基于虚拟仪器技术与机器视觉的玻璃瓶质量检测

玻璃瓶因具有透明度高、气密性好、外形美观、价格低廉和可回收的特点被广泛应用,但生产过程中存在崩口、划痕、含气泡、杂物和污垢等缺陷。为确保玻璃瓶质量,作者设计了一套基于虚拟技术和机器视觉的玻璃瓶缺陷检测系统。利用几何圆的特征确定圆心位置,采用Sobel算子对瓶身缺陷进行边缘检测,基于虚拟技术vision的圆度拟合函数及图像量化函数分别进行瓶口和瓶身的缺陷分析。实验结果表明该系统能够定量检测缺陷的大小,定性分析缺陷的种类,检测速度为36ms,测试精度为98%。该系统操作简单,能实现快速、准确的检测,有效降低了生产成本,满足了实际生产的需要。

基于双无迹变换的锂离子电池SOC估计研究

电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的重要指标,然而锂离子电池是一个具有复杂性噪声特点的非线性动态系统,精准估计SOC十分困难。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)估计SOC时受模型精度和系统噪声预定变量影响较大问题,基于改进的PNGV模型提出一种两次非线性变换预测系统闭环端电压方法,采用动态函数提高卡尔曼增益,从而提高SOC估计精度和效果。通过充放电混合动力脉冲能力特性(HPPC)和混合放电比实验验证可得该方法具有良好的估计效果,在电压和电流变化剧烈的条件下,平均绝对误差为0.11%,精度相对提高了58%,均方根误差为0.15%,稳定性相对提高了63%。

基于AIC准则的锂离子电池高精度分段电路模型

针对单一等效电路模型表征锂离子电池特性不准确、全时段不一致、鲁棒性较差的问题,提出一种高精度的分段模型。基于Simulink构建了五种等效电路模型,采用混合动力脉冲特性实验辨识模型参数。基于AIC信息准则判定充电、放电和搁置等阶段和不同SOC处最佳模型。在DST动态应用测试工况下,将模型与二阶RC、三阶RC和内阻模型仿真比较。结果显示:采用分段模型最大误差至少降低22%、平均误差至少降低32%、均方差仅为0.058,表明该模型具有较高的精度和稳定性。