基于动态柔性变结构的BLDCM调速技术研究

针对无刷直流电机(BLDCM)调速系统中,传统的控制算法难以满足稳、准、快的性能要求。在分析动态柔性变结构控制的基础上,将其简化,并与经典PI控制方法相融合,设计了一种简化的动态柔性变结构PI(SDSVSPI)控制算法,应用到无刷直流电机的速度控制系统中。利用MATLAB/Simulink搭建无刷直流电机闭环控制仿真模型,分别采用PI控制、变饱和柔性变结构控制和SDSVSPI控制进行闭环反馈控制。仿真结果表明:采用SDSVSPI控制较PI控制和变饱和柔性变结构控制缩短了调节和整理时间,转矩脉动小,具有更好的控制精度。

基于Fisher准则的Otsu法在光斑中心定位中的应用

激光光斑中心检测广泛应用于基于视觉的形变量测系统中,故其检测算法的优劣直接影响系统量测精度。现有的光斑定位算法存在定位精度低,抗干扰能力差等问题,为了实现光斑的高精度定位,提出一种改进的激光光斑中心定位算法。该方法通过将Fisher准则函数应用于Otsu法对光斑图像进行阈值分割,降低了噪声干扰,提高了光斑定位精度。实验表明,与传统的阈值分割方法相比,光斑中心定位误差降低了40%以上。

多特征加权指数熵在光斑中心定位中的应用

激光光斑中心检测是视觉测量中常用的关键技术,检测算法的优劣直接影响了测量的精度。针对现有光斑定位算法存在定位精度低、抗干扰能力差等问题,提出一种改进的激光光斑中心定位算法。该算法在Shannon熵的基础上引入指数熵,并根据光斑图像特征选取类内离散度最小和灰度对比度最大对指数熵进行加权处理,将使加权指数熵值最大时的灰度值作为阈值对光斑图像进行阈值分割,由此消除噪声干扰,最后由质心法进行光斑中心定位。实验表明,在兼顾稳定性的同时,与传统阈值分割方法相比,光斑中心定位误差降低了22%以上。