摘要：提出并设计名为OD-YOLO缺陷检测模型来改善多晶硅太阳电池电致发光成像中复杂背景干扰缺陷检测效果的问题。使用二次卷积模块(TwiceConv-OD)过滤掉复杂晶粒背景干扰,增强模型对缺陷本身的关注力;提出anchor-plus1分配策略来增加模型在面对复杂背景时获取更多的缺陷正样本数量,提升模型的准确率与召回率,减少漏检误检;使用K-means++算法初始化锚框尺寸,聚类后的锚框更能代表检测样本中所有缺陷的几何形貌,能更好适应多晶硅太阳电池的缺陷尺度差异。经公开缺陷检测数据集PVEL-AD-2021的实验验证:OD-YOLO模型的均值平均精度(mAP)达到89.4%,相比YOLOV5s缺陷检测模型提升3%,准确率提升4.8%,召回率提升1.9%,参数减少4.5%,检测速度为104帧/s。

摘要：提升风力发电机组叶片的抗疲劳性能对风电机组的长寿命服役与可靠性运行具有重要意义,已成为当前的研究热点。本文较全面地综述了风力发电机叶片的抗疲劳技术相关研究,总结了叶片疲劳载荷的计算方法,分析了影响叶片疲劳性能的各种因素,介绍了叶片疲劳探伤技术,阐述了叶片寿命预测和叶片优化设计的相关研究进展。叶片疲劳载荷分析是评估风力机叶片疲劳失效的重要手段,该分析能为制定针对性的维护计划和改进设计提供关键依据;叶片材料、褶皱、外界环境等因素对叶片抗疲劳性能的影响巨大;叶片疲劳探伤技术在叶片健康监测和维护中起着至关重要的作用;基于Palmgren-Miner线性理论的疲劳寿命预测可有效提高叶片的可靠性;通过采用先进的设计方法和结构改进,可以降低叶片的疲劳应力,提高叶片的强度和使用寿命。

摘要：基于国内公交车和出租车的公司化运作、汽车保有量的不断增加、GSM的高覆盖率、GPRS可按流量计费以及设备状态远程监测和汽车状态监测诊断技术现状等实际情况,文章设计了基于GPRS的柴油机动力性远程监测诊断系统作为汽车状态远程监测进一步研究可资借鉴的雏形。

摘要：对挖掘机控制系统数字控制器进行研究,针对挖掘机控制系统多变量、非线性、强耦合特性,结合人工操作和PID参数整定的经验,通过优化处理设计了采用积分分离与梯形积分的模糊自适应PID控制系统:根据工况的变化,实时计算出适合条件的控制参数,实现最优控制。实际运行结果表明,该系统鲁棒性好、适应性强,较大地提高了响应速度和准确度。

摘要：设计了一种无水干式太阳能板清洁机器人,包括吸附装置、驱动装置和清洁装置。吸附装置是利用螺旋桨旋转将负压腔内的空气排出,从而产生真空吸附在倾斜的光伏板上;通过电动机驱动4个麦克纳姆轮使小车能够在光伏板上向不同方向移动;清洁装置由滚刷、底部环式抹布和集尘箱组成,滚刷进行初步清扫并将易清扫的灰尘消除,底部的抹布对太阳能板进行二次清洁。太阳能板清洗机器人能够替代传统的人工清洁,从而实现对太阳能板的全自动清洁功能,且完全不消耗水资源,较大程度上降低了光伏电站运维的成本。