局部遮阴条件下光伏阵列的功率-电压特性曲线出现多个峰值,传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)技术无法准确追踪到全局最大功率点。针对该问题提出一种基于改进算术优化算法(improved arithmetic optimization alg...局部遮阴条件下光伏阵列的功率-电压特性曲线出现多个峰值,传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)技术无法准确追踪到全局最大功率点。针对该问题提出一种基于改进算术优化算法(improved arithmetic optimization algorithm, IAOA)的MPPT控制方法。首先,采用Sobol序列生成均匀分布的初始种群,增加种群多样性。其次,为了平衡算术优化算法(arithmetic optimization algorithm, AOA)的全局搜索和局部开发能力,对AOA中数学优化器加速函数的权重进行重构。最后,在AOA的位置更新中引入Lévy飞行策略,并将准反向学习用于每次更新后的最佳解,增强了算法的收敛速度和跳出局部最优的能力。仿真和实验结果表明,将改进后的算法应用于MPPT控制中,能够在不同的局部遮阴及光照突变条件下准确、快速地跟踪到全局最大功率点,且功率振荡小。展开更多
结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(...结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(LBP)纹理特征的Meanshift跟踪算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法在背景复杂或背景简单的情况下都表现出了稳健而准确的跟踪特性,且在部分遮挡的情况下仍可以正确地跟踪目标。展开更多
文摘结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(LBP)纹理特征的Meanshift跟踪算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法在背景复杂或背景简单的情况下都表现出了稳健而准确的跟踪特性,且在部分遮挡的情况下仍可以正确地跟踪目标。
