跟踪学习法（精选7篇）
跟踪学习法 篇1
一、问题的提出
在目前经济危机形势下, 各行各业的招聘岗位数和招聘人数都有不同程度的缩水, 但是有一类岗位的招聘热度有增无减——销售。每个公司, 都有自己独特的产品与营销策略, 每个销售人员在进入公司后都需要有一个针对性的系统培训。虽然有些公司的HR们认为销售能力的高低更多的取决于销售人员的个人素质, 但是大家都承认合适的培训必然有助于提升员工的销售能力。
行动学习法 (Action Learning) 作为一种将学习和工作结合为一体的培训方式, 因其优于传统的课堂培训方式, 目前在我国被广泛应用于职业教育、高等教育等领域。但是, 在企业培训中的应用仍处于萌芽阶段。本文主要通过行动学习法在某快速消费品公司销售人员能力提升培训中的实施与效果跟踪, 探讨行动学习在销售能力提升中的可行性与有效性, 并希望能够在丰富行动学习研究的同时, 给企业的销售人员培训管理工作提供一点思路。
二、行动学习理论及其应用现状
1. 行动学习的起源
英国教授Reginnald Ravens是行动学习法的重要创始人。他于1971年出版了《发展高效管理者》一书, 正式提出了行动学习的理论与方法。他认为:“没有行动就没有学习, 而没有学习就没有理智的和深思熟虑的行动。”他还提出了一个学习公式:L=P+Q。L是“学习” (Learning) , P是“结构化知识” (Programmed Knowledge) 也就是一些已经“成型”的思路和方法, Q表示“质疑”或“询问” (Questioning Insight) 。也就说, Ravens认为我们不仅需要通过接受指导, 学习那些已经“成型”的思路和方法, 还必须有创见地提出有用的、有洞察力的问题。只有将“结构化知识”与“质疑”有效结合起来, 才是完整的、更有效的学习。
2. 行动学习的要素与实质
行动学习由下列基本要素组成: (1) 行动学习小组; (2) 小组定期聚会, 每个成员有学习或工作中的疑难、困惑; (3) 每个成员坦诚陈述自己的疑难、困惑; (4) 小组为其他人的疑难、困惑的解决出谋划策; (5) 会后个体尝试实践解决。
行动学习从过程上看其实质是“在做中学”、“在反思中学”、“注重讨论与分享”;从效果上看行动学习关注的是“与工作相关的实际效果”、“团队效果”、“个体与组织的双赢效果”。
3. 行动学习在国内外培训中的应用与探索
美国GE公司是最早运用行动学习的企业之一。GE公司前任CEO韦尔奇在总结行动学习在GE发展中所发挥的作用时曾经指出“行动学习是GE变成全球思想快速转变组织的主要策略。没有引入行动学习之前, GE的国际性业务占18%, 实施行动学习后, 这个数字是40%, 并且很快要达到50%。”此外, 西门子公司、美国花旗银行、壳牌石油公司、霍尼韦尔公司、AT&T、IBM、强生公司、日本丰田公司等都在积极实践行动学习法。
国内对行动学习的探索大约始于1998年, 时任中组部培训中心主任陈伟兰同志的领导下, 首次将行动学习应用于甘肃省贫困地区的中高级公务员的培训与发展项目。此次行动学习取得了较大成功, 帮助甘肃省解决了一些关键性实际问题, 并建立了跨机构之间的更多理解和更密切协作。
从此以后, 国内大量企业如华润集团和中粮集团等纷纷展开行动学习的探索和实践。除此以外, 国内不少学者研究了行动学习法在教师教育技术培训中的应用。但总体而言, 行动学习在我国企业中的应用仍处于萌芽阶段, 有待通过进一步的探索而逐步推广开来。
三、研究方法与实施流程
1. 公司培训背景
北京市快消行业某公司的人事专员, 日常工作的大部分时间花在了销售人员的招聘事务上, 但是百分的努力只能换来十分的收获, 销售人员的流动性很大, 在职销售员的工作业绩达不到要求。由此公司认为, 问题不是出在招聘上, 而是出在在职销售人员的培训上。该公司从成立至今已有十余年, 对销售人员的培训也有自己的一套办法, 多以有经验的员工介绍工作方法为主, 停留在传统课堂教授培训的层面。因此, 为提高销售人员的素质和业绩, 该公司决定采用行动学习法对销售人员实施培训。
2. 研究方法
本文主要采取个案访谈的定性研究方法, 从小样本来深入探究行动学习对销售能力提升训练的有效性。研究样本来自于北京市快消行业某合资公司的部分销售人员, 研究者从中挑选出了四组20个有代表性的个案, 从2009年3月20日至4月20日对他们进行了为期一个月的行动学习培训效果跟踪, 并围绕与培训绩效有关的四个方面即反应效果、学习效果、行为效果和组织效果, 设计九个问题进行深度访谈与分析。
3. 实施流程
此次行动学习的实施流程包括三部分:准备、实施、监控与评估。
(1) 准备阶段
(1) 选择培训对象
本次行动学习培训选择的对象是来自销售部和市场部的20名人员, 其中包括1名销售总监、1名市场部经理、3名市场专员, 以及三个销售系统 (KA-商超部、GT-经销商部、AFH-特渠部) 的15名销售人员。
(2) 确定学习项目
本次行动学习培训的主题是:“如何提升你的销售能力?”具体学习项目的选择来自对销售员最近两个月内遇到的最头疼的工作障碍的汇总。最终根据问题出现的多寡、难易以及与主题的关联度大小, 确定了四个行动学习项目:团队协作——部门之间沟通协调问题;客户关系维护——拜访成功率;产品熟知度与建立客户信任问题;业绩达成——回款问题。
(3) 组建行动小组
将四个项目公布给这些成员, 根据每个人的意愿和能力层级组建行动小组如下:
A组:团队协作——部门之间沟通协调问题, 组员:销售总监1名、市场部经理1名、三个分销系统经理各一名, 共5人;
B组:客户关系维护——拜访成功率, 组员:KA系统副经理1名、市场专员1名、KA系统业务员3名, 共5人;
C组:产品熟知度与建立客户信任问题, 组员:AFH系统副经理1名、市场专员1名、AFH系统业务员3名, 共5人;
D组:业绩达成——回款问题, 组员:GT系统副经理1名、市场专员1名、GT系统业务员3名, 共5人。
(4) 指导小组顾问
每个小组选出一名小组顾问, 负责引导大家的讨论, 监督小组成员严格遵守学习计划进程。小组顾问必须具备出色的沟通技能和管理技能, 能够引导小组的学习讨论, 并且得到小组成员的信任, 因此在这里选择各个小组的最高层级管理者担任小组顾问, 即上面四个小组的第一位组成成员担任此角色。由人力资源部告知各小组顾问的任务和引导方式。
(2) 实施阶段
行动学习法的主要学习方式是行动学习小组会议, 时间一般最短需要3个月, 有些学习项目有可能是1年甚至两年。本次行动学习培训周期计划从3月20日到5月29日, 小组会议定为每周一次, 共计10次。根据公司销售人员的考勤规定和以往培训效果反馈, 定于每周五下午2∶00-5∶00举行小组会议。具体时间和会议安排如下:
1∶45——2∶00签到, 检查会议应带必需品, 思考自己的问题解决方案;
2∶00——2∶30由小组顾问介绍会议讨论问题和流程情况;
2∶30——4∶00由每个成员阐述自己对问题的解决方案和相关看法 (时间最好均匀分配) ;
4∶00——5∶00小组顾问总结点评, 确定最终方案, 并让组员在接下来的一周内运用实施, 约定下次会议的时间和内容。
(3) 监控与评估
为了保证行动学习培训取得预期效果, 必须进行全程的监控与评估。对培训进行全程监控, 可以保证培训活动按照规划进行, 保证及时解决培训中出现的问题, 还能将各种影响培训效果的因素记录下来, 以便在以后的培训中加以改进。因此, 在这次看似只有销售相关部门参与的培训中, 人力资源部必须做好全程的把控。
培训前, 对培训对象进行摸底, 了解这些人员培训前的知识、技能, 以及能力水平, 以便培训后进行比较。培训时, 保证学习内容与受训者的需求合理衔接, 让真正需要某方面知识的人员得到学习的机会;同时, 监督学习过程, 高度调动各组成员的参与意识, 利用出勤率、参与率等指标督促受训人员。培训后, 及时检查培训学习的记录, 同时召开总结会议, 检查各组成员的最终学习成果。
四、培训效果访谈与分析
由于本次研究时间关系, 只能对四次行动小组会议的培训效果进行访谈, 但各个行动学习小组的学习项目仍在继续进行中。以下是通过面谈和电话访问两种形式对受训人员的培训效果进行的深度访谈与分析。
1. 反应效果
反应效果, 即小组成员对行动学习法的印象如何。对此, 设计了三个问题;
(1) 与以往的培训形式相比, 你认为此次行动学习培训的形式如何?
个案1, 王总, 销售总监, 37岁。“这次培训一改以往一人说教, 群体学习的形式, 消除了层级障碍, 让每个人都能平等地表达自己的见解。在这个过程中, 我去细心倾听别人的心声, 而不是像以前那样将别人的附和想当然地理解成真心的赞同。当你是个领导时, 很容易掉入这种陷阱中, 你会常常觉得下属没有什么真知灼见, 所有决策只能靠你自己。但在行动学习过程中, 我的看法彻底改变了, 我被下属所表现出的敏锐和创见所折服。”
个案4, 孙小姐, 市场督导, 25岁。“刚进入公司三个月, 此次行动学习对我来说是全新的体验, 以往在其他公司里接触过的不外乎案例讨论之类培训, 但是都是一次性完成, 过段时间热度消退, 培训效果并不明显。这次行动学习, 持续了一个月的时间, 围绕问题反复思考、讨论、总结、行动, 在行动中按照上次总结的经验来做又会出现新的问题, 然后大家再聚到一起讨论总结, 问题被剖析的更加深刻。我很喜欢这种大家都能公平参与的方式, 群策群力, 效果很好。”
(2) 请评价一下小组顾问的工作?
个案2, 刘经理, 市场部经理, 33岁。“我所在的小组顾问是王总, 做王总的部下加起来有6个年头了, 他在我的头脑里一直都是指挥家, 并且是那种很不容易改变个人观点的指挥家。但在这次行动学习的培训中, 由于要求每个人的发言时间必须平均, 他也很配合地引导组员说出自己的想法, 做了一次耐心的引导者和倾听者, 不容易。”
个案17, 梁经理, 特渠部副经理, 45岁。“做为我们组的顾问, 我的工作是引导组员积极反思与平等探讨。但是开始时, 由于没有把握好角色定位, 自己说的太多, 对年轻组员的意见批评太多, 搞得气氛尴尬, 大家都不敢发言了。”
个案9, 奚先生, 商超部业务, 28岁。“我们的小组顾问每次会议前都要检查我们上周的会议总结和实施过程出现的问题记录, 开始真不习惯, 总是懒得总结。但是经过处罚之后, 我也谨记教训, 积极完成培训任务。几次下来, 发现这样的严格指导还是利大于弊的, 因为在记录中, 我找到了解决实际困难的好方法。”
(3) 你对这四次行动小组会议的时间地点安排和会议流程有什么意见和建议?
个案10, 刘先生, 商超部业务, 27岁。“培训地点可不可以选择离我们小组成员都近一点的地方, 我们负责的区域离公司太远, 周五下午赶回公司时间有点安排不开, 耽误上午的工作时间。”
个案11, 段经理, 经销部经理, 33岁。“会议每周一次对我们小组学习项目的帮助不大, 一个星期内组织部门间的沟通协调不会出现什么大的问题, 建议两周召开一次小组会议, 这样反思问题的空间较大一些。”
通过以上三个问题的访谈记录, 可以看出行动学习在组织中的应用很受欢迎, 而且这种平等参与、群策群力的方式真的可以为组织提供新鲜的思想, 改变一些固有的看法。但在实施过程中, 也要注意小组顾问的角色作用, 不要把自己当成评判员, 而要把自己做为引导员和监督员, 鼓励成员积极参与到讨论中。另外, 行动学习的地点可以根据小组成员的实际情况来定, 行动会议的时间跨度也要根据学习项目的特殊性来安排, 具体问题具体分析, 不可一刀切。
2. 学习效果
(1) 对于行动学习培训, 你还想了解点什么?
个案20, 宫先生, 特渠部业务, 37岁。“我觉得这一个月的小组学习收获挺多的, 但是到现在才知道这次培训方法是叫行动学习法。我只能根据培训过程中的体会来理解这个方法, 至于这种方法的具体理论上的东西我们不是很清楚。有时间可以给我们介绍一下。”
个案5, 徐经理, 产品经理, 27岁。“我所在的小组集中讨论产品熟悉度与客户信任建立之间的关系, 为什么选择行动学习而不用课堂教授来解决这个问题呢?不太了解其中的意图。”
(2) 一个月的行动学习培训, 对你之前的工作困扰起到了怎样的帮助?
个案1, 王总, “在这次培训前, 我认为销售部门的这些员工有相当一批是不具备销售的潜质的, 但通过行动学习, 我发现我不是缺乏好的销售员, 而是没有找到激发员工施展销售才华的途径, 行动学习培训给我的启示就在于:我必须培养人才, 以量取胜永远不会优于以质取胜。”
个案14, 王先生, 经销部业务, 27岁。“进入这家公司也是不到半年的时间, 在半年里, 工作中遇到过很多头疼的问题, 但是公司的整体氛围, 让我不知道该向谁求助, 上司很严厉, 同事之间也比较冷漠。但通过此次行动学习, 我终于可以把问题大声地陈述出来, 并得到上司和同事的一次次帮助, 心中的困扰总算消除。”
上面关于学习效果的两个问题, 对这次行动学习培训给予了赞同, 也指出了批评。批评的是, 人力资源部只把培训的理念与目的传达给了高层, 没有将其传达到接受培训的每一位员工, 导致有些员工不明其理, 好像在云里雾里。当然, 一个月的行动学习也发挥了其应有的作用, 基本上可以为在工作中心存困扰的员工们指出一条明白清晰的解决路径。
3. 行为效果
(1) 你对本月的业绩达成是否有信心?实际达成情况如何?
参加培训的KA、GT、AFH三个销售系统的9个业务人员, 7人表示很有信心;有2人认为, 由于受到客情关系的影响, 业绩达成稍有困难, 但信心指数也有提升。实际达成情况没有收到具体的数字支持。
(2) 请评价一下你的下属这一个月的工作状况?
个案2, 刘经理。“行动学习提升了员工的工作积极性。以前, 她们几个 (指市场部三个专员) 在公司都是等待我的指示, 否则没有任何行动。长期以来, 变得懒散, 不爱动脑。但自从公司推行行动学习以来, 情况就变了。工作积极性被一下子调动起来, 还经常主动跟我探讨头疼的问题。”
个案16, 付经理, 特渠部经理, 42岁。“之前每次跟他们沟通业绩达成状况和渠道维护状况, 总是我处于主动, 他们处于被动状态。而如今令我高兴的是, 我的下属能够主动找我沟通客情关系, 告诉我他们的进展和难处, 并且让我看到了他们工作地信心和业绩上升的希望。”
从销售业务的信心和两位经理的阐述中, 看到了行动学习对行为效果影响的巨大作用。行动学习, 激发了员工的工作热情, 增强了管理者和普通员工的信心, 对在经济危机形势影响下的企业和员工起到了正向的激励作用。
4. 组织效果
(1) 当你在面对学习项目找不到答案的时候, 你能否从上司或同事那里得到足够的帮助?
个案1, 王总, “行动学习使我成为更有效的管理者, 使我的管理工作变得轻松、高效。因为我得到了下属的智力支持, 也得到其他部门的帮助。我现在遇到任何管理问题, 都会倡导用行动学习的方式来解决。”
个案15, 胡先生, 经销部业务, 25岁。“行动学习拉近了我跟领导之间的距离, 改变了我对领导层的偏见和不满, 真正能够体会他们的难处, 现在觉得工作环境更加和谐、舒适, 同时提出问题, 跟大家一起探讨成了我们部门司空见惯的事了。”
(2) 你觉得经过一个月的行动学习培训, 你的组织氛围有怎样的变化?
个案18, 陈女士, 特渠部业务, 27岁。“行动学习让我学会了从不同角度看问题, 学会听取别人的意见。我现在听得更多, 对团队其他成员有了更多信任, 更容易接受别人, 接受反对意见。”
个案6, 文经理, 商超部经理, 44岁。“在开展行动学习后, 公司的信息与沟通有了很大改进, 大家对问题不再表现的那么敏感, 讨论问题也不再小心翼翼, 只说成绩不说缺陷了。现在我们讨论问题对事不对人, 很难能可贵。”
个案4, 孙小姐, “我们现在更喜欢学习了, 觉得不学习就会落伍, 希望自己的观点方案能对公司事务派上用场。”
梳理这些观点发现, 行动学习的有效性被充分地证明:它让员工及管理人员变成自觉的学习者和有效的学习者, 使学习从“个人的学习”转变为“组织的学习”;在学习的同时解决面临的最紧要的问题;为组织建立一个有效的问题解决与对话平台, 成为企业解决问题的有效方式;同时塑造良好的企业氛围和文化, 帮助员工树立主人翁意识, 提高员工的组织认同度, 提升了销售执行力, 增强了企业竞争力。
五、结论与建议
本文以行动学习法的理论研究为依据, 以该方法在企业中的实际运用为载体, 通过对行动学习培训实施后的反应效果、学习效果、行为效果, 以及组织效果四个方面九个问题的深度访谈与分析, 探讨行动学习在企业销售人员培训中的有效性, 以及实施要点。综合前文可以得出如下结论与建议:
首先, 行动学习将组织面临的疑难问题作为学习项目, 有针对性地展开小组探讨, 以其公平自由的交流方式与反思行动相结合的循环模式, 博得受训人员的一致好评, 达到了事半功倍的效果。这是指导企业销售人员提高销售技能, 增强销售能力的有效培训方式。
其次, 行动学习要取得成功, 必须得到领导的重视, 这是行动学习成功的关键。只有领导支持并设立完善的培训效果评估体制, 才能使受训者接受并主动参与到行动学习小组中去。否则, 没有上级的认可与重视, 受训者难以组织起来以团队的形式接受培训指导。
再次, 行动学习需要小组顾问的指导和帮助。小组顾问水平高低是影响行动学习能否顺利进行的重要因素。小组顾问需要事先明确行动学习的目的、理念、实施步骤, 同时将这些详细介绍给小组成员;还应该清楚小组会议召开的流程、反思问题, 以及下一次的会议安排, 并指导组员公平有序地完成一次次的会议学习。
另外, 行动学习因其开放式的交流方式决定了小组会议的环境必须舒适、安静、有安全感, 可以让小组成员畅所欲言。行动小组会议的召开频率也应该根据具体的学习项目来定。还有很重要的一点, 即:指定的行动方案必须能够在第一时间得到应用与实施, 并不断反思更好的解决办法。
最后, 行动学习不是一次性活动, 而是一个“反思一行动一再反思一再行动”的不断循环过程。
本研究对销售人员行动学习效果的访谈结果表明: (1) 行动学习提高了员工学习和工作的积极性; (2) 行动学习增强了员工的销售信心; (3) 行动学习提高了员工的执行力从而提高了管理效率; (4) 行动学习增进了部门之间、上下级之间, 以及同级之间的沟通与交流; (5) 行动学习增强了员工之间的团队协作精神, 提高了企业的竞争力。正如《行动学习法》一书的作者伊恩?麦吉尔所言:在任何一种文化氛围中, 学习和反思都将变得越来越重要。
摘要：行动学习法作为一种新型的培训方法, 建立在反思与行动相互联系的基础之上, 是一个计划、实施、总结、反思、制定下一步行动计划的循环学习过程。本文主要通过文献综述与个案访谈相结合的方法, 探讨行动学习在提升销售人员销售能力方面的可行性与有效性。
关键词：行动学习,销售能力,培训
参考文献
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[2]陆娟杨洪常:行动学习:GE培养领导者的途径[J].人才资源开发, 2006, (5) :40～41
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[5]陈伟兰:行动学习法在我国公务员培训中的实践—高级公务员培训案例[J].国家行政学院学报, 2002, (3) 30～33
改进的光流法用于车辆识别与跟踪 篇2
图像序列中检测运动目标, 主要有图像差分法 (帧间差分和背景差分) 、光流场的方法、统计模型的方法、运动能量的方法、小波变换的方法、神经网络的方法[1]等。运动可以分为四种模式:摄像机和目标都静止, 摄像机静止但目标运动, 摄像机运动且目标也运动, 摄像机运动但目标静止。其中, 摄像机静止物体运动是一类非常重要的场景分析, 包括运动目标检测、目标运动特性估计;主要用于预警、监视、统计、目标跟踪与估计。本文主要研究摄像机静止目标运动的情况。通过基于特征点改进的光流算法实现运动目标的检测估计与跟踪。
1 光流算法原理
光流是指图像中模式运动的速度, 它是一种二维瞬时速度场, 其二维速度矢量是可见的三维速度矢量在成像平面上的投影。给图像中的每一个像素点赋予一个速度矢量, 这就形成了一个图像运动场。在运动的一个特定时刻, 图像上的点与三维物体上的点一一对应, 这种对应关系可由投影关系得到。根据各个像素点的速度矢量特征, 可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动目标, 则光流矢量在整个图像区域是连续变化的, 当物体和图像背景存在相对运动时, 运动物体所形成的速度矢量其大小和方向必然和邻域背景速度矢量不同, 从而检测出运动物体的位置和形状, 对于背景与目标均运动的情形, 可以利用光流很好地区分前进的目标和后退的背景, 得到它们各自的三维运动信息。光流计算基于物体移动的光学特性的两个假设[2]:运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变;给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。对在同一个运动目标上, 可以认为它有刚体特性, 同一物体每个像素任意时刻其运动速度的大小和方向是一致的, 根据这个特性可以检测出目标的形状。光流最初由Horn和Schunck提出[5], 假定时刻t处于图像坐标 (x, y) 位置的点由于物体的运动在t+dt时刻出现在图像坐标的 (x+dx, y+dy) , 在t时刻该像素的灰度值为I (x, y, t) , 在t+dt时刻的灰度值为I (x+dx, y+dy, t+dt) , dt很小, 根据假设认为此点在移动过程中像素灰度值不变。即I (x+dx, y+dy, t+dt) =I (x, y, t) 左边用泰勒公式展开可得:其中是ydttdtxytdtdtdt (x, y) 出该像素点在t时刻沿横纵坐标的移动速度, 所有像素的速度矢量 (u, v) 构成了运动物体的光流场, 令得光流方程v) +It=0, 光流场U= (u, v) T有两个变量, 约束方程只有一个, 只能求出光流沿梯度方向的值, 加入不同的附加约束条件就构成了不同的光流算法。Lucas-Kanade非迭代光流算法计算两帧在时间t到dt之间每个像素点位置的移动, 光流估计误差为 (x, y) ∑∈RW 2 (x) (Ixu+Iyv+It) 2, W 2 (x) 为窗口权重函数, 突出窗口中心点的坐标, 可有高斯函数得到, 由最小二乘解得U= (ATW 2A) -1ATW 2B, 其中A=[I (X1) , ..., I (Xn) ]T, W=diag[W (X1) , .., W (Xn) ], B=-[It (X1) , .., It (Xn) ]T[3]
其中光流的可靠值由矩阵的特征值来估计, 若特征值都大于给定阈值, 这计算的光流是可靠的。
2 基于帧间差分与特征点的光流
本文获取的图像序列是背景静止目标运动的图像, 首先利用连续帧间差方法发现运动目标和定位区域, 由帧间差分阈值法获取差值图像, 然后计算差值图像中特征点处的光流。针对差值图像中不为0特征点出光流场分布比计算整个运动物体的光流畅要可靠得多, 它们对应于梯度较大的点, 使得计算出的光流长分布更为可靠和精确, 同时减少计算量 (计算的是局部特征点光流) 。而且对已经检测到的目标存在的区域再运用光流法进行运动估计, 得到目标的运动信息, 可以缩小运动目标检测时的感兴趣检测区域, 减少运动目标的检测时间。文中选取的特征点是图像角点, 角点[4]是灰度变化突出边缘曲率较大的点, 能反映物体的形状信息, 角点信息是目标特征的不变性表述, 是特征光流跟踪的基础。本文对变化程度和运动区域变化比较接近的地方采用连通和聚类的方法, 能够较好地提取运动区域, 计算出特征点光流后利用聚类来实现目标与背景的分离, 通过目标特征点在相邻两帧或多帧间的匹配来实现目标的跟踪。梯度阈值的选取:在复杂场景运动目标驾车中, 由于场景和运动目标的灰度梯度可能相差不大, 使得运动目标轮廓处于模糊状态, 计算的轮廓处光流不准确, 再次引入梯度的约束条件, 设定灰度梯度阈值, 在灰度梯度大于阈值的像素点计算光流。
本文算法流程如图1。
其中帧间差分原理如图2。
原始序列某帧图像如图3, 由帧间差分得到的运动目标二值图像如图4。
在光流计算部分, 寻找前一帧的特征点在后一帧中的匹配点位置坐标。为了得到光流矢量图, 采用匹配特征点间划线的方法, 为便于直观检测光流及克服某些特征点运动位移比较小的缺点, 用两段颜色不一的线段来代替箭头, 其中颜色交界处点的坐标取两匹配点的中点。
图5为初始计算的光流, 由图可知, 有些光流矢量箭头比较短, 不能很好的表示特征点位移的大小, 用上述改动后的方法能够很好地标注出相对移动比较小的光流, 如图6所示。对于由于外部环境的干扰如阴影、风动、树叶动等[3]造成的背景也有光流矢量的干扰, 通过光流矢量的大小和方向来判断, 根据经验设定阈值对于光流矢量小于一定长度或不在某一方向的不标注, 可以得到比较好的光流矢量。
3 实验结果
图7为在设定的感兴趣区域内目标车辆的跟踪与标号 (可用于车流量检测) , 图8为利用特征点匹配坐标的移动算出运动车辆的相对速度。
4 结论
本文基于opencv的光流算法能够很好地提取运动目标, 实现目标跟踪定位, 在差分及梯度阈值处理后, 再用基于特征的方法不断地对目标主要特征进行定位和跟踪, 对大目标的运动和亮度变化具有鲁棒性, 计算量相对较小, 对大车辆能够实时跟踪更新, 相邻目标能够很好分割开来。它也有一些不足, 光流通有些稀疏, 特征提取和精确匹配也存在难度, 需要近一步改进。
摘要：利用帧间差分获取运动区域, 采用梯度阈值获取二值图像, 再提取运动区域目标特征点的光流, 对光流矢量采取分段标注, 设置感兴趣区域。利用光流特性实现目标的识别, 定位与跟踪, 对于运动目标的跟踪具有实时性和鲁棒性, 能够用于车流量统计, 对车辆辅助行驶研究起到一定的铺垫作用, 实验结果证明该算法的有效性和实用性。
关键词：差分,光流矢量,目标跟踪,辅助驾驶
参考文献
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[3]李宏, 杨廷梧, 任朴舟.基于光流场技术的复杂背景下的运动目标跟踪.光电工程, 2006;33 (10) :13—17
[4]万文静.基于光流的图像目标跟踪方法研究.西安:西北工业大学, 2006
跟踪学习法 篇3
关键词：光伏,MPPT,电导增量法,Matlab,系统仿真
能源危机已严重影响着人类经济的发展,光伏发电以其独特优势受到了人们的青睐[1,2]。然而光伏发电存在一个能量转化效率问题,为了最大限度地将光能转化为电能,实现光伏电池的最大功率输出,光伏电池的最大功率点跟踪技术已成为本课题研究的热点。
本文在分析光伏电池特性的基础上,对传统的电导增量法进行了介绍,提出了基于恒压法结合变步长电导增量法的最大功率点跟踪,并与电导增量法进行了对比和分析。
1 光伏电池的特性分析
1.1 光伏电池的等效电路及数学模型
光伏发电应用首先要解决的是怎样将太阳能转化为电能。光伏电池就是利用半导体光伏效应制成,它是一种能将太阳辐射能直接转化为电能的转换器件。由若干个这种器件封装成光伏电池组件,再根据需要将若干个组件组合成一定功率的光伏阵列,并与储能﹑测量﹑控制等装置相配套,即构成光伏发电系统[1,2]。由实验测得的太阳能电池电特性,得到其等效电路如图1所示。
在实际的太阳能电池中,一般串联电阻都比较小,大都在10-3欧姆至几欧姆之间。而并联电阻相对于串联电阻来说比较大,一般都在1 kΩ以上。从电路原理可以推知单个太阳能电池终端的电流关系,如式(1)—式(4)。传统的光伏电池等效电路表达式中因含有多个难以确定的参数,故不实用[3—5]。光伏电池简化数学模型:
式(1)中,UJ为PN结端电压;UL为负荷RL两端电压;IL为负荷电流。于是得到:
式(2)中,A、B为与PN结材料特性有关的系数;k为波兹曼常数;T为绝对温度;Rsh为考虑PN结漏电的分流电阻;q为电荷电量,q=1.602×10-19C。
1.2 光伏电池的输出特性
图2为光伏电池在相同温度而不同光照条件下的P-V特性曲线。它表明光伏电池的输出特性受到光照强度的影响,随着光照强度的增强,最大功率值逐渐提高,并且最大功率点处的工作电压发生偏移[5,6]。
图3为不同光照条件下光伏电池的V-I特性曲线。它表明光伏电池既非恒流源也非恒压源。在最大功率点左侧部分类似于恒流源,最大功率点右侧部分类似于恒压源,并且类似恒流源区域与类似恒压源区域范围的比例大约为4:1[5]。随着光照强度的增加,光伏电池输出的短路电流不断提高,开路电压逐渐增大。
从以上分析可以看出光伏电池的输出特性受光照强度的影响比较明显,它是一种非线性电源,如果采用最大功率点跟踪技术使系统输出功率稳定在当前工作特性的最大功率点附近处,则可以提高光伏阵列的能量利用率,减少功率损失,提高系统的稳态性能。
2 电导增量法
电导增量法(Incremental Conductance Algorithm)目前已经成为MPPT最常用的算法之一[5]。它主要是通过比较光伏阵列的增量电导和瞬时电导来实现最大功率点跟踪。由于太阳能电池的P-V曲线是一个单峰曲线,在最大功率点处,功率对电压的导数为零,由P=VI,所以在最大功率点有:
上述为达到最大功率点跟踪的条件。如果:
则光伏电池组件的工作点在最大功率点的右边,此时应减小光伏电池工作电压。如果:
则光伏电池组件的工作点在最大功率点的左边,此时应增大光伏电池工作电压。电导增量法的控制流程图如图4所示。
图4中的UREF是光伏阵列的工作参考电压。这种跟踪方法的优点是当环境条件发生变化时,能够快速跟踪其变化,控制精确,并且稳态的振荡也比扰动观察法要小。但是对硬件的要求比较高,系统各个部分响应速度都要求比较快[7—9]。
3 恒压法结合变步长电导增量法
从以上分析可以得到:由于光伏电池的输出P-U曲线上的最大功率点几乎分布于一条垂直直线的两侧附近。因此,在最大功率点跟踪启动时先采用恒压法使得光伏电池的输出电压控制在其最大功率点附近上的某一定电压处,光伏电池则将获得近似的最大功率输出,使系统减少了启动时的MPPT功率损失和跟踪时间[10—12]。然而采用恒压法只能使系统获得近似的最大功率输出,还需要进一步调整光伏电池的工作点使其逼近最大功率点处。通过以上分析可以知道,电导增量法在最大功率点处功率对电压的导数为0,因此可以准确判断出最大功率点处[13]。所以可以采用逐步逼近法的扰动方法使经过恒压法调整后的光伏电池工作点逐步逼近至最大功率点处,当系统达到最大功率点时,根据电导增量法的判据判断得知系统已达到最大功率点,则系统停止扰动,使工作点稳定在最大功率点处[14,15]。具体的控制流程图如图5所示。
4 仿真实验
4.1 仿真模型
利用MATLAB/Simulink仿真建模工具,建立光伏并网发电系统的仿真模型如图6所示。整个系统主要有以下仿真模块:光伏电池模块、SPWM控制模块、MPPT模块、频率检测模块、相位检测模块、PI模块及并网开关模块。其中,频率检测模块、相位检测模块和MPPT模块是通过S函数来实现。并网开关模块由IGBT双向开关和判断开关状态模块组成,判断开关状态模块由S函数来实现,具体方法为在并网电压信号和逆变器输出电流信号的相位差在-20~+20之间实现并网。
系统中各参数设置分别为:直流电源为400 V,内阻为60Ω。负载为484Ω。电网模块为50 Hz,峰值为311 V的交流电压源。变压器匝数比为1∶2。直流母线Cdc=2 400μF,桥臂侧电感L=0.05H,滤波电容C=9μF,网侧电感Lg=0.215 H,阻尼电阻Rd=1 kΩ。PI控制器的参数为KP=6,KI=235。SPWM驱动的载波频率为20 k Hz。仿真分析使用变步长方式,采用ode23s算法,它是基于Rosenbrok公式建立起来的定阶单步算法,由于其阶数不变,所有运算速度较快。各模块的扫描时间均设定为1×10-5,S函数的扫描周期定为5×10-5s。
4.2 仿真结果
仿真实验中,采用ode23tb算法,仿真时间为4s,采样周期为5×10-7s。图7为外界光照强度从1 000 W/m2突变到800 W/m2,在3 s处由800 W/m2突变到600 W/m2条件下的最大功率点跟踪曲线。从图7中可以明显看出,恒压法结合变步长的电导增量法在0.15 s处基本已经跟踪到最大功率点,并且比较稳定;而扰动观测法则在0.45 s处才能跟踪到最大功率点,并且由于存在一定的扰动步长而未真正达到最大功率点,使得输出功率稳定在最大功率点附近的某功率值处[14,17.18]。
图8为采用恒压法结合变步长电导增量法的光伏并网发电系统输出电流跟踪电网电压的过程。图8(a)为逆变器输出的并网电流与电网电压波形。从图8中可以看出:逆变器在开始工作时,输出的电流与电网电压有一定的相位差,经过0.08 s后相位基本保持一致。图8(b)为并网电流的FFT分析,从图中可以看出:电流基波幅值等于16.69 A,电流畸变谐波系数THD=1.63%。
综上分析可知,采用恒压法结合变步长电导增量法MPPT控制的光伏并网发电系统具有较好的系统响应特性和系统稳态特性,使输出功率稳定在最大功率点,并能安全并网[10]。
5 结语
本文对光伏电池的工作特性进行了详细的介绍,在分析电导增量法的基础上,提出了恒压法结合变步长电导增量法的最大功率点算法。恒压法结合变步长电导增量法的最大优势在于针对非线性对象进行控制,使系统具有良好的响应特性和稳态特性。仿真结果表明:恒压法结合变步长电导增量法可以有效提高光伏电池的能量利用率,当外界光照强度变化时,系统能快速稳定在最大功率点处,提高系统的动态特性和稳态性能[17,18]。
跟踪学习法 篇4
螺栓联接发生松动后,螺栓的轴向预紧力会发生变化,从而使螺栓联接结合面的接触状态发生变化,所以螺栓联接松动问题反映为螺栓联接结合面的接触问题。螺栓联接结合面实际是粗糙表面的接触问题,而接触理论的基础是经典赫兹接触理论[1]。1954年,Bowden等[2]基于统计理论建立了表面接触弹、塑性变形模型。1966年,J.A.Greenwood和J.B.Williamson等[3,4]提出了G-W接触模型,1970年,D.J.Whitehouse和J.F.Archard[5]提出了著名的W-A模型,1973年,R.A.Onion和J.F.Archard[6]通过W-A模型确定了接触面积和载荷与粗糙表面间的关系,称为O-A模型。随着分形理论的发展,人们发现工程表面形貌轮廓曲线具有统计自仿射分形特性可以用分形参数来表征,Majumdar和Bhushan[7,8]基于W-M函数[9,10]提出了以分形几何为思想的新的粗糙表面接触模型———M-B弹塑性接触模型。
螺栓预紧力的变化会导致螺栓联接结合面的法向接触刚度的变化,而法向接触刚度的变化会引起螺栓联接结构的频率变化,根据螺栓联接结构的频率变化可以确定预紧力的变化情况。因为赫兹接触理论是相关接触理论的基础,结合本文实际情况,首先采用赫兹接触理论,分析了螺栓联接结合面的法向接触刚度与预紧力的关系,建立螺栓联接结合面的有限元接触模型,进行有限元仿真分析,分析了螺栓联接结构结合面法向接触刚度与预紧力的关系,并建立了实验装置,采用压电材料作为超声波的激发器激发脉冲波信号和传感器接收通过螺栓联接界面的响应信号,通过分析响应信号的功率谱,得到螺栓联接结构的某阶频率与预紧力的关系,从而根据螺栓联接结构的某阶频率确定螺栓预紧力的变化情况,实现对螺栓联接松动状况的监测,提出了一种螺栓联接状态的监测方法。
1 结合面理论分析
宏观看起来光滑的两个相接触的面实际上是由很多微凸体组成的粗糙面,其微观结构如图1所示。
根据赫兹接触理论可知,在弹性范围内,对于粗糙表面上的单个微凸体,可以将其近似等效为球体,其等效曲率半径为R。当球体不受载荷时,球体刚好与刚性光滑面接触于一点,当球体受到法向载荷w的作用时,球体将产生变形,与刚性光滑面的接触为一个圆形的面,如果接触区域的半径为r,那么有下列关系式:
单个微凸体( 第i个微凸体) 与刚性平面接触的法向接触刚度可以表示为
接触区的接触面积可以表示为a = πr2。
于是法向接触刚度可表示为
式中P为结合面法向总载荷,A和B是只与结合面临界接触面积有关的系数。
由式( 1) 和式( 2) 可以看出,螺栓联接结合面的接触面积会随载荷的增加而增加,由式( 4) 可以看出螺栓联接结合面法向接触刚度随预紧力的增加而增加。
螺栓联接结合面的接触实际是粗糙表面的接触,而粗糙表面的接触实际上是两个表面之间许多的微凸体的接触。在较小的作用力下,可以将这些微凸体的接触等效成一连串的弹簧在两个表面之间的并联作用。
于是螺栓联接结合面的接触刚度可以表示为
当螺栓的预紧力增大时,发生接触的微凸体的数量随之增加,从而使结合面的法向接触刚度也随之增加,而法向接触刚度反映了螺栓联接结构的频率,从而螺栓联接结构的频率随之增加。
2 螺栓联接结合面有限元分析
用轮廓仪测量实验样本的真实表面形貌,如图1 所示。将真实形貌曲线导入到有限元中,建立粗糙面与刚性面相接触的二维有限元模型,如图2 所示。上板为粗糙板,其材料为Q235,弹性模量取200 GPa,泊松比为0. 3,下板为刚性板,在上板上表面施加向下的载荷使它与刚性面相接触。将粗糙面附近的网格细化提高计算精度。
分析计算后得到粗糙面接触的应力分布和局部放大图如图3 所示。
从图3 中可以看出接触最开始发生在峰值最大的微凸体处,随着预紧力的增加,发生接触的微凸体产生更大的变形,致使更多的微凸体相接触,微凸体的应力也随之增加。
根据不同载荷下钢板的位移量,得到载荷和法向接触刚度的关系曲线如图4 所示。可以看出螺栓联接结合面的法向接触刚度随预紧力的增加逐渐增加最后趋于平缓。这是因为刚发生接触时微凸体产生弹性变形,在弹性范围内根据公式( 1) 可知,发生接触的微凸体的接触区域半径逐渐增大,从而法向接触刚度随预紧力的增加而增加,当预紧力进一步增大,与刚性面接触的微凸体产生塑性变形,微凸体的变形量和预紧力成线性关系,法向接触刚度保持不变。
3 螺栓联接实验
3. 1 实验装置
建立如图5 所示的实验装置,两块外径为60mm,内径为18. 5 mm,厚度为10 mm的圆板用M16的螺栓联接起来,在上下两块板两侧分别粘贴压电材料PZT1 和PZT2 作为激发器和传感器。为了避免采用扭矩扳手加载时,因为摩擦造成的加载不准确,无法准确定量确定螺栓轴向力的问题,所以采用CMT5105 电子万能试验机对螺栓头部加载,模拟在实际螺栓预紧力的作用下被连接件所受到的压力,其螺栓联接结构如图5 所示。
实验有两组试样,如表1 所示。根据M16 的8. 8 级螺栓最大载荷要求,实验中最大载荷为50 k N。
实验中由数据采集卡控制PZT1 产生高斯脉冲激发信号如图6( a) 所示,信号通过螺栓联接结合面后由PZT2 接收响应信号,响应信号经过前置放大器放大后如图6( b) 所示。
3. 2 实验结果分析
3. 2. 1 法向接触刚度
将电子万能试验机的力与位移曲线转换为力与刚度的关系曲线如图7 所示,得到预紧力与接触刚度关系曲线,螺栓联接结合面的法向接触刚度随载荷的增加而增加然后趋于平缓,这与有限元分析的结果相一致。
3. 2. 2 螺栓联接结构的频率
对采集的响应信号进行功率谱分析,得到其功率谱如图8 所示,跟踪其中某阶频率随载荷的变化情况,可以得到螺栓联接结构的频率和载荷的关系曲线。
图9、图10 为第一组试样在70 k Hz和170 k Hz两频率附近,螺栓联接结构的频率随螺栓预紧力的变化情况。可以看出频率随预紧力的增加而增加,这与理论分析的结果相一致,当载荷大于一定的值后结构的频率趋于平缓,这是因为在载荷比较小小时,随着接触微凸体数量的增加,法向接触刚度逐渐增大; 随着压力的继续增大,接触微凸体因应力集中发生塑性变形,导致接触刚度趋于平缓,而螺栓联接结构的频率与螺栓联接结合面的法向接触刚度有关,反映了螺栓联接结合面的法向接触刚度的变化趋势。
图11、图12 是第二组试样的实验结果。可以看出改变圆形钢板的粗糙度,实验结果也有同样的变化趋势,可以看出螺栓联接结构的频率趋于平缓后,继续增加载荷对螺栓联接结构的频率的变化趋势没有影响,也即是螺栓联接结合面的法向接触刚度保持稳定不变。
对比两组试样的实验结果从图中可以看出,第一组试样在加载到8 k N左右,螺栓联接结构的频率开始趋于平缓,而第二组试样加载到14 k N左右,螺栓联接结构的频率开始趋于平缓。这说明螺栓联接结合面的表面粗糙度对螺栓联接结合面的法向接触刚度有影响,粗糙度越小,频率趋于平缓的越快。这是由于粗糙度越小,初始与刚性面相接触的微凸体的数量越多,由公式( 5) 知初始的法向接触刚度越大,所以螺栓联接结构的频率越快趋于平缓,这与理论分析相一致。
4 结论
通过对螺栓联接结合面的理论与数值仿真分析和实验研究提出以下几点结论。
( 1) 螺栓联接结合面的预紧力在使微凸体处于弹性变形的范围内时,预紧力与法向接触刚度成正比。当预紧力继续增大后,螺栓联接结合面的微凸体由弹性变形转变为塑性变形后,结合面法向接触刚度随着预紧力的增加逐渐趋于平缓。
( 2) 螺栓联接结合面的粗糙度对预紧力和法向接触刚度的变化曲线有影响: 结合面的粗糙度越小,法向接触刚度越快趋于平缓。
( 3) 螺栓预紧力的变化影响螺栓联接系统的结构特性,螺栓联接结构的某阶频率与螺栓联接结合面的法向接触刚度有很好的对应关系,实验结果表明螺栓联接结构的某阶频率很好的反映了结合面接触刚度的变化趋势,从而可以建立螺栓联接结构的某阶频率与预紧力的对应关系,通过分析频率的变化情况来确定螺栓联接系统的结构特性,可以作为一种监测螺栓联接状态的方法。
参考文献
[1] Johnson K L.Contact mechanics.Cambridge:Cambridge University Press,1985
[2] Bowden F P,Tabor D.The friction and lubrication of solids,part II.Oxford Clarendon Press,1964
[3] Greenwood J A.Williamson B P.Contact of nominally flat surfaces.Proc Roy Soc,London A295,1966:300—319
[4] Clavarella M,Greenwood J.Incusion of“interaction”in the Greenwood and Williamson contact theory.Wear,2008;265(5):729—734
[5] Whitehouse D J,Archard J F.The properties of random surfaces of significance in their contact.Proc Roy,London,A326,1970:97 —121
[6] Onion R A,Archard J F.The contact of surfaces having a random structure.J Phys,D;Appl Phys,1973;(6):289—304
[7] Majumdar A,Bhushan B.Fractal model of elastic-plastic contact between rough surfaces.J Tribol(ASME),1991;(113):1—11
[8] Majumdar A,Bhushan B.Role of fractal geometry in roughness characterization and contact mechanics of surfaces.ASME J Tribology,1990;112:205—216
[9] Mandelbrot B B.The fractal geometry of nature.New York:W H Freeman,1982
跟踪学习法 篇5
常温磷化能耗低、工艺稳定性好, 已成为进一步研究开发的热点技术[1], 但目前对常温磷化成膜规律的认识仍不清楚。随着电化学测试技术的广泛应用, 在金属表面处理工艺和机理的研究方面不断推出新的成果。电位-时间曲线属电化学暂态测试技术, 可用于电极表面快速反应的测试和跟踪。近期, Hegazy[2]用电位-时间曲线研究了碳钢在磷酸中的腐蚀过程, 结合塔菲尔极化曲线选择出了最佳的缓蚀剂浓度。方峰等[3]采用电位-时间曲线配合扫描电镜研究了低温磷化成膜过程的3个阶段及与晶核的形成、长大的关系。冯绍彬等[4]用电位-时间曲线配合X射线光电子能谱、表面增强拉曼光谱等研究了铁表面金属电沉积的初始过程, 提出了解释电镀层与金属基体结合的“电位活化”概念, 又用电位-时间曲线跟踪铝及其合金表面的置换镀锌过程, 优选出一次浸锌工艺[5]。本工作用开路电位-时间曲线法跟踪了铁表面的磷化过程, 并对曲线中的反应斜率、成膜时间等重要参数进行研究, 采用X射线衍射 (XRD) 对反应过程中不同时间的图谱进行了分析讨论, 并结合扫描电镜 (SEM) 、动电位极化曲线测试腐蚀电流等方法研究了温度对常温磷化成膜的影响规律, 为选择合适的磷化温度范围和认识磷化过程等提供相关理论依据。
1 试验
1.1 基材前处理
基材为厚度0.5 mm的工业铁皮, 将其裁成50mm×30 mm的矩形试片, 经细砂纸打磨光亮, 化学除油, 并用10%的盐酸浸泡除锈, 蒸馏水冲洗后备用。
1.2 磷化
磷化液配方为13.9 g Zn O, 23.5 g HNO3, 14.0 g H3PO4, 0.96 g柠檬酸, 68.6 g H2O。配制方法:先将Zn O加少量的蒸馏水搅拌成糊状, 在不断搅拌下加入HNO3, 待溶液稍冷却后, 再加入H3PO4、柠檬酸, 待固体盐全部溶解后, 补加余量的蒸馏水, 搅拌均匀。对配制好的磷化液进行铁试片浸泡熟化处理:用铁试片浸泡2次, 每次浸泡时间为1 h, 使磷化液 (总酸25~30, 游离酸0.8~1.2) 的颜色由透明变成稳定的棕黄色[6]。
磷化处理时间为10, 40, 200, 1 800 s, 磷化温度为15, 25, 35, 45℃, 采用浸入式磷化。磷化处理后用蒸馏水反复冲洗、吹干, 放置一夜后用于测试, 或再作其他处理。
1.3 测试分析
1.3.1 磷化膜过程的跟踪
在CHI660E电化学工作站上通过测试开路电位-时间曲线跟踪磷化成膜过程:采用两电极体系, 工作电极为铁试片, 工作面积为20 mm×20 mm, 参比电极为饱和甘汞电极, 测试范围为0~400 s。分别在15, 25, 35, 45℃条件下测试开路电位-时间曲线, 测试方法为试片浸入磷化液的同时立即同步测试开路电位-时间曲线。
1.3.2 耐蚀性
在CHI660E电化学工作站上采用三电极体系测试塔菲尔极化曲线, 工作电极为不同条件下的磷化试样, 辅助电极为铂电极, 参比电极为饱和甘汞电极, 电解液为3%Na Cl溶液, 扫描速度为1 m V/s, 扫描范围为相对开路腐蚀电位±200 m V。
参照GB 6807-86进行硫酸铜点滴试验, 检测液配方为Cu SO4·5H2O 41 g/L, Na Cl 35 g/L, 0.1 mol/L HCl13 m L/L。具体方法:在室温下向磷化膜表面滴少量检测液, 同时启动秒表记录液滴内部出现明显红色的时间。
1.3.3 形貌及成分
采用JSM-7500F型扫描电镜 (SEM) 观察样品形貌。采用D8ADVANCE型X射线衍射仪 (XRD) 分析不同反应时间和不同温度所得磷化膜的组成。
2 结果与讨论
2.1 开路电位-时间曲线
2.1.1 开路电位-时间曲线与磷化成膜过程的跟踪
铁表面的磷化是一个受铁的腐蚀反应控制的固/液相成膜过程, 典型的磷化过程的开路电位-时间曲线见图1。由图1可知:曲线ABCDE可明显分为快速腐蚀、成膜和相对稳定阶段。
(1) AB快速腐蚀阶段
铁试件从接触到磷化液的瞬间开始, 首先发生的是铁表面氧化层的化学溶解和铁的电化学腐蚀, 伴随铁的电化学腐蚀有氢气的大量析出。由此引起电极表面荷电状态的变化使电位迅速负移。电位负移至最低点B记为φ蚀。电极/溶液界面铁离子浓度的不断增加和p H值的上升, 可为磷化成膜提供前提条件。φ蚀是曲线中的最负电位, 是与磷化液成分和反应条件有关的重要参数之一。铁的腐蚀可视为磷化过程的推动力并伴随磷化过程的始终。这也是磷化区别于一般的固/液相化学成膜的重要特征之一。
(2) BCD成膜阶段
由近似为斜线BC和抛物线CD两部分组成。BC段明显受晶核形成速度的影响, 而CD段电位上升变缓。笔者认为, BC为斜线, 其斜率k是与反应性质有关的参数。它显示的是磷化的初始过程, 与磷化晶核的形成速度有关。虽然在此阶段腐蚀依然在进行中, 腐蚀只需极短的时间即可进入稳态, 达到稳态后腐蚀电位一般不会再有大的变化。因此斜率k是与反应性质有关的又一个重要参数。
反应进入CD段后电位上升明显变缓, 也是电极表面荷电状态变化的结果。随着铁表面磷化膜覆盖程度的增加, 能发生腐蚀的铁表面积不断缩减, 腐蚀速度将明显减缓, 动力的减弱也必然使成膜速度放缓, 直至成膜反应进入稳定阶段。在CD阶段, 晶粒不断形成长大、铺展并增厚, 电位正移的速度明显变缓, 随着磷化时间的增长, 已有的磷化晶粒会进一步长大, 同时会有新的细小晶粒产生, 即新核的形成与晶粒的长大同时进行, 由此可能最终形成的晶粒的尺寸不同[3]。
BC和CD合起来构成了整个成膜阶段电位的变化。这段时间在暂态测试技术中常称为“过渡时间”, 可视为磷化成膜主要完成时间, 用τ表示。成膜时间τ是研究磷化的第3个重要参数。一般认为, 磷化过程初期晶核的最初形成和再生长分别为吸热和放热过程, 该过程受温度影响较大。较高温度下, 晶核形成较快, 而晶核的生长过程受到动力学的控制, 可能需要多个阶段的晶粒生长和再溶解才能最终稳定[7,8]。大量晶核的析出需较长的时间才实现对铁表面的覆盖从而使成膜时间τ增加。
(3) DE相对稳定阶段
在此阶段, 相对完整的磷化膜已经形成。膜层趋于稳定, 腐蚀仅在膜层的孔隙间进行, 电位也基本稳定, 此时氢气的析出量也越来越少并与成膜速度保持平衡。膜层结构成分的不同, 导致膜层的性能不同, 带电状态不同, 从而可显示不同的稳定电位值。因此, 电位-时间曲线最后阶段的稳定电位值成为磷化成膜过程的最后一个参数, 记为φ膜。
从以上分析中已经可以看出, 磷化过程中的这4个参数存在着一定的相关性, 它们都与磷化成膜的反应性质有关, 是磷化成膜反应与腐蚀反应共同作用的结果。时间-电位曲线可较好地跟踪整个过程, 给出各阶段的特点信息和关键参数的数值, 这将为磷化工艺的改进和理论探讨提供手段和依据。作为例证, 以下重点讨论温度的影响。
2.1.2 温度对磷化过程时间-电位曲线的影响
温度对时间-电位曲线的影响见图2。可以看出, 25, 35, 45℃下腐蚀的最低电位φ蚀均在-0.48 V左右, 说明在25~45℃范围内, 温度对φ蚀的影响不大。15℃下的φ蚀为-0.45 V, 当属另一种类型, 与高温 (25~45℃) 时有着明显的差别, 随后结合膜层的性能和形貌的测试结果再作进一步的讨论。
比较25, 35, 45℃成膜阶段。初始上升阶段均呈线性上升, 且此阶段直线的斜率k随温度的升高而依次上升, 即e1, e2, e3段 (近似为直线) 的斜率随温度的升高而增大, 斜率正比于晶核的生成速度。由图2可知温度对该阶段有显著影响, 随着温度的升高, e段越陡, 即成核加快[9]。较高温度下, 晶核的形成数量较多, 其生长的稳定时间更长, 如25, 35℃, 再经历图1中CD段的成膜阶段, 使得最终晶粒形成较为致密[7]。45℃条件下优质磷化膜的生成需要更长时间。
再来讨论进入稳态的膜电位问题, 仅针对25~45℃的曲线。由图2知, φ膜同样随着温度的提高依次上升 (正移) 。膜电位的变化实质是膜层性质和微观结构的变化。
至此, 温度在25~45℃范围对时间-电位曲线的影响规律已十分清楚。温度的升高使反应斜率上升, 成膜时间延长, 膜的稳定电位正移, 抗蚀性能提高。其原因应与温度的提升更有利于晶核的大量析出有关, 随后将结合XRD谱、膜层性能和形貌再作进一步讨论。
2.2 磷化膜成分
2.2.1 反应时间对磷化膜成分的影响
35℃下不同反应阶段的磷化膜试样的XRD谱见图3。磷化膜层由Zn3 (PO4) 2·4H2O, Zn2Fe (PO4) 2·4H2O组成[10,11], 10 s (对应图1的BC段) 磷化初期, 磷化膜峰强度较弱, 此时的磷化晶粒包含Zn3 (PO4) 2·4H2O, Zn2Fe (PO4) 2·4H2O。由40 s和200 s (分别对应图1的CD段、DE段) 的XRD谱可知, 这两个阶段的峰强度明显变强, 说明结晶更为充分。但其磷化膜成分仍然是Zn2Fe (PO4) 2·4H2O和Zn3 (PO4) 2·4H2O。
2.2.2 磷化温度对磷化膜成分的影响
不同磷化温度下, 磷化30 min所得磷化膜表层的XRD谱见图4。可以明显看到15℃即低温下不利于磷化膜的生成, 仅在10°附近有一个很弱的峰。随着温度的增加, 25, 35, 45℃的XRD谱的出峰位置基本一致, 峰高总体升高。这说明成分未变但结晶度整体提升[12], 即结晶更为致密。这与时间-电位曲线所反映结果基本一致。
2.3 温度对磷化膜耐蚀性能的影响
2.3.1 极化曲线
温度对膜层耐蚀性能的影响见图5。由图5可通过Tafel线外推法分别求出不同温度下的腐蚀电流Ic, 腐蚀电流密度Jc和腐蚀电位值φc, 结果见表1。
由图5和表1可以看出:温度为25~45℃时, 随着磷化温度的升高, 试片的腐蚀电流逐渐降低, 磷化试片腐蚀电流比未磷化的铁片小, 说明磷化后的试片耐腐蚀性能不断增强, 15℃磷化试片腐蚀电流明显比未磷化试片高, 腐蚀电位负移。一般经验认为是低温条件下磷化不完全, 未能形成完整的磷化膜。这一结果也与2.1.2节中15℃的电位-时间曲线的异常相互印证, 图4的XRD谱说明温度过低可能形成的颗粒较细且数量过少。综上所述, 温度对磷化膜的耐腐蚀性能有着显著影响, 且存在一个最佳范围, 本工作所给的工艺配方以35~45℃磷化效果最好。
2.3.2 硫酸铜点滴
作为油漆底层的快速磷化膜、常温磷化膜, 则硫酸铜点滴时间大于30 s为合格, 测试结果见表2, 随着磷化温度增加, 耐硫酸铜点滴时间延长, 15℃磷化试片点滴时间小于30 s, 抗腐蚀性能不达标, 而25, 35, 45℃抗腐蚀性能超过合格标准并依次提高, 说明理论与实际测试相符。
2.4 形貌
不同温度所得磷化膜的SEM形貌见图6。从图6可以看出, 15℃的结晶形貌与其他温度的明显不同。15℃为“针叶”状, 25~45℃为“石砾”状颗粒。结合试片XRD谱、耐腐蚀性能、Fouladi M[7]的扫描电镜测试结果可认定磷化膜的晶体形貌为“石砾”状。随着温度的升高, 晶核的形成量增加, 15℃时晶核形成量很低, 低温也不利于金属的腐蚀和晶核的生长, 且成膜离子的浓度达不到溶度积。25℃的晶粒尺寸较35, 45℃时的大, 与25℃时的成核量低有关。而35, 45℃晶核形成量多, 使膜层更加致密[7], 这也与腐蚀电流的结果一致。磷化膜表面的晶粒变细, 排布更有序, 即随着温度的升高, 膜层致密性和耐腐蚀性能自然增加。而15℃磷化试片以“针叶”状颗粒为主, “石砾”状颗粒较少, 说明该温度下磷化成核量很低, 显示出与膜层不同的结构, 有文献认为是混合膜, 晶粒过薄、过细, 出现漏白, 耐腐蚀性能差[13], 这与XRD谱的分析结果一致。总之SEM测试结果与时间-电位曲线、X射线衍射谱 (XRD) 、硫酸铜点滴试验、腐蚀电流结果可相互得到印证, 也与生产实践的结果一致。
2.5 机理分析
根据以上讨论, 可对磷化的电化学机理作进一步分析:
(1) 电化学反应
阳极过程:Fe-2e→Fe2+
阴极过程:2H++2e→H2
H+和氧化剂的阴极还原与铁的阳极溶解组成共轭反应, 铁的电化学腐蚀使界面的p H值升高, 为随后的成膜准备反应物和成膜条件。腐蚀反应将贯穿整个成膜过程, 并随铁表面的不断覆盖而下降, 与膜的生成速度相协调。
(2) 次级成膜反应
Me2+为不同系列的氧化剂 (Zn2+、Mn2+、Ca2+等二价金属原子) 。
成膜过程属固相表面的化学结晶过程, 服从结晶学的规律, 即晶核需依附活性中心形成、铺展、长大。从上文可知, 温度的升高有利于晶核的大量析出, 提高膜层结晶的致密度。
(3) 沉渣反应
新生成的固体一部分参与成膜, 另一部分沉于槽底成为沉渣。常温磷化可减少沉渣, 减少能耗, 提高工艺的稳定性。
3 结论
(1) 电化学暂态开路电位-时间曲线能够较好地对磷化过程进行原位跟踪, 且方法简单可靠。电位随时间的变化可提供磷化过程各阶段的反应信息、变化规律和特征参数, 为今后改进评价工艺和探索认识磷化过程提供帮助。
(2) 35~45℃是低常温磷化工艺较适宜温度。温度的升高可加速晶核的析出速度, 提高反应速率, 稳态膜电位更正, 并最终形成结构致密, 耐蚀性能高的优质膜层。温度过低 (15℃及以下) 时晶核形成量很低, 不利于磷化膜的形成。
摘要：目前对磷化成膜机理及规律的认识受限于测试手段等因素, 影响了工艺开发和理论探讨。在工业铁皮表面磷化成膜, 采用电化学方法, 通过开路电位-时间曲线, 原位跟踪了磷化成膜过程, 用X射线衍射仪 (XRD) 对磷化过程不同阶段的磷化膜成分进行了测试、分析;通过动电位极化曲线、硫酸铜点滴试验和扫描电镜 (SEM) 等研究了温度对磷化成膜的影响;讨论了磷化成膜的电化学机理。研究表明:开路电位-时间曲线中的反应斜率、成膜时间等是研究磷化成膜过程的重要特征参数;温度对低常温磷化成膜过程和膜层的耐蚀性能有显著影响, 推荐铁基体低常温磷化以35~45℃为佳。
跟踪学习法 篇6
视觉追踪在计算机视觉领域一直是一个重要的课题, 尤其对于监测应用、车辆导航和人机界面研究。比如有人在文献[1-4]中已经提出了很多追踪方法, 但仍然是一个具有挑战性的问题, 由于像局部遮挡, 光照变化, 姿势变化, 背景混乱和视角变化等因素的影响。在本文中, 基于结构局部稀疏表达模型和自适应模板更新策略提出了一种有效的跟踪算法。
1 系统流程图
在此介绍基于自适应结构局部稀疏外观模型法的视觉跟踪, 以下是基于Matlab的系统流程。
2 局部结构稀疏外观模型
给出一组目标模板视频图像序列T=[T1, T2, …, Tn], 在目标区域对一组重叠的局部图像块抽样。利用这些局部块作为词典来给在可能的候选区域局部块编码, 即D=[d1, d2, …, d (n×N) ]∈Rd× (n×N) , 其中d是图像块向量的尺度, n是目标模板的数量, N是在目标区域局部块的数量。矩阵D中的每一列都是从矩阵T中矢量化的局部图像块中通过詛1归一化方法获取的。每个局部块代表固定目标对象的一部分, 因此所有的局部块就能表达目标的完整结构, 由于局部块是从许多模板收集的, 所以这个词典收集了不同模板的共同点并能表达他们的各种形式。对于一个候选目标区域, 可以表示成Y=[y1, y2, …, yN]∈Rd×N。如图2所示。
假设具有稀疏性的情况下, 在目标区域的局部块都能够表示为只有几个基本数组元素的线性组合, 通过求解此公式:
这里yi指的是第i个量化的局部图像块, bi∈R (n) N是局部块相应的稀疏编码, bi≥0意思是bi所有的元素非负。记B=[b1, b2, …, bN], 表示一个候选区域的稀疏代码矩阵。每个局部块的稀疏系数都被分成若干段, 根据每个向量元素对应的模板, 即biT=[bi (1) T, bi (2) T, …, bi (n) T], 其中bi (k) ∈RN表示系数向量bi的K阶分块。对这些分段系数加权, 获得第i个局部块向量Vi,
这里向量Vi对应第i个局部块, C是一个标准术语。然后在候选区确定位置的每个局部块都可以用在不同模板位置的局部块表示。采取的平方矩阵V的对角线元素作为混合特征值, 即:
其中f是混合特征值的向量, 对齐的跟踪结果也便于使用增量子空间训练方法进行码本更新。在集中遍历这些局部块之后, 异常值的影响降低了并且结构信息扔被保存在表达数据中以此更好地定位目标。
3 模板更新
在目标跟踪方法中, 生成累积概率序列:
根据均匀分布定理产生一个在单位区间[0, 1]的随机数r。通过选取哪一本部分的随机数, 可以选择被更换的模板。这能使旧模板缓慢地更新和新模板的快速更新, 从而减小漂移的问题。
利用稀疏表达和子空间学习方法给更新的模板建模。这种增量式法不但可以适应外观改变, 而且也可以保护收集到的目标物体的相同视角的共同信息。目标估计可以通过主成分分析的基向量的线性组合建模和在文献[4]中使用的琐碎模板法。
其中:p表示观测向量矩阵, 矩阵U由特征向量组成, q是特征向量系数矩阵, e表示在p被损坏或遮挡的矩阵中的像素。由于遮挡和噪声引起的误差是任意的并且稀疏的, 用詛1正规化最小二乘法解决此问题。
其中:H=[U I], c=[q e]T, λ是正则化参数。琐碎模板系数被应用到解决噪声或遮挡问题和避免太多的遮挡块被更新到模板集。然后重建的图像被用于更新将被替换的模板。这个过程可以看作是引入稀疏子空间表达方法。
4 目标跟踪
本文使用的目标跟踪算法是在贝叶斯定理框架下实现的。给出目标观察数据集z1:t=[z1, …, zt]到第t帧, 目标状态变量xt可以由最大的后验概率估计计算
在xti表示第i个序列状态。后面的概率p (xti|z1:t) 可以通过贝叶斯定理递归,
其中p (xt|xt-1) 表示动态模型和p (zt|xt) 指的是观测模型。动态模板p (xt|xt-1) 描述连续帧之间的目标状态的时间相关性。把六参数仿射转换模型运用到给连续两帧之间的目标模板进行建模。状态转换作为p (zt|xt-1) =N (xt;xt-1, Σ) , Σ是对角协方差矩阵, 它的元素是仿射参数各个方差。
观察模型p (zt|xt) 表示zt观察在状态xt的可能性。它对于稳健的跟踪起着重要的作用。在此方法中, 观测模型由
在等式的右边表示候选区域和基于混合特征f目标之间的相似性。随着模板的逐渐更新, 观察模型能够适应目标的外观改变。
5 实验设计
该算法在MATLAB软件中实现。詛1最小化问题可以用文献[5]中的SPAMS package方法来解决, 在所有的实验中正规化常数的λ被设置为0.01, 对于每一个视频序列, 目标对象的位置在第一帧需要手动标记。文献[6]增量视觉跟踪 (IVT) 方法, 文献[7]基于片段 (fragtrack) 跟踪方法, 文献[8]詛1指数法, 文献[9]多实例学习 (MIL) 跟踪器法。实验结果表明, 本文的跟踪方法比其他的方法更好。
6 总结
本文所提出的方法利用跟踪目标的空间和局部信息通过使用队列池方法遍历空间布局的局部块。这有助于更准确地定位目标, 在被遮挡时更可靠。但有时会出现误差, 导致跟踪出错, 所以本系统的跟踪算法也有待改进。
摘要：本文基于MATLAB软件, 通过利用局部结构稀疏外观模型的方法和一种新颖的队列池方法 , 利用跟踪目标的空间和局部信息实现目标跟踪。通过遍历所有图像局部块获得的相似性, 不但能够准确定位目标而且处理了遮挡问题。此外, 也使用了结合增量子空间学习和稀疏表达方法的模板更新策略, 此策略可使模板实时更新, 稳定性好。
关键词：MATLAB,局部模型,队列池方法,稀疏表示,目标跟踪
参考文献
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[2]姜明新, 王洪玉, 等.基于ML和L2范数的视频目标跟踪算法[J].电子学报, 2013, 41 (11) :2307-2313.
[3]姜明新, 王洪玉.基于多层定位的多目标跟踪算法[J].大连理工大学学报, 2012, 52 (5) :767-771.
[4]姜明新, 王洪玉.基于特征分组的在线目标跟踪算法[J].大连理工大学学报, 2013, 53 (5) :755-759.
[5]B.Liu, L.Yang, J.Huang, P.Meer, L.Gong, and C.A.Kulikowski.Robust and fast collaborative tracking with two stage sparse optimization[C]//ECCV.2010.
[6]J.Mairal, F.Bach, J.Ponce, and G.Sapiro.Online learning for matrix factorization and sparse coding[J].Journal of Machine Learning Research, 2010, 11:19-60.
[7]D.Ross, J.Lim, R.-S.Lin, and M.-H.Yang.Incremental learning for robust visual tracking[J].IJCV, 2008, 77 (1) :125-141.
跟踪学习法 篇7
小型离网型光伏系统
小型离网型光伏系统是利用光伏阵列发电, 经过光伏控制器对蓄电池进行充放电控制, 并给直流负载供电或通过逆变器给交流负载提供电能的一种新型电源, 其功率一般为0.5-5KW。该系统广泛应用于环境恶劣的高原、偏远山区及野外作业, 也可作为路灯、偏远基站等供电电源。
如图1所示, 小型离网型光伏系统由以下部分组成:光伏阵列, M P P T控制单元和蓄电池充放电单元。太阳能照射在光伏阵列上, 产生光生伏特效应, 太阳能直接转化为电能;光伏阵列输出的电能接入带MPPT控制的BOOST电路中, 通过MPPT控制实现升压及最大功率跟踪, 提高光伏阵列的效率;蓄电池充放电单元能在有光照时储存光伏阵列发出的电能, 在带负载时输出蓄电池储存的能量, 实现能量的管理控。
太阳能光伏电池特性
太阳能光伏电池的基本原理为光生伏特效应, 即光子打在半导体材料表面时, 在一定条件下, 光能会被半导体吸收, 在导带和价带中产生非平衡载流子——电子空穴对, 在内建电场的作用下使电子和空穴拉向了不同侧使PN结两端形成了光生电动势, 如果PN结与外电路相连, 只要有光照, 就会有电流流过电路。如图2所示。
图3所示为光伏阵列的输出功率P-V曲线, 由图可知光伏阵列存在一个最大功率点。当光伏阵列工作电压小于Umax时, 其输出功率随着U pv的增大而升高;当光伏阵列工作电压大于Umax时, 其输出功率随着U pv的增大而减小。最大功率跟踪的实质就是通过一定的算法找出这个最大功率点。
最大功率点跟踪 (MPPT) 控制
常用的光伏系统最大功率跟踪算法有:定电压法 (CVT) 、扰动观察法、电导增量法、模糊控制法、神经网络法等。这些方法都依照太阳能光伏电池的特性曲线, 搜索最大功率点对应的电压值, 各有优缺点, 可以根据系统的要求进行选用。
电导增量法是最常用的最大功率跟踪算法, 其原理为:分析太阳能光伏电池输出功率P-V曲线, 如图3所示, 电压由0逐渐增大, d P/d V的数值由大于0变到小于0, 当d P/d V=0时取得最大功率点Pmax。
对于功率P有:
两边同时对V求导可得:
化简得:
式 (3) 为在最大功率点处的条件
本文中采用一种新型的电导增量法, 即变步长的增量电导法。其基本原理为:通过boost电路的占空比的变化来调节太阳能光伏阵列两端的电压值, 使其跟踪最大功率点。而且占空比跟踪步长可变, 其中变步长的系数取自d P/d V的绝对值, 如式 (4) ;当工作点远离最大功率点时, 加大步长, 加快跟踪速度;当工作点在最大功率点附近时, 自动减小步长, 以减小波动导致的功率损失。
该算法可表述为:
其中 (1) - (4) 式中k为占空比变化固定分量, A为步长控制常数。
仿真验证
如图5所示搭建matlab仿真电路, 主电路为boost电路, MPPT控制模块由S函数搭建, 光伏模块由M函数编写。设置仿真算法为:ode23tb, 变步长, 最大步长为1e-5s。
实验一, 模拟光照持续变化时最大功率跟踪算法的仿真效果, 并与传统的定步长电导增量法进行对比, 光强从0.4 kw/m2沿正弦曲线缓慢变大到1.2 kw/m2再变回0.4 kw/m2:图6为仿真实验图, 从图中可以本文中提出的变步长增量电导法在缓慢变化的阳光下, 变步长电导增量法可以更加迅速精确的跟踪到最大功率点, 跟踪曲线平滑。
实验二, 模拟光照突然变化时最大功率跟踪算法的仿真效果, 固定温度为25度:从图7所示的波形可以看出, 本文中的改进型电导算法能快速准确的跟踪到最大功率点, 并且功率波形稳定。
实验三, 模拟温度突然变化时最大功率跟踪算法的响应, 光强固定为1kw/m2, 从图8所示的波形清楚的显示改进型电导增量法能迅速的跟踪到温度变化后的最大功率点, 并且输出功率波形平稳无尖峰。
通过以上三个实验, 从仿真的层面验证了本文中改进型电导增量法的可行性及控制效果优良。
结论
本文通过对太阳能电池功率-电压曲线的分析, 并结合太阳能最大功率跟踪原理, 提出一种新型的变步长电导增量法实现光伏系统的最大功率跟踪, 最后在matlab/simulink软件环境下与定步长电导增量法进行了对比, 仿真结果表明:变步长电导增量法具有控制精确, 响应快的特点。适用于阳光和温度突然变化的快速反应场合, 对于持续变化的阳光也可稳定跟踪。
参考文献
[1]张建坡, 张红艳.光伏系统中最大功率跟踪算法仿真研究[J], 计算机仿真, 2010年1月.
[2]任玲, 宗灶童.扰动观察法实现太阳能电池最大功率跟踪控制[J], 工业仪表与自动化装置, 2010年第2期.
[3]叶满园, 官二勇, 宋平岗.以电导增量法实现MPPT的单级光伏并网逆变器[J].电力电子技术2006年6月.