DSP'ye dayalı eğik eksenli güneş takip sistemi
Liu Wen, Zhou Wangping, Wang Guodong
(Bilgi ve Kontrol Okulu, Nanjing Bilgi Bilimi ve Teknolojisi Üniversitesi, Nanjing 210044, Jiangsu)
: Mevcut fotoelektrik güneş takip sisteminin düşük ışınım ve bulutlu havalarda güneşi sürekli takip edememesi ve izleme doğruluğunun zayıf olması sorununa yönelik olarak yeni bir güneş takip sistemi türü tasarlanmıştır. İlk kez, sistem, ana kontrolör olarak bir DSP yongasına sahip bir eğim eksenli raf döner tablası ve geleneksel fotoelektrik sensörün yerini alacak bir CMOS görüntü sensörü kullanıyor. İlk olarak DSP, toplanan görüntüleri gerçek zamanlı olarak işlemek için görüntü sensörünü kontrol eder ve ardından güneşin kütle merkezini doğru bir şekilde konumlandırır ve görüntü sensörünün görüş alanının merkezine göre hatasını hesaplar; daha sonra hata için bulanık uyarlamalı PID kontrolünü kullanır; son olarak, ilgili DSP EV, karşılık gelen PWM dalgası, güneşin gerçek zamanlı yüksek hassasiyetli takibini gerçekleştirmek için eğimli eksenli döner tabla üzerinde kapalı döngü sürücüsü uygular. Deneysel verilerin analizine göre, bu sistem güneşi sürekli takip edememe sorununu etkin bir şekilde çözüyor ve güneş takibinin doğruluğunu büyük ölçüde artırıyor.
: Güneş izleme; eğimli eksen; DSP; bulanık adaptif PID
: TP513.4 Belge tanımlama kodu: A Ürün numarası: 0258-7998 (2014) 05-0024-04
Güneş izleme sistemi, güneş fotovoltaik enerji üretiminde, güneş enerjisi tesisatında ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.Sistem, yoğunlaştırıcılar gibi yük cihazlarının enerji yoğunluğunu artırmak için güneşi otomatik olarak takip etmek için güneş panellerini, yoğunlaştırıcıları ve diğer cihazları kontrol etmekten sorumludur, böylece güneş cihazlarının enerjisini arttırır. Kullanım oranı. Şu anda, ufuk seviyesinde çift eksenli izleme sistemi esas olarak yurtiçi ve yurtdışında kullanılmaktadır. Üç ana izleme yöntemi vardır: (1) Güneşe dayalı hareket yörüngesi Bu yöntemin avantajı, hava koşullarından etkilenmemesi ve güneşin konumunu kabaca kilitleyebilmesidir. Dezavantajı, izleme doğruluğunun doğru olmamasıdır. Yüksek, kümülatif hata üretir ve ardından izlemeyi kaybeder; (2) Fotoelektrik tip, yani dört çeyrek ışık sensörleri gibi ışığa duyarlı sensörlerin kullanılması, bu yöntem izleme doğruluğunu ve hassasiyeti artırır, ancak ışığa duyarlı elemanın konumu aralıklarla yerleştirildiği için güneşi izlemeyi sağlar Süreksizlikler vardır ve bu yöntem hava koşullarından büyük ölçüde etkilenir.Düşük ışınlama ve bulutlu havalarda, doğru izleme sürdürülemez ve hatta aktüatörün arızalanmasına neden olabilir; (3) Güneşe bağlı hareket ve fotoelektrik kombinasyonu Bu yöntem kendi güçlü yönlerini alır ve daha iyi izleme sonuçları elde edebilir, ancak yine de yöntem (2) 'nin dezavantajlarına sahiptir.
1 Sistemin genel tasarımı
Sistem eğimli eksenli döner tablayı benimser ve mekanik şematik diyagramı Şekil 1'de gösterilmektedir. Eğik eksen platformu, bir azimut ekseni ve bir eğik eksenden oluşan iki eksenli bir platformdur Azimut ekseni dikeydir ve eğik eksen, azimut eksenini keser ve 45 ° oluşturur.
Sistemin genel yapı şeması Şekil 2'de gösterilmektedir. İlk olarak, DSP ana işlem kontrol modülü, güneş görüntüsünü toplamak ve gerçek zamanlı olarak görüntüyü işlemek için görüntü toplama modülünü kontrol eder; ardından güneş ağırlık merkezinin konumunu belirleyip hatasını görüntü sensörünün görüş alanının merkezine göre hesaplayın; ardından hata için bulanık uyarlanabilir PID kontrolünü kullanın ve ilgili PWM görev döngüsü; son olarak DSP, ilgili görev döngüsü PWM dalgasını üretir ve döner tabla üzerindeki yatay ve eğimli sabit mıknatıs tork motorunu kontrol etmek için motor sürücü modülüne verir, böylece güneş kütle merkezi görüntü sensörünün görüş alanının merkezinde tutulur , Ve görüntü sensörünün kurulum konumu, yoğunlaştırıcının dikey merkezinde bulunur, böylece yoğunlaştırıcı nihayet güneşi doğru ve sürekli olarak gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Kablosuz iletişim modülü, kablolu iletişimden daha kararlı ve daha güvenlidir ve çevre tarafından kısıtlanmaz.DSP denetleyicisi ile üst bilgisayar arasındaki seri iletişimi gerçekleştirmek, iyi bir insan-makine arayüzü gerçekleştirmek ve sistem izleme ve manuel ayarlama ve ayarlamayı daha hızlı ve daha rahat hale getirmek için kullanılır.
2 Sistem donanımı tasarımı
2.1 Görüntü alma modülü
CMOS teknolojisi ile uyumlu CMOS sensörü, çevresel modüllerin tasarımını basitleştiren ve gürültü önleme özelliğini geliştiren entegre A / D dönüştürme çipi göz önüne alındığında, bu sistem Omni Vision, ABD'den CMOS dijital görüntü sensörü OV7620'yi benimser. Kullanmadan önce, başlatılması gerekir, dahili kayıtları SCCB veri yolu protokolüne göre yapılandırılır ve çalışma modu, kayıtların yapılandırmasıyla belirlenir. Görüntü edinimi, iki senkronizasyon sinyali VSYNC (alan senkronizasyonu) ve HREF (hat senkronizasyonu) arasındaki zamanlama ilişkisine dayanır. DSP, etkili görüntü elde etmek için bu iki senkronizasyon sinyalini gerçek zamanlı olarak yakalar ve toplanan verileri, Şekil 3'te gösterildiği gibi iki boyutlu bir dizi biçiminde SRAM'de kaydeder.
2.2 Motor sürücü modülü
Bu sistem, güneşi gerçek zamanlı olarak izlemek için yüksek hassasiyetli sabit mıknatıs torklu bir DC motor kullanır. Tahrik devresi, yatay ve eğimli iki konumlu motorların yön kontrolünü gerçekleştirmek için uygun olan ve güç tüplerinden oluşan iki yüksek voltajlı ve yüksek akımlı H-köprü sürücüsü içeren ve elde etmek için PWM modülasyon teknolojisini kullanabilen ST Company'nin özel çipi L298N'yi kullanır. Motorun değişken armatür voltajının hızını ayarlayın. Pratik uygulamalarda, zayıf akımdan güçlü akıma bağlantı nedeniyle, L298N'nin giriş pininin optocoupler ile izole edilmesi gerekir ve burada TInin ISO7220 yongası kullanılır. Motor sürücü modülü devresi Şekil 4'te gösterilmektedir.
3 Hedef bilgi edinimi
OV7620 görüntü sensörünün ayarlanmasıyla, toplanan görüntü siyah beyaz bir görüntü olarak çıkarılır ve değerleri SRAM'de tanımlanan iki boyutlu bir tamsayı dizisinde saklanır. Bu dizinin elemanlarının DSP kullanılarak işlenmesi, güneş görüntüsünün işlenmesidir. Hedef bilgi ediniminin akış şeması Şekil 5'te gösterilmektedir.
3.1 Görüntü denoising
Yaygın olarak kullanılan görüntü denoising yöntemleri, ortalama filtreleme ve medyan filtrelemedir ve medyan filtreleme, izole edilmiş parazit noktalarını ortalama filtrelemeden daha iyi ortadan kaldırabilir, bu nedenle medyan filtreleme, bu sesleri iyi bir şekilde ortadan kaldırabilir ve görüntü düzgünlüğünü sağlayabilir. Medyan filtrelemenin ana prensibi, dijital görüntüdeki belirli bir noktanın değerini noktanın bir mahallesindeki her noktanın medyan değeriyle değiştirmektir.
İki boyutlu bir dijital görüntüde, {xij, (i, j) I2} görüntünün her noktasının gri değerini temsil etsin ve A filtre penceresinin iki boyutlu medyan filtresi şu şekilde tanımlanabilir:
yij = MedA {xij} = MedA {xi + r, j + s, (r, s) A, (i, j) I2} (1)
3.2 Görüntü ikileştirme
Görüntü ikili hale getirmenin amacı, güneş spotu hedef görüntüsünü arka plan görüntüsünden ayırmak ve güneşin tanınması ve güneş merkezinin hassas konumlandırılması için bir temel sağlamaktır. En yaygın kullanılan yöntem eşik segmentasyon yöntemidir.Bu yöntem özellikle hedef ve arka planın güçlü bir kontrast oluşturduğu durumlar için uygundur.Güneş görüntüsünde hedef ve arka plan arasındaki güçlü kontrast göz önüne alındığında, sistem sınıflar arası maksimum varyans yöntemini (OTSU Algoritma) görüntünün en iyi segmentasyon eşiğini elde etmek için.
Gri görüntünün gri seviyesinin L olduğunu, gri aralığın olduğunu ve OTSU algoritmasını kullanarak görüntüyü hesaplamak için en uygun eşiğin:
Segmentasyon eşiği T olduğunda, w0 ve w1 sırasıyla arka plan görüntüsünün ve hedef görüntünün oranıdır ve sırasıyla 0, 1 ve 1, arka plan piksellerinin ortalaması, hedef piksellerin ortalaması ve tüm görüntünün ortalamasıdır, bu da ifadeyi en büyük yapar. T, optimum eşiktir.
3.3 Bağlı alan etiketlemesi
Gerçek testlerde, bulutların ve gökyüzündeki diğer malzemelerin yüzeyinden yansıyan güneş ışığının küçük bir kısmının da görüntü sensöründe görüntülendiği ve iki boyutlu görüntü dizisinde birden çok ardışık piksel 1 alanına yol açtığı ve bu da güneş lekelerinin tanınmasını ve tanınmasını ciddi şekilde etkilediği bulundu. Kütle konumlandırmanın güneş merkezinin doğruluğu. Bu nedenle, bu tür fenomenlerle başa çıkmak için bağlantılı alan etiketlemesi tanıtıldı. Sistem, bölge büyümesine dayalı yeni bir genişlikte etiketleme algoritması kullanır, bellekteki güneş görüntü dizisi ile aynı boyutta bir etiket dizisini tanımlar ve öğeleri 0 olarak başlatır. Algoritma sona erdikten sonra, etiket dizisi 0'dan bağlı etki alanlarının sayısına kadar bir tamsayı depolar; burada 0, güneş görüntü dizisindeki arka plan pikselini temsil eder ve diğer değerler, güneş görüntü dizisindeki hedef pikselin bağlı etki alanı kodunu temsil eder.
3.4 Güneş lekesi tanıma
(1) Yukarıda bahsedilen etiket dizisinin çapraz geçişini gerçekleştirin, 0, Ni hariç dizideki bağlı alan kodları Li (i = 1, 2, 3 ...) sayısını sayın ve Ni'deki maksimum Nk değerine karşılık gelen Lk kodunu yerleştirin. Bağlantılı alan başlangıçta güneş lekesi alanı olarak kabul edilir.
(2) Eğer nminNknmax ise, bu, güneş lekesi alanındaki piksel sayısının makul olduğu ve görüntü sensörünün güneşin daha net bir görüntüsünü yakaladığı anlamına gelir; burada nmin ve nmax, güneş lekesi alanındaki minimum piksel sayısıdır. Ve maksimum sayı (gerçek işlemde ölçülür). Aksi takdirde güneş lekesi bölgesinin elde edilmediğini ve görüntü işleme akışından çıkıldığını gösterir.
(3) Son olarak, iki boyutlu görüntü dizisindeki güneş lekesi alanı dışındaki tüm pikseller, yalnızca güneş lekesi alanı olan sürekli piksel noktası 1 olan bir alan olduğunu fark edecek şekilde 0'a ayarlanır.
3.5 Güneş centroid konumlandırma
Bu sistem, hedef konumlandırmayı gerçekleştirmek için ağırlık merkezi izleme yöntemini kullanır. İkili bir görüntü elde etmek için yukarıdaki işlem için, görüntüdeki 1 değerine sahip tüm piksellerin satır ve sütun koordinatları (görüntü iki boyutlu dizideki öğe değeri 1'dir) şu şekilde işaretlenir: {(x1, y1), (x2, y2) ... (xn, yn) }, görüntü merkez koordinatları (x0, y0) şu şekilde ifade edilebilir:
3.6 İzleme hatası elde etme
Bu sistem, toplanan görüntüyü 400 × 300 YUV formatında ayarlamak için OV7620 görüntü sensörünü kullanır ve görüntü sensörünün görüş alanı merkez koordinatı (200, 150) olarak belirlenir. Güneş noktasının kütle merkezinin koordinatları ile yukarıdaki görüntü işleme tarafından belirlenen görüş alanı merkezinin koordinatları arasındaki koordinat farkı, yatay ve eğim yönlerindeki izleme hatasıdır.
4 Bulanık kontrol sistemi tasarımı
Çift eksenli takip servo sisteminin güçlü bağlantısı ve doğrusal olmayan özellikleri göz önüne alındığında, bu sistemde bulanık bir uyarlamalı PID kontrolörü tasarlanmıştır. Kontrolörün yapısı Şekil 6'da gösterilmektedir. Kontrolör, geleneksel PID kontrolörüne dayanmaktadır.PID kontrolörünün üç parametresi ile sistem hatası E ve değişim hata oranı EC arasındaki bulanık ilişkiyi bulur.Çalışma sırasında sürekli olarak E ve EC'yi tespit ederek bulanık kontrol kullanır. Algoritma, denetleyicideki farklı E ve EC gereksinimlerini karşılamak için belirli bulanık kurallara göre PID parametrelerinin KP, KI ve KD'nin gerçek zamanlı optimizasyonunu gerçekleştirir ve böylece kontrol edilen nesnenin dinamik ve statik performansını artırır. Denetleyici, bir dizi bulanık denetim kuralını çevrimdışı olarak DSP tarafından çevrimiçi sorgu için bir denetim tablosuna dönüştüren DSP tarafından tasarlanır ve uygulanır.
4.1 Bulanık denetleyicinin yapısını belirleyin
Kontrolörün yukarıdaki analizine dayanarak, bulanık kontrolör iki girişli ve üç çıkışlı bir kontrolör seçer, kameranın görüş alanının merkezine göre güneş merkezindeki E hatasını ve giriş olarak hatanın değişim oranını (EC) alır ve parametre ayarlı PID'yi kullanır. 3 parametre KP, KI ve KD çıktı olarak kullanılır. Parametre optimizasyonu formülü şöyledir:
Bunların arasında, PID denetleyicisinin başlangıç kazanç parametresi olan KD, bulanık PID denetleyicisinin uyarlamalı ayar parametresi çıktısıdır.
4.2 Girdi / çıktı üyelik işlevini belirleyin
Bulanık kümedeki kontrolör giriş hatası E aralığı ve EC değişim hata oranı: {-15, -10, -5, 0, 5, 10, 15}, KP, KI ve KD çıktıları Bulanık kümenin alanı: {-0,6, -0,4, -0,2, 0, 0,2, 0,4, 0,6}, karşılık gelen dil değeri {negatif büyük (NB), negatif orta (NM), negatif küçük (NS) Sıfır (ZO), pozitif küçük (PS), medyan (PM), pozitif büyük (PB)}. Girdi / çıktı değişkenlerinin üyelik işlevi sigmoid işlevini ve trigonometrik işlevi benimser.
4.3 Bulanık kontrol kuralları
Bulanık kontrol kuralları, bulanık denetleyicinin temelini oluşturur. Denetleyici kuralları, uzmanın çıkarımından ve muhakemesinden ve mühendislik personelinin deneyim özetlerinden türetilir. PID kontrolünde KP, KI ve KD'nin üç parametresi için oluşturulan bulanık kontrol tablosu Tablo 1'de gösterilmektedir. Göstermek.
Bulanık çıkarımla elde edilen sonuç bulanık bir kümedir, bu nedenle bulanıklık miktarını netleştirmek için ağırlık merkezi yöntemi kullanılır. Netleştirilmiş KP, KI ve KD, çıkış kontrol miktarı U elde etmek için PID kontrol algoritması ile hesaplanır ve son olarak U, belirli bir orantılı ilişkiye göre motor hızını nihai olarak kontrol eden bir PWM görev döngüsüne dönüştürülür.
5 Sistem yazılım tasarımı
Sistem yazılımı tasarımı, DSP entegre geliştirme ortamı CCS geliştirme platformuna ve C dili modüler programlamanın kullanımına dayanmaktadır. Ana program akışı Şekil 9'da gösterilmektedir.
6 Deney
Sistem, gökyüzündeki bulutlarla kaplı güneşi yakalamak ve görüntülerini işlemek için Şekil 10'da gösterilen döner tablayı kullanır.Sonuç Şekil 11'de gösterilmiştir.
Şekil 11 (d) 'deki "+", ölçülen güneş alanının merkezini temsil eder. Sonuçlar, düşük ışınımlı ve bulutlu havalarda sistemin güneşi yakalayabildiğini ve güneş alanının merkezini doğru bir şekilde bulabildiğini gösteriyor. Aynı zamanda güneşi takip eden sistemin sürekliliğini ve doğruluğunu belirlemek için sistemin 5 saat boyunca güneşi takip etmesine izin verin, sistem takip hatasını her dakika okuyup hafızaya kaydedin. Bellek verilerini okuyarak, izleme hatası eğrisi Şekil 12'de gösterildiği gibi çizilir.
Hesaplamadan sonra, yatay yönde ortalama X ofset hatası 0,362 piksel ve standart sapma 0,354632; perde yönündeki ortalama Y ofset hatası 0,361 piksel ve standart sapma 0,554598'dir. Özetle, deneysel veriler ve deneysel gözlemler, sistemin iyi çalıştığını, yüksek izleme sürekliliği ve doğruluğu gösterdiğini göstermektedir.
Bu yazıda, mevcut fotoelektrik güneş takip sisteminin mevcut problemleri göz önünde bulundurularak yeni bir tür güneş takip sistemi tasarlanmıştır. Deneysel test ve çalıştırmadan sonra, bu sistem, düşük radyasyonlu ışınlama ve bulutlu havalarda güneşin sürekli izlenememesi sorununu etkili bir şekilde çözer ve güneş izlemenin doğruluğunu büyük ölçüde geliştirir.İyi durumda çalışır ve yüksek izleme sürekliliği gösterir ve İstikrar, beklenen hedefe ulaştı. Aynı zamanda, iyi bir mühendislik kullanım değerine sahip olan ve yüksek konsantrasyonlu fotovoltaik güç üretim sistemlerinde kullanılması beklenen yoğunlaştırıcı güneş enerjisi üretim sisteminin verimliliği daha da iyileştirilmiştir.
Referanslar
Jiao Huifeng, Fu Jianzhong, Li Yuchun ve diğerleri.Otomatik iki eksenli güneş izleme sisteminin tasarımı.Mekanik Otomasyon ve Kontrol Mühendisliği (MACE), 2010 Uluslararası IEEE Konferansı, 2010: 2323-2326.
Eu Jinzheng. Görüntü sensörüne dayalı kapalı döngü güneş takip kontrolörünün araştırılması ve uygulanması Suzhou: Soochow Üniversitesi, 2010.
LEE C D, HUANG H C, YEH H Y. Görüntü işleme kullanarak güneş izleme sisteminin geliştirilmesi.Sensörler, 2013, 13 (5): 5448-5459.
Zhang Lei, Li Yao, Liu Guanghui. Makine Görüşüne Dayalı Sigara Muayene Sisteminin Tasarımı. Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2012, 38 (5): 15-18.
Song Haizha, Tang Lijun, Xie Xinhui.FpGA ve OV7620'ye dayalı görüntü edinimi ve VGA ekranı. Televizyon Teknolojisi, 2011, 35 (5): 45-47.
Liu Xiaoyue, Xu Rujing. UKF filtre bulanık PID kontrolüne dayalı bir güneş izleme sistemi Hebei Union University Journal (Natural Science Edition), 2013, 35 (2): 69-73.
Liu Jinkun. Gelişmiş PID kontrolünün MATLAB simülasyonu Beijing: Electronic Industry Press, 2004.
