从缓解不可再生能源短缺与构建绿色生态文明社会方面考虑,开发太阳能资源已经被很多国家看作是调节本国能源结构,降低因燃料燃烧产生的污染物的重要措施。中国地域广阔,是具有太阳辐射资源的大国,然而光伏发电仍然存在效率低下、成本高,所以如何使光伏电池板的单位面积接收辐射量最大化进而提升太阳辐射能的利用率存在重要的意义和科学价值。本文对太阳位置模型、天气预测与识别模型、光斑图像中心定位算法进行研究,提出了具有天气预测与识别模型的视日轨迹追踪与图像处理反馈的日照追踪控制装置设计与实现。主要研究内容如下:1.提出了具有天气预测与识别模型的视日轨迹追踪与图像处理反馈的追日方式,通过化简太阳位置模型、太阳成像方式的选择,确定了追日控制器的整体系统布置,同时选取镜头外装中性灰阻光片,既解决了摄像机直视光照的问题,又在多类型天气下最大限度保留光斑图像的原始信息。2.对追日控制器天气预测模型进行研究,利用简化处理后的天气数据作输入,通过自组织确定中心法初始化网络参数与梯度下降去训练参数相结合的算法对广义RBF网络进行训练,建立了当日的前4天训练模型,其预测结果正确率达到了88.89%,同时结合预测概率与光伏板输出电流,建立模糊识别器推理当前的天气状况,提升追日控制器应对天气影响的性能。3.根据太阳作为光源放射的光线与图像中背景物反射的光线的波长上有很大区别,其图像中太阳对象与背景的物体在色调分量上的差异很明显。依据HIS色彩模型提取色度分量,可以很好地对光斑部分进行标记。同时对日照色度分量的处理算法进行研究,通过日照图像色度分量提取、去噪、二值化、轮廓提取、太阳对象中心定位与滤波等处理方法获取图像中太阳中心位置的坐标信息,其中心定位偏差小于5像素。4.提出了基于TMS320F28335的追日控制器终端的硬件与软件的实现,对云台执行机构、马达等进行了选型,同时搭建追日控制器的监控平台界面。经过分析追日控制器的测试结果,在阴雨天气下不会驱动云台机构,节省了装置本身的耗电量。在存在光斑图像的多云晴天下的日照方位以及高度角平均偏差<0.19°,具备追日功能的太阳能板的日照辐射转换率比静态安装提升了38.4%,很好地保证了追日准确度同时增强了对阴雨天气状况的适应性。该论文有图49幅,表9个,参考文献79篇。