Cu2ZnSnS4/Zn(O,S)异质结薄膜太阳电池的数值仿真研究

Zn(O,S)具有带隙宽、原料丰富且环保的优点,是一种很有潜力的CdS替代缓冲层。本文采用Solar Cell Capacitance Simulator (SCAPS)软件,对CZTS/Zn(O,S)/Al:ZnO 结构的薄膜太阳电池进行数值仿真,主要模拟研究Zn(O,S)的禁带宽度和电子亲和势、缓冲层的厚度及掺杂浓度、环境温度对电池性能的影响。结果表明：当Zn(O,S)的厚度和载流子浓度分别为50 nm和10₁₇ cm_-3时,电池的转换效率可达14.90％,温度系数为-0.021%/K。仿真结果为Zn(O,S)缓冲层用于CZTS太阳能电池提供了一定的指导。     

一种PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

提出一种粒子群优化支持向量机的光伏阵列故障检测与分类的方法.分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式.选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度.结合实验平台获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型.实验表明,应用本模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP神经网络以及决策树的检测和分类结果.     

改进SIFT算法实现图像的快速匹配

为解决图像匹配耗时的问题,提出一种改进的图像匹配方案.在尺度不变特性变换(SIFT)算法的基础上,以特征点邻域灰度值的差熵大小来筛选稳定特征点,减少所需描述及匹配的不稳定特征点的数量,提高算法匹配效率.同时,改进误匹配去除算法,以大幅提高误匹配去除效率.实验结果表明,与SIFT及RANSAC相结合的图像匹配方案,或相关的改进方案相比,本方案可最大程度地保存最终匹配的特征点数量,并提高特征点匹配的实时性、匹配率及正确匹配率.     

一种太阳能供电的无线图像传输与处理系统

为实现近距离无线图像传输和处理,给智能机器视觉提供一种初始原型,提出一种太阳能供电的近距离无线图像传输和处理方案.采用高效的MPPT充电算法实现太阳能供电,以CPLD+ARM+SRAM的硬件结构控制CMOS数字摄像头采集图像,并通过增加功率放大电路和低噪声放大电路的射频模块收发图像数据,最后进行局部迭代的最大类间方差图像阈值化处理.研究表明:系统的软硬件联合调试获得良好的效果,可以满足近距离计算机视觉领域的需求.     

基于双目立体视觉的自主导航运动系统

基于视觉系统的自主导航技术是近年来机器人研究领域的一个热点.以双目视觉为基础,采用张正友棋盘标定法实现了立体摄像机的精确标定,基于区域的归一化互相关法完成视频的立体匹配,并通过盒滤波技术改善了算法的执行速度,基于膨胀栅格的距离向量直方图法实现运动系统最优路径的选择.通过使用标准测试图和真实场景图对系统性能进行测试,结果表明算法符合要求.最后给出了系统的实现方案.     

硫化温度对两步法制备FeS2薄膜成分和结构的影响

首先采用真空热蒸发法在玻璃基片上沉积厚度约为500 nm的铁膜,然后对铁膜在温度为553~673K的条件下恒温硫化6 h,制备F eS2薄膜.对制备的薄膜进行X射线衍射和显微结构分析,发现:合适的硫化温度为603~653 K,所得薄膜为单一物相的F eS2薄膜,n(S)/n(F e)值为1.94~1.96,接近理想化学配比,薄膜晶粒大小均匀,表面致密.     

基于变权欧氏距离的学习型智能插座设计

使用现有智能插座实现电器用电量的统计和电器待机功耗的消除,存在灵活性差、适用范围有限等问题,为此提出一种基于变权欧氏距离的学习型智能插座.先采用有限状态机方式提取有功功率和功率因素作为待测电器的特征值,再用变权欧氏距离从样本库中找出待测电器的类型,引入学习功能解决电器多样性问题,并用记忆原理处理陈旧的电器样本,在识别电器的基础上,统计各个电器的用电量和消除电器的待机功耗.测试结果表明,同一类型电器之间的相似度达80%以上,可识别出宿舍中大多数电器的类型,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于UWB的128点FFT处理器的可测性设计

介绍了基于扫描测试的DFT原理和实现步骤,并对应用于UWB无线通信的128点FFT处理器进行可测性扫描设计.利用DFTCompiler实现了扫描链的综合,其故障覆盖率为99.96%.扫描链条数为16,最终实现可测性网表的输出,并在后端版图工具Soc Encounter中实现扫描链的正确识别.     

利用改进SCE算法的锂离子电池参数辨识

针对传统参数辨识方法中存在的易陷入局部最优和精度低问题,提出一种改进洗牌复杂演化算法。首先,根据锂离子电池动态特性的二阶RC等效电路模型,确定待辨识参数。其次,通过本算法来寻找最优模型参数,以更好的模拟电池真实状态。最后,在马里兰大学先进寿命周期工程中心提供的锂离子电池动态工况数据集上进行验证,并对比本算法和其他优化算法的仿真结果。仿真结果表明, 该方法在辨识精度、泛化性能和可靠性方面具有优势。     

利用改进初始化的残差-密集连接网络的光伏阵列故障诊断

针对在现实生活中光伏阵列大部分运行在正常的工作状态,缺少故障数据的问题,提出一种改进初始化的方法代替随机初始化来训练深度学习模型,以提高故障诊断模型的可靠性.同时,提出基于残差-密集连接网络的光伏故障诊断模型,并基于I-V曲线与最大功率点、温度、辐照度和填充因子作为输入特征.最后,通过多种光伏阵列故障数据检测所提出的方...