基于GPRS技术的光能发电智能监控检测系统的研究与设计

来源 :兰州文理学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:kayak6789
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了解决传统光能发电系统监测效率差、维护不及时等问题,设计了一套基于GPRS技术的光能发电智能监控检测系统.系统主要功能设计包括数据采集感知层、主控阵列节点网络传输和智能监测控制中心3层架构.主控阵列节点硬件系统主要包括以太网通信和GPRS无线通信硬件电路.感知层硬件系统包括光照辐射仪、背板和蓄电池温度传感电路、环境温湿度传感电路和外围电路连接设计.软件设计流程包括数据采集流程和数据传输流程.实验结果表明:该系统可以实时监测控制光能发电系统的工作参数,为光能发电系统的维护与维修提供了实时高效的条件保障.
其他文献
以蛋糕粉、富铬发芽糙米粉、陈皮、山楂等为主要原料,通过正交试验,结合感官评价和质构分析测定,确定富铬发芽糙米山楂陈皮戚风蛋糕的最佳配方工艺.结果表明:在上火温度170℃,下火温度160℃,烘烤时间35 min条件下,富铬发芽糙米山楂陈皮戚风蛋糕的最佳配方为蛋液300 g,纯牛奶70 g,蛋糕粉70 g,白砂糖70 g,蜂蜜20 g,陈皮粉15 g,玉米油40 g,富铬发芽糙米粉20 g,玉米淀粉20 g,山楂末6 g,塔塔粉6 g,食盐2 g.
针对创新型人才培养与课堂教学质量之间的紧密联系,在对面部表情与课堂教学效果进行关联分析的基础上,利用深度学习技术,重点构建出切实可行的课堂教学效果评价模型并应用于教学实践.借助神经网络学习软件TensorFlow,对日本女性表情数据集模型进行了训练和测试,并将ResNet50算法和Random Forest等4种机器学习算法进行对比分析.实验结果表明ResNet50算法在训练集和测试集中的效果最优,在ROC曲线图中,表现效果也最好,能够有效区别Jaffe数据库中的7种不同表情.本文提出的模型能够获取课堂教
小麦在新疆粮食生产中占有主导地位,是全疆商品粮的重要构成部分.选取新疆1999~2020年的耕地灌溉面积、农用化肥施用量及农业机械总动力三组时间序列数据作为解释变量,分别利用ARIMAX模型、BP神经网络算法以及它们的组合模型预测新疆小麦产量、新疆小麦播种面积、全国小麦种植结构.经过模型检验与评价,三种模型都具有较好的预测结果,其中组合模型的预测精度最高,达到优化的效果.分析结果表明:影响新疆小麦产量的主要因素为耕地灌溉面积和农用化肥施用量;小麦播种面积与耕地灌溉面积呈现较强的正相关关系;全国小麦种植结构