎設(shè)計(jì)的大部分功能得到實(shí)現(xiàn)，結(jié)果令人滿意。
上傳時(shí)間： 2013-07-30
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磁通反向電機(jī)(FRM)是一種新型的雙凸極永磁(DSPM)電機(jī),它把高磁能的永磁體放在定子極的表面,永磁體易于安裝.隨著轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn),FRM定子繞組所交鏈的永磁磁通改變極性,這意味著比磁通脈振產(chǎn)生更大的磁通變化.由于FRM的繞組利用率高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量小及適于高速運(yùn)轉(zhuǎn)等優(yōu)點(diǎn),可廣泛應(yīng)用于汽車制造業(yè)、航空航天等工業(yè)領(lǐng)域.本文將從模型建立、分析方法、性能分析等方面對(duì)該電機(jī)進(jìn)行深入研究.首先,為了解FRM基本理論和掌握其基本規(guī)律,寫出FRM的基本方程式;由于電機(jī)的雙凸極結(jié)構(gòu)以及飽和和非線性的影響,整個(gè)系統(tǒng)為一強(qiáng)非線性系統(tǒng).對(duì)該電機(jī)作適當(dāng)簡(jiǎn)化,建立其線性數(shù)學(xué)模型,這樣有利于對(duì)FRM的定性分析,弄清其內(nèi)部的基本電磁關(guān)系和基本特性.討論了繞組電感、繞組磁鏈、感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)及繞組電流、電磁轉(zhuǎn)矩等靜態(tài)特性,推導(dǎo)出FRM的功率密度計(jì)算公式.其次,為準(zhǔn)確計(jì)算FRM性能,要考慮磁路飽和、鐵磁材料的非線性以及永磁磁場(chǎng)與電樞反應(yīng)磁場(chǎng)之間的相互影響等因素,要建立FRM的非線性模型,提出用變網(wǎng)絡(luò)等效磁路法進(jìn)行分析.具體方法是建立FRM的非線性變網(wǎng)絡(luò)等效磁路模型,推導(dǎo)等效磁路中各部分磁導(dǎo)的計(jì)算公式,用節(jié)點(diǎn)磁位法建立相應(yīng)的方程,通過(guò)求解該非線性等效磁路方程,得到磁路各部分的磁通分布,進(jìn)一步求得靜態(tài)特性,計(jì)算出電磁參數(shù).然后用FRM樣機(jī)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證理論分析的正確性.樣機(jī)的理論分析結(jié)果同實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較表明,本文所介紹的FRM變網(wǎng)絡(luò)等效磁路模型具有較好的精度及通用性,基于等效磁網(wǎng)絡(luò)模型的FRM電磁計(jì)算是可行的,計(jì)算結(jié)果是正確的.最后對(duì)磁通反向汽車發(fā)電機(jī)的功率密度進(jìn)行分析.導(dǎo)出了磁通反向汽車發(fā)電機(jī)功率密度的計(jì)算公式,分析了影響電機(jī)功率密度的因素,并與電勵(lì)磁汽車發(fā)電機(jī)進(jìn)行了比較.
標(biāo)簽： 磁通 反向電機(jī) 數(shù)學(xué)模型 性能分析
上傳時(shí)間： 2013-07-30
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嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺(tái)之上,具有起點(diǎn)高、概念新、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。它涉及嵌入式硬件設(shè)計(jì)、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、人臉識(shí)別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機(jī)動(dòng)性強(qiáng),可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機(jī)動(dòng)布控的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等特殊場(chǎng)合,因此對(duì)嵌入式人臉識(shí)別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項(xiàng)目《射頻識(shí)別RFID系統(tǒng)-自動(dòng)識(shí)別和記錄人群的身份》(編號(hào)：04-11-2)與上海市科委AM基金項(xiàng)目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號(hào)：0512)的主要研究?jī)?nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問(wèn)題入手,重點(diǎn)探討了基于嵌入式ARM微處理器的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識(shí)別分類器及自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問(wèn)題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下方面： 1實(shí)現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗(yàn)的Haar特征級(jí)聯(lián)分類器嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè),提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復(fù)雜背景中的人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,通過(guò)對(duì)基于膚色模型和基于Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的人臉檢測(cè)算法的分析研究,綜合兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于膚色模型校驗(yàn)和Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅解決了復(fù)雜背景中的類膚色和類人臉結(jié)構(gòu)問(wèn)題,而且具有較高的檢測(cè)率和較快的檢測(cè)速度,同時(shí)對(duì)光照、尺度等變化條件下的人臉檢測(cè)也具有較強(qiáng)的魯棒性。 人眼檢測(cè)與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測(cè)人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測(cè)分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對(duì)人眼位置的檢測(cè),然后通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡(jiǎn)單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實(shí)現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測(cè)試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測(cè)與瞳孔中心定位整個(gè)過(guò)程,在保證檢測(cè)速度較快的同時(shí),還能確保較高的定位精度。 2 針對(duì)傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問(wèn)題(sss),通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識(shí)別方法人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問(wèn)題無(wú)法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問(wèn)題的基礎(chǔ)上,通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,利用類間散布矩陣的補(bǔ)空間巧妙地避開(kāi)類內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)算,通過(guò)訓(xùn)練集每類樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過(guò)高的問(wèn)題。 Gabor小波對(duì)圖像的光照、尺度變化具有較強(qiáng)魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過(guò)高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫(kù)的規(guī)模,同時(shí)降低了核心算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機(jī)分類策略,提出并實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的嵌入式人臉識(shí)別和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)支持向量機(jī)通過(guò)引入核技巧對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯(cuò)分風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力,而且具有更強(qiáng)的泛化能力。本文研究了支持向量機(jī)的多類分類策略和訓(xùn)練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)魯棒性的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)。 5 提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案為解決嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)在海量人臉庫(kù)中進(jìn)行識(shí)別的難題,論文提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 客戶機(jī)(嵌入式平臺(tái))完成對(duì)人臉圖像的檢測(cè)、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫(kù)中完成人臉識(shí)別,并將識(shí)別后的結(jié)果通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C(jī)顯示輸出,從而實(shí)現(xiàn)基于客戶機(jī)/服務(wù)器無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 6 結(jié)合我們開(kāi)發(fā)的基于ARM的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識(shí)別應(yīng)用設(shè)計(jì)的思路及應(yīng)該注意的問(wèn)題雖然嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識(shí)別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想對(duì)嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點(diǎn)闡述了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并結(jié)合我們自主開(kāi)發(fā)的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了嵌入式人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。 結(jié)合本文提出的算法我們?cè)赑C上完成對(duì)人臉識(shí)別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開(kāi)發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別、嵌入式人像比對(duì)兩個(gè)便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測(cè)試運(yùn)行效果良好。所提出的人臉識(shí)別算法不僅具有一定的理論參考價(jià)值,而且對(duì)于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識(shí)別
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火車模型 基于NRMA DCC協(xié)議的數(shù)碼控制器
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一種可用于超小型模型的舵機(jī)，只有0.5cm*0.5cm大小，希望對(duì)于想動(dòng)手的人有些幫助
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