【摘 要】
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随着社会经济的快速发展,能源短缺与环境污染问题日益突出,开发新能源刻不容缓。在众多新能源中,太阳能以其总量巨大、存在普遍、清洁无污染等优点脱颖而出。光伏发电是将太阳能转变为电能的技术,是太阳能利用的主要形式。近年来光伏发电产业发展迅速,光伏装机量快速增加。这给光伏电站的维护和管理工作带来新的挑战,传统使用人工巡检管理电站的方式已经不再适用。在信息化的时代背景下,迫切需要使用现代化智能化的方式对光伏
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随着社会经济的快速发展,能源短缺与环境污染问题日益突出,开发新能源刻不容缓。在众多新能源中,太阳能以其总量巨大、存在普遍、清洁无污染等优点脱颖而出。光伏发电是将太阳能转变为电能的技术,是太阳能利用的主要形式。近年来光伏发电产业发展迅速,光伏装机量快速增加。这给光伏电站的维护和管理工作带来新的挑战,传统使用人工巡检管理电站的方式已经不再适用。在信息化的时代背景下,迫切需要使用现代化智能化的方式对光伏电站进行管理,借助计算机软件进行电站管理的方式应运而生。论文主要介绍一种光伏发电系统中上位机软件的设计和
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作为遥感图像解译领域的重要任务,目标检测一直是该领域的研究热点之一。随着成像传感器技术的发展,遥感图像的分辨率在逐步提高,越来越精细化的目标解译需求对遥感图像中感兴趣目标检测识别的准确性和时效性提出了挑战。传统目标检测方法主要是基于滑窗搜索策略的手工设计特征或者浅层特征,这些特征对目标特性的表达能力有限,而且基于滑窗搜索的方法效率低下。近年来,基于深度卷积神经网络(Deep Convolution
精确时间频率对于建设现代化国家极其重要,随着高精度频率标准源的不断发展,高精度的频标比对技术也需要不断改进。目前大多数的频标比对技术都是通过频率处理的方式,而相位处理相较于频率处理具有精度上的优势。所以提出一种高分辨率的数字化线性相位比对方法是十分有意义的。本文通过研究任意频率周期性信号之间的相位变化关系,尤其是频率标称值成倍数关系的周期性信号之间的相位变化,提出了一种数字化线性相位比对方法。利用
充电电池的应用已经渗透到人们生活的各方各面,小至戴在手腕上的智能手环,大到航空航天的各种应用,但其管理系统仍不够完善,尤其是对荷电状态的估算不够准确,使人们在享受其带来便利的同时,也时常遭受电量耗尽带来的尴尬,甚至会有安全风险,如电动汽车的行驶过程中,电量突然耗尽可能造成道路安全风险,本文针对这一问题,对汽车电池荷电状态预测展开研究,主要完成了以下工作。(1)介绍了汽车电池管理的重要性,引出电池荷
高光谱遥感影像因其丰富的光谱信息能够为地表相关的研究作出重要的贡献,但同时也具有不可忽略的缺点,即空间分辨率很低,这就导致一个像素点往往包含多种物质,所以将像素点中的各种成分分解出来的工作对高光谱遥感影像的利用至关重要,这也是本文要研究的课题,即高光谱遥感影像解混。为了方便,本文在之后阐述中,将高光谱遥感影像简称为HSI。在过去的研究中,已经有大量工作来解决该问题,本文以是否基于神经网络来将其划分
相比传统双稳态机构,柔顺双稳态机构因其自身可储能的特性在航空航天制造、精细加工和测量、机器人设计有着广泛的应用。目前,对于柔顺双稳态机构的静力学和运动学的建模已经较为成熟,相应的商业软件也有较高的计算精度,但对于柔顺双稳态机构的动力学建模还存在各种各样的问题和限制条件,例如难以量化机构变形对动能计算的影响。因此,针对柔顺双稳态机构的动力学研究,会给实际工程应用带来很高的价值。本文以绝对节点坐标法为
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