试论检察机关在刑事自诉案件中的法律监督完善

刑事自诉案件也是我国刑事诉讼案件的重要组成部分,但是检察机关在刑事自诉案件中却存在着法律监督的缺失,本文拟对法律监督缺失的现状、原因及法律监督的必要性和完善方案竹尝试性探讨。     

基于模糊控制的光伏微电网复合储能控制策略优化研究

微电网中复合储能的功率分配问题一直是业内研究的热点,以光伏微电网为应用场景,电源功率波动和负载功率波动在时间上呈现出的非线性特性会对储能系统控制产生影响。针对这一问题,在基于源-荷功率预测的复合储能控制策略上进行优化,利用模糊算法对非线性问题的处理优势,在储能元件功率分配的情况中加入模糊控制器,兼顾考虑储能电池SOC(State of Charge)与微电网功率波动之间的非线性关系,设计微电网预测能量与实际并网能量的差额分配算法,对储能系统有功率参考值进行实时修正,从而达到调节储能系统SOC的效果。实现了在长时间尺度中,实际并网功率能准确跟踪并网调度,储能元件不会产生过充或过放的现象,从而降低了储能元件的损坏率,提高了复合储能系统运行的安全稳定性能,延长了储能系统使用寿命的目的。实验结果表明:与优化前的控制策略相比,在相同工况下优化后的控制策略使蓄电池SOC波动范围缩小15.6%,一直保持在40%~60%之间波动。     

基于半桥LLC谐振变换器的并联均流研究

随着大功率负载的需求,分布式供电电源系统结构逐渐取代了集中供电式电源系统结构。首先,针对LLC谐振变换器的非线性离散的动态系统,分析其工作过程,总结出关键器件的运行模态。然后分析导致并联系统各模块输出电流差异的原因,引入均流技术。采用最大电流自动均流法作为该系统的均流策略。在MATLAB的仿真环境中搭建半桥LLC的闭环仿真模型,其中主电路中的频率方波信号产生的部分由MATLAB中的S函数编写得到。采用三环闭环控制和PID算法控制相结合的方式,对比分析加入均流控制前后的输出波形差异,验证方案可行性。通过CAN通讯实现各模块之间的信息传递以及数据的采集和计算。此外,为使系统能够正常持续的工作,需要加入监控模块来实时监测整个系统的工作状态以及各模块的输出情况,立即做出判断,以便及时解决问题。     

基于VMD-IPSO-RFR模型的光伏发电功率预测

针对预测数据噪声过大或超参数调整不当,导致随机森林回归(RFR)模型预测光伏发电功率精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)结合改进的粒子群(IPSO)优化随机森林回归(RFR)的光伏预测模型。该方法先用灰色关联度系数法(GRA)选取相似日,再使用VMD把相似日功率数据分解为一系列相对平稳的子模态,突出光伏发电功率的局部特征信息,降低数据的不稳定性,然后利用IPSO对RFR中超参数进行寻优,将优化后的IPSO-RFR模型对各个分量进行预测,最后将预测结果进行叠加重构。实例证明,该模型在晴天和阴雨天的预测平均绝对百分比误差分别为10.64%和5.42%,预测精度相对较高。     

基于VIENNA的三相整流器研究与实现

三相三电平VIENNA整流器作为一种三电平BOOST箝位结构变换器,其在设备功率因数的提高,电流的总谐波畸变降低方面与其它一些三相PFC整流器相比较是有这一些显著的优势的。在控制策略方面,单周期控制作为一种直接电流控制技术,在对VIENNA整流电路的控制方面可以同时完成脉冲调制和电流控制。通过仿真的结果,进行实物搭建、调试,验证整个实验过程的可行性。最后的调试结果显示,整流器可以很好的提高功率因数,并使电流波形有效跟踪电压波形。     

浅谈提高《高频电子线路》教学效果的几点体会

高频电子线路是面向电子信息工程,通信工程等专业开设的一门重要的专业基础课,在专业课程体系中具有承上启下的重要作用。为提高该课程的教学质量,本文针对课程特点,结合几年来在教学改革过程中的一些教学方法和体会,探讨如何加强学生对知识点的理解,提高学生综合分析和解决问题的能力,并在实践中取得了良好的效果。     

基于改进PSO-RBF神经网络的光伏功率预测

针对RBF算法的隐节点中心和参数会影响光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)算法,通过寻找相似日,将相似日的实际功率和影响光伏发电功率的气象因子数据作为输入,同时利用改进PSO优化RBF网络参数,建立预测模型进行训练和预测。在粒子群优化算法中,通过动态调整惯性权重,有效地提高了非线性问题的求解能力,采用改进粒子群优化算法优化径向基神经网络参数,兼顾了PSO和RBF神经网络模型的优点,具有较好的收敛速度和预测精度。通过实际光伏发电数据验证表明,该算法具有较高的预测精度。     

新型架构下的密集网络在肺部影像的分割研究

在医学图像分割领域中,肺实质的分割对肺结节检测有着至关重要的作用,在考虑到模型参数量的情况下 追求更高的精度一直是研究热点之一;为此提出了新的三层密集卷积神经网络 DA-UNet,首先用密集卷积模块代 替在传统 U-Net 使用的普通 3×3 卷积,利用密集卷积特征重用特点,加强了网络的特征提取能力。 再者在没有太 过影响分割网络精确度的前提下加以修剪,减少了上下采样次数,减少不必要的算力消耗。 此外,使用了注意力门 (Attention gate),加强了跳跃连接中高底层信息融合效果,并且使用空洞空间金字塔池化( Atrous spatial pyramid pooling),模型加入了不同尺度的特征信息,进一步加强图像中任务相关的区域特征,有效减小噪声干扰,提高网络 分割精度。 通过实验证明:三次上下采样改进模型的参数量只有传统四次上下采样的 75. 2%左右,但是分割效果 没有太大的影响,用 LUNA 竞赛肺部影像数据集进行了分割验证,实验结果在测试集上的准确率达到了 0. 991,而 IoU 则为 0. 961,比起传统 U-Net 的评价指标 IoU 提升了 2. 9%;在泛化实验的肝脏图像中,DA-UNet 的 IoU 稳定在 0. 929 左右,而 U-Net 稳定在 0. 838 左右。 这些结果证明了改进的 U-Net 有更佳的分割效果。     

基于下垂系数自适应调节的VSG控制策略

虚拟同步发电机技术(VSG)促使电路中无旋转元部件的分布式电源具有了同步发电机的有功频率及无功电压调节特性,但离网运行模式下,VSG的一次调频与一次调压本质上是一种下垂控制,属于有差调节,负载功率的改变,将导致其输出频率和相电压幅值偏离。针对此问题,通过分析VSG有功功率变化与频率变化之间的关系、无功功率变化与电压变化之间的关系及功率调节的动态特性,选取下垂系数作为优化对象,引入参数自适应调节的方法,提出一种下垂系数依据实际情况自行调整的改进型VSG。仿真结果表明,在离网运行模式下,改进后的控制策略与传统VSG相比,不仅能维持微电网功率平衡,而且实现了频率的无差调节和相电压幅值调节的小偏差。     

基于STM32的直流充电桩控制系统设计

设计了一种双枪直流充电桩的电气结构,阐述了其单枪和双枪工作原理,提出了一种双枪充电桩的均充和轮充的输出控制策略。详细阐述了以STM32F407ZGT6处理器为核心的主控制系统应具有的基本功能及其主要的控制流程,分析各程序模块的功能。完成了主控制系统的硬件电路设计,包括CAN通讯、RS485、RS232等总线接口电路,并进行板上CAN接口电路的验证,通过ST官方库函数编程实现CAN在回环模式下的自发自收。通过软件设计,进而实现充电过程中的电气连接确认、电压电流等输出控制、电量计量、人机交互、刷卡结算等功能,满足电动汽车双枪直流充电桩系统的基本功能要求,提高控制智能化水平。