摘要：为解决单侧并联储能变流器并网谐振问题,对谐振机理进行分析,设计抑制方法。通过研究系统待机与运行工况下的幅相参数,获取谐振特性。将谐振成因分为内因与外因,内因为并联系统输出电流随并机叠加,在并网阻抗上产生谐波压降,导致的电压谐波放大。外因为网侧所含背景电压谐波与并联系统阻抗频率在某些频段重叠。随并机数量增加,系统谐振点频率将降低。采用设计的电压谐波补偿单元进行功率解耦及动态多比例谐振控制器进行控制解耦两种方法,实现谐振抑制。通过仿真验证了谐振成因机理及抑制方法有效性。

摘要：作物茎秆膨胀和收缩变化与其水分状态密切相关,实时监测茎秆的膨胀和收缩变化能够及时掌握作物水分状态,对指导灌溉、提高农业水资源利用率具有重要意义。目前,对于作物茎秆膨胀和收缩变化的监测主要采用基于线性微位移测量原理的传感器,通过测量茎秆的膨胀和收缩引起的位移变化来反映水分状态,存在体积大、价格高、安装不便等问题。为此,该研究提出了一种基于压阻效应的柔性可穿戴传感器,采用柔性压力电极作为传感元件,贴附在作物茎秆表面,通过监测茎秆膨胀和收缩引起的压力变化来反映作物的水分状态,压力检测电路和数据采集电路将作物茎秆的压力信号转换成电信号进行输出和存储。首先在实验室环境下对传感器性能进行测试和标定,然后在温室环境下将传感器安装在番茄茎秆上观测番茄茎秆的压力变化,并与线性微位移传感器观测结果进行比较,最后在充分灌溉和水分亏缺2种条件下观测番茄茎秆的膨胀和收缩变化。结果表明,柔性压力传感器稳定性测试的平均相对变化率为0.109%;弯折前后引起的输出变化非常小,可以忽略不计;标定结果的决定系数大于0.99,最合适的工作压力范围为2~100 kPa;实验室环境下,柔性压力传感器与线性微位移传感器输出值之间的决定系数为0.9551;温室环境下,充分灌溉组中柔性压力传感器与线性微位移传感器输出值变化趋势一致,两者之间的决定系数为0.7672,亏缺灌溉组中两类传感器输出值均因水分亏缺而呈现下降趋势,输出值之间的决定系数为0.8519。本文所设计的柔性可穿戴压力传感器不仅能够实时监测番茄茎秆的膨胀和收缩变化,还可以对番茄亏水胁迫进行诊断,为实现高效节水灌溉提供重要的技术支撑。

摘要：以双馈风力发电系统(doubly-fed induction generator based wind energy conversion system,DFIG-based WECS)为例,利用小信号分析法推导出由风机、双质量块传动链构成的动力与传动系统通用传递函数方程。动力与传动系统传递函数的零极点位置、稳定性与系统参数及系统运行工作点相关。该传递函数可进一步分解为扭转分量和非扭转分量。传动链参数仅对扭转分量造成影响。在此基础上,建立了考虑动力传动、电机、变流器、控制等环节的风力发电系统传递函数模型。模型综合了各环节参数,可直观反映系统参数对系统响应的影响,有助于深入了解系统动态行为。算例及时域仿真结果证明了所提出传递函数模型的准确性和高效性,可为系统参数设计研究提供理论依据。

摘要：针对农田坡度变化影响无人驾驶农机行驶速度稳定性,进而降低播种均匀性和肥药施用精度等问题,该研究设计了一种基于农田数字高程模型(digital elevation model,DEM)和前馈控制策略的拖拉机稳速控制方法。首先建立坡地干扰补偿模型,基于拖拉机实时位置从农田DEM中提取前方作业路径的坡度信息,计算拖拉机前方目标速度补偿量,实现拖拉机行驶的稳速控制。以DF1204无级变速拖拉机为试验平台,在中国农业大学烟台研究院开展3组不同目标速度的上坡、平地和下坡行驶对比试验。试验结果表明,拖拉机以目标速度4、6和8 km/h行驶时,上坡行驶的实测速度均值分别为4.03、5.94和7.85 km/h,平地行驶的实测速度均值分别为4.04、6.02和8.03 km/h,下坡行驶的实测速度均值分别为4.00、6.10和8.19 km/h,与对照组相比,在上坡、平地和下坡行驶时的速度均方根误差平均分别降低了46.63%、21.92%和37.15%,试验组上坡和下坡行驶的实测速度均值更接近目标速度。所提方法可有效提高无人驾驶拖拉机在起伏农田的稳速控制精度,有助于提高农机作业质量。

摘要：针对传统槽式太阳能集热系统工质运行温度受限,以及真空吸热管表面能流密度分布不均而引起的热应力过大等问题,文章在不改变聚光器结构的条件下,提出了一种新型的槽式太阳能真空吸热管的设计方法,通过减小金属内管直径、下移金属内管位置以及在金属内管上方加装双曲线型二次聚光器来提高太阳能聚光比,改善了金属吸热管表面能流密度分布。利用仿真计算方法研究了新型槽式太阳能真空吸热管的光学性能,结果表明:和传统槽式太阳能真空吸热管相比,该新型结构在仅损失1.88%光学效率的情况下将聚光比从62 kW/m^(2)提升至71 kW/m^(2);能流密度分布均匀度改善了55.05%,提升了聚光-吸热系统的整体性能。

摘要：受生物自组织行为启发的群体智能研究近年来发展势头迅猛,以生物自组织行为内在机理为依据可以协助研究者设计出高效的集群系统。本文从生物自组织行为出发对群体智能集群机器人系统的研究成果进行综述,首先解释自然界中生物的部分自组织行为;其次对生物自组织行为机制所衍生出的群体智能集群机器人系统任务进行归类,总结近年来的研究成果;最后对集群系统当前研究存在的问题以及受生物行为启发的集群机器人系统未来发展趋势进行展望。该综述致力于为广大研究者提供一个新角度思考群体智能集群机器人系统的研究成果以推动相关领域发展。

摘要：为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入,物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明,该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求,5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R2和均方根误差RMSE依次为0.993 4和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID(improved neural network-PID,INN-PID)控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID(neural network-PID,NN-PID)和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55℃的干燥温度控制试验。结果表明,在仿真试验中,INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器;干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律,INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s,调节时间是120.59 s,最大超调量是4.87%,满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统,进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明,该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义,对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。

摘要：农业物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展为温室蔬菜生产的数据采集、分析、调控提供了有力支撑。为满足温室环境数据智能直报场景需求,制定了温室环境传感器的部署规范,设计并对比分析了基于LSTM、CNN-LSTM及CNN-LSTM-Attention的3种温室调控温度预测模型。基于CNN-LSTM-Attention预测模型的性能最好,其MSE、MAE、R^(2)分别为0.4570、0.3195和0.9873。设计了基于ARIMA的温室传感器数据纠错方法,实现土壤湿度预测数据值与实际测量差异不显著。整合了常见温室果蔬种植作物对环境信息的参数阈值模型,并开发了温室数据直报与智能调控系统移动端,能够指导温室环境传感器的规范部署、温度预测与纠错及常见温室果蔬种植辅助决策。研究结果为温室数据直报场景的数据采集、业务分析、温室调控提供技术手段,有助于智慧温室蔬菜产业高质量发展。

摘要：针对电力系统中带外干扰、频率偏移及其他动态情况下的谐波相量估计问题,提出了一种基于余弦平顶窗的谐波相量估计器。首先基于余弦窗频域表达式,利用理想幅值响应和最小二乘法获得平顶窗的窗系数。在此基础上,为使得滤波器频率响应在标称谐波频率下具有零增益,将所得窗函数与频域采样定理相结合,通过最小二乘法设计一组有限脉冲响应滤波器,用于估计谐波相量。然后,分析了余弦平顶窗和谐波相量测量滤波器的频率响应。最后,采用稳态和动态条件下的不同信号模型对提出的谐波相量估计器进行了性能验证。仿真结果表明,相对于基于Sinc插值函数和频域采样定理的两种谐波相量估计器,所提方法有较强的带外干扰抑制能力,在多种条件下能实现较高精度的谐波相量测量。

摘要：针对作物病害识别系统功能单一,缺乏系统升级机制,人工升级系统成本较大的问题,以番茄病害为例,提出了基于OpenCV的番茄叶片图像自动标注算法和改进YOLO v5的番茄病害识别模型;结合数据集自动划分、模型自动训练与评估、手机APP自动创建与更新理念,设计了一种可以自动升级的番茄病害识别系统;引入专家审查校正机制,提高了系统识别结果的可靠性。实验结果表明,该系统实现了对番茄的健康叶片与9类病害叶片进行识别,可以在实际应用中通过手机APP识别番茄病害的同时自动扩充番茄病害图像数据集,并根据数据扩充量自动启动系统的升级优化流程,由此不断提升该系统的番茄病害识别性能。该系统为番茄生产提供了一个便捷、可靠的番茄病害识别工具。