摘要：本设计提出一种基于STM32的光伏发电系统的三端口DC-DC变换器,并对系统的参数选择和性能设计进行了研究。系统采用STM32单片机作为主控芯片,以双路半桥DC-DC电路为核心电路,构成三端口DC-DC变换器。通过单片机产生PWM波控制IR2103驱动电路,实现提供负载稳定电压。采用PID算法以及MPPT算法,根据采样电流与电压信号反馈,实现系统的恒压闭环控制,最大功率点跟踪以及控制电池组的充放电状态。系统主要包括双向DC-DC模块,辅助电源模块,IR2103驱动模块,INA282电流采样模块,OLED模块等。在模拟光伏发电状态下,本系统能够稳定输出直流电压,负载调整率与电压调整率均低于0.1%,且系统效率高于90%。通过优化电路结构和算法,实现系统高效性和稳定性,并且通过实验测试验证了其正确性和可行性。

摘要：本系统采用STM32单片机为核心,采用PWM调制方法,以串联型双路半桥DC-DC电路作为简易电子负载主电路,实现简易直流电子负载。单片机根据测量电路获得的电流和电压采样反馈,使用PID算法调节PWM波占空比,控制IR2103驱动电路输出,实现电子负载实现恒流和恒阻模式的稳定。系统实时测量并通过OLED显示电路的相关状态。经过多次实验测试,本系统在恒流模式下能够稳定100~2000 mA的可调电流,在恒阻模式下能够稳定10~100 Ω的可调电阻,且系统的各项误差均小于1%,可以很好地应用于电源测试设备。

摘要：为了打破传统电机检测技术分析效率低、同步性差的局限,提出基于多参数评价的高速永磁电机动态性能评估模型;采用了热卡填充填补缺失值完成预处理,设计灰色关联度模型(GRA)得到各类属性列之间关联度,利用了贪心并查集思想得到降维后的4列电机属性参数,建立了一个4-5-1的三层神经网络结构;通过改变贪心算法得到的期望属性组数到5组并增加神经网络的参数设置,实现了电机测试数据分析模型的优化改进;在允许相对误差0.05的范围内,永磁同步电机(TB-416G-30-5型)运行效率预测准确度从90%提高到94%,试验表明:优化的灰色BP神经网络模型能有效适用于预测电机运行效率,在电机制造的智慧生产及机器学习在电机评估方面的应用有重要意义。

摘要：高空间分辨率的热红外图像能够提供更多关于目标场景的细节信息,因而在计算机视觉、医学和遥感等诸多领域有着广泛的应用需求。由于通过提升热红外相机硬件性能的方式往往需要付出高昂的代价,因此我们选择通过超分辨率重建的方式来提高热红外图像的空间分辨率。本文所重建的热红外图像来源于舟山航拍试验,所用热红外相机由自主设计搭载。分别采用凸集投影法和迭代反投影法对热红外序列图像进行了超分辨重建。实验结果表明,这两种算法均能有效提高热红外图像的空间分辨率。