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基于交错多地层结构的平面磁集成LCL-EMI滤波器设计与实现
被引量：
2
1
作者
叶鑫
陆子健
刘艺涛
《电源学报》
北大核心
2025年第1期243-250,共8页
谐波和电磁干扰EMI(electromagnetic interference)滤波器是并网逆变器中用于抑制谐波失真和EMI噪声的2个重要输出滤波器。因此,提出1种通过平面磁集成的方法组合谐波和EMI滤波器,实现设备体积和质量的减小。首先,选择合适的磁芯将共模...
谐波和电磁干扰EMI(electromagnetic interference)滤波器是并网逆变器中用于抑制谐波失真和EMI噪声的2个重要输出滤波器。因此,提出1种通过平面磁集成的方法组合谐波和EMI滤波器,实现设备体积和质量的减小。首先,选择合适的磁芯将共模电感和差模电感通过PCB绘制平面线圈的方法集成在同一磁芯上,在PCB板层插入电介质板,合理规划层连接方式集成分立电容,实现EMI滤波器的平面电磁集成;其次,采用对称LCL滤波器拓扑结构,取代传统的磁集成非对称结构,进一步通过设计磁芯中柱的气隙和合理布置平面绕组,将LCL谐波滤波器的电感也集成在同一磁芯单元,形成LCL-EMI型平面磁集成滤波器;最后,通过搭建氮化镓单相逆变器平台,对平面磁集成的LCL-EMI滤波器进行实验分析,验证所提平面磁集成方法的可行性。
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关键词
逆变器
平面磁集成
LCL滤波器
EMI滤波器
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职称材料
基于长短时记忆的农作物生长环境数据预测
2
作者
吴超
周紫静
+3 位作者
黄锦铧
许啸寅
邱洪
彭业萍
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期563-573,共11页
针对传统温室农作物生长监控系统控制灵活性差且精确度低等问题,设计了一个面向智慧农业的农作物生长闭环监控系统.引入单变量长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型,对土壤含水率、土壤温度和土壤电导率3个农作物生长环境...
针对传统温室农作物生长监控系统控制灵活性差且精确度低等问题,设计了一个面向智慧农业的农作物生长闭环监控系统.引入单变量长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型,对土壤含水率、土壤温度和土壤电导率3个农作物生长环境数据进行预测研究.在优化时间步长参数的基础上,分析不同预测步长对单变量LSTM模型预测准确性的影响,采用不同时间段的测试集数据对模型的预测性能和稳定性进行验证.分别采用单变量LSTM模型、最小绝对值收敛和选择算法、随机森林回归、双向LSTM模型和编解码LSTM模型进行预测对比,结果表明,单变量LSTM模型预测的平均绝对误差值和均方根误差值均为最小,模型具有更好的准确性和稳定性.本研究设计的农作物生长闭环监控系统能有效预测农作物的生长环境数据,为农作物监控系统的智能控制提供有效数据支撑.
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关键词
人工智能
监控系统
预测模型
环境数据
长短时记忆网络
时间序列
智慧农业
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职称材料
基于KLT多视图特征跟踪的物体三维重建
被引量：
5
3
作者
吴正斌
彭业萍
+1 位作者
曹广忠
曹树鹏
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第7期901-906,共6页
为了提高三维重建精度,文章提出一种基于Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)多视图特征跟踪的物体三维重建方法。首先采用Shi-Tomasi算法提取特征,通过KLT跟踪算法获取特征匹配点,从而将所有相邻图像进行三维点云重建,并通过光束法平差(bundle ad...
为了提高三维重建精度,文章提出一种基于Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)多视图特征跟踪的物体三维重建方法。首先采用Shi-Tomasi算法提取特征,通过KLT跟踪算法获取特征匹配点,从而将所有相邻图像进行三维点云重建,并通过光束法平差(bundle adjustment,BA)算法进行优化;然后采用KLT跟踪算法获取空间点在相邻3幅图像的投影点,从而建立不同视图坐标系间的变换模型,获取转换比例系数;再通过融合多视图的三维点云实现物体的三维重建。实验结果表明,通过KLT算法,不仅提高了特征点匹配数量,还解决了多视图构建的不同三维点云坐标系的相互转换问题,实现了物体的多视图三维重建。
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关键词
三维重建
多视图
特征提取
Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪
点云融合
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职称材料
题名
基于交错多地层结构的平面磁集成LCL-EMI滤波器设计与实现
被引量：
2
1
作者
叶鑫
陆子健
刘艺涛
机构
深圳大学
机电与
控制
工程学院
深圳大学广东省电磁控制与智能机器人重点实验室
出处
《电源学报》
北大核心
2025年第1期243-250,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52007122)。
文摘
谐波和电磁干扰EMI(electromagnetic interference)滤波器是并网逆变器中用于抑制谐波失真和EMI噪声的2个重要输出滤波器。因此,提出1种通过平面磁集成的方法组合谐波和EMI滤波器,实现设备体积和质量的减小。首先,选择合适的磁芯将共模电感和差模电感通过PCB绘制平面线圈的方法集成在同一磁芯上,在PCB板层插入电介质板,合理规划层连接方式集成分立电容,实现EMI滤波器的平面电磁集成;其次,采用对称LCL滤波器拓扑结构,取代传统的磁集成非对称结构,进一步通过设计磁芯中柱的气隙和合理布置平面绕组,将LCL谐波滤波器的电感也集成在同一磁芯单元,形成LCL-EMI型平面磁集成滤波器;最后,通过搭建氮化镓单相逆变器平台,对平面磁集成的LCL-EMI滤波器进行实验分析,验证所提平面磁集成方法的可行性。
关键词
逆变器
平面磁集成
LCL滤波器
EMI滤波器
Keywords
Inverter
planar magnetic integration
LCL filter
electromagnetic interference(EMI)filter
分类号
TM464 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于长短时记忆的农作物生长环境数据预测
2
作者
吴超
周紫静
黄锦铧
许啸寅
邱洪
彭业萍
机构
深圳大学
机电与
控制
工程学院
深圳大学广东省电磁控制与智能机器人重点实验室
出处
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期563-573,共11页
基金
广东省自然科学基金资助项目(2024a1515030208)
深圳市国际科技合作资助项目(GJHZ20220913143005009)。
文摘
针对传统温室农作物生长监控系统控制灵活性差且精确度低等问题,设计了一个面向智慧农业的农作物生长闭环监控系统.引入单变量长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型,对土壤含水率、土壤温度和土壤电导率3个农作物生长环境数据进行预测研究.在优化时间步长参数的基础上,分析不同预测步长对单变量LSTM模型预测准确性的影响,采用不同时间段的测试集数据对模型的预测性能和稳定性进行验证.分别采用单变量LSTM模型、最小绝对值收敛和选择算法、随机森林回归、双向LSTM模型和编解码LSTM模型进行预测对比,结果表明,单变量LSTM模型预测的平均绝对误差值和均方根误差值均为最小,模型具有更好的准确性和稳定性.本研究设计的农作物生长闭环监控系统能有效预测农作物的生长环境数据,为农作物监控系统的智能控制提供有效数据支撑.
关键词
人工智能
监控系统
预测模型
环境数据
长短时记忆网络
时间序列
智慧农业
Keywords
artificial intelligence
monitoring system
prediction model
environmental data
long short-term memory network
time series
smart agriculture
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于KLT多视图特征跟踪的物体三维重建
被引量：
5
3
作者
吴正斌
彭业萍
曹广忠
曹树鹏
机构
深圳大学
机电与
控制
工程学院
深圳大学广东省电磁控制与智能机器人重点实验室
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第7期901-906,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51905351,U1813212)
广东省自然科学基金资助项目(2018A030310522)
深圳市科技计划资助项目(JCYJ20190808113413430,JCYJ20170818100522101)。
文摘
为了提高三维重建精度,文章提出一种基于Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)多视图特征跟踪的物体三维重建方法。首先采用Shi-Tomasi算法提取特征,通过KLT跟踪算法获取特征匹配点,从而将所有相邻图像进行三维点云重建,并通过光束法平差(bundle adjustment,BA)算法进行优化;然后采用KLT跟踪算法获取空间点在相邻3幅图像的投影点,从而建立不同视图坐标系间的变换模型,获取转换比例系数;再通过融合多视图的三维点云实现物体的三维重建。实验结果表明,通过KLT算法,不仅提高了特征点匹配数量,还解决了多视图构建的不同三维点云坐标系的相互转换问题,实现了物体的多视图三维重建。
关键词
三维重建
多视图
特征提取
Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪
点云融合
Keywords
three-dimensional reconstruction
multi-view
feature extraction
Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)tracking
point cloud integration
分类号
TP391.414 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于交错多地层结构的平面磁集成LCL-EMI滤波器设计与实现
叶鑫
陆子健
刘艺涛
《电源学报》
北大核心
2025
2
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职称材料
2
基于长短时记忆的农作物生长环境数据预测
吴超
周紫静
黄锦铧
许啸寅
邱洪
彭业萍
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
3
基于KLT多视图特征跟踪的物体三维重建
吴正斌
彭业萍
曹广忠
曹树鹏
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
5
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职称材料
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