应用红外图像识别技术的电机滑模变结构同步控制方法

陈虹洁，魏 超

(烟台黄金职业学院，山东 招远 265401)

0 引言

计算机技术推动了电机控制的发展，控制系统种类日益丰富，功能也越来越强大，直至现在，机械生产基本都依赖电机拖动，电机控制水准也从侧面体现出国家机械加工水平。在各类生产活动中，只有实现电机的自动合理控制，确保各部件正常运行，才能使加工工艺符合既定要求、提升生产效率、保证产品质量。

滑膜变结构同步控制是一种常用控制策略，该方法与其他控制方法的最大区别表现为控制过程不连续，能够使系统结构随时发生变化。虽然此种方法鲁棒性强，但是控制稳定性差，当电机内部结构复杂时，控制电压不能获得很好的跟踪效果。

为此，广大学者纷纷将不同算法应用在滑膜变结构同步控制中。肖仁等[1]基于时间扰动观测器提出一种自适应控制方法。结合时间观测器特点，获取电机模型误差与不确定扰动的估计，补偿扰动估计；抑制趋近律的抖动，使电机获得更加准确的跟踪轨迹，但是其难以满足自动化生产需求。田猛等[2]引入神经网络算法，利用神经网络强大的学习能力，不断调节滑膜变结构增益，确保滑膜函数与切换面相接近，有效避免抖动现象，但是其控制过程的稳定性较差。

随着控制领域智能化与自动化水平的提高，各类新型技术不断涌现，红外图像识别技术与电机控制技术的结合就是一种新的尝试。本文从2方面入手：

a.应用红外图像识别技术采集目标运动状态与有关控制量。

b.将采集到的图像信号变换为电信号，设计一种滑膜控制器实现同步控制。

红外图像识别技术的关键在于红外热成像，成像效果直接决定图像质量。由于受到设备材质与工艺影响，热成像技术发展缓慢。因此，本文通过空间域图像增强和直方图均衡化等过程，提高图像质量，最大程度获取目标运行信息，实现电机滑膜变结构同步控制。

1 红外图像采集

红外热像仪是采集图像的主要设备，能够接收波长为0.75～1 000 μm的辐射波，可实现辐射信号与电信号之间的转换[3-4]，最终将转换结果显示在示波器中[5]。成像仪结构主要包括以下几部分。

a.光学系统。

可改变光束分布情况，提高灵敏照度，加强仪器探测性能。在图像采集过程中，光学系统需符合下述条件：尺度相对较小，孔径尽可能最大；必须存在明确视场角，保证辐射损失最小；当目标移动时不能出现明显畸变现象；在不同恶劣条件下，光学性能依然保持稳定。

b.扫描器。

主要任务是沿整个视场扫描目标，实现目标成像及持续分解。

c.红外探测器。

其是热像仪的主要部件，不但可完成图像取样，还能利用光电效应转换信号。探测器数量影响着成像效果，当数量发生变化时，信号处理性能也随之改变。

d.制冷机。

减少热噪声与背景噪声，确保探测器正常工作。因探测器在成像系统中占用空间很小，所以制冷器也有体积要求，需最大程度微型化。

e.信号处理。

探测器的电信号十分微弱，只有经过放大处理后才能显现。通过信号处理电路将信号放大、分离，并传输到控制装置。

将上述装置根据使用说明进行有效连接，即可实现红外图像采集。但获取的初始图像由于操作不当或设备自身因素影响，图像质量较差，需要做增强处理。

2 红外图像预处理

2.1 空间域增强

空间域增强就是改善图像整体像素f，处理公式为

g(x,y)=T[f(x,y)]

(1)

f(x,y)为初始图像；g(x,y)为经过处理的图像；T为针对f的特定操作，操作范围在(x,y)的邻域上。

某点(x,y)的邻域可描述为以(x,y)为中心点的矩形子图像。该图像中心由某像素移动至另一像素，将T操作作用在所有(x,y)的位置上均可获得此点输出g。

当邻域尺度是单个像素时，T操作形式最为简便。此时，g只与f在(x,y)点处的值相关，且T操作也是强度映射，表示为

s=T(r)

(2)

r、s为f(x,y)和g(x,y)在点(x,y)上的灰度值。经过上述处理后，图像整体像素得到提高，但是灰度值与边缘部分还需做进一步处理。

2.2 直方图均衡化

此种处理过程就是将图像中灰度值较大的像素向邻域扩展，保证灰度值更加均衡，增强图像对比度。直方图均衡化具体实施过程如下。

假设某图像像素为n，灰度级总数为L，nk描述灰度级为rk的像素数量，计算第k个灰度级发生概率为

(3)

其中，0≤rk≤1，k=0,1,2,…,L-1。利用变换函数T(r)对式(3)做均衡化处理，得到

(4)

由此可知，均衡化后的灰度值Sk可通过初始直方图获得。经过上述操作，图像对比度明显提高，视觉效果增强。

2.3 Laplacian算子锐化

Laplacian算子属于微分算子，存在旋转不变特性，能够满足红外图像边缘锐化需求[6]。针对图像f(x,y)，其Laplacian算子为

(5)

锐化后的图像具备下述特征：

当灰度斜坡∇2f等于0时，斜坡起点和终点处不等于0；∇2f对图像细节具有很好的响应效果。

基于上述优势，Laplacian算子可以很好地描述边缘细节，同时也能保护背景信息，其表达式为

(6)

经过所有预处理操作后，红外图像中可显示出更多目标信息，为电机同步控制提供参考依据，保证控制器可根据目标实际需求下达控制命令。

3 应用红外图像识别技术的滑膜变结构同步控制

3.1 电机数学模型构建

要想实现滑膜变结构的精准控制，必须建立电机数学模型，但如果在三相坐标系中建立该模型[7]，会增加计算复杂度，因此，本文经过坐标变换，在两相坐标系统中构建电机运动数学模型。

3.1.1 坐标系建立与坐标变换

a.静止坐标系。

又称为α-β坐标系，假设两相位置差距为90°，轴线为α和β。在固定绕组中，存在两相平衡交流电iα和iβ[8]，此时会生成空间矢量Fj。

b.旋转坐标。

又称作d-q坐标系，固定在转子上，旋转角频率为ω。d和q2个坐标轴的相差同样为90°，若在d、q中通入电流id和iq，也会生成磁动势空间向量Fj。

c.坐标变换。

电机坐标变换中最重要的是交流量和直流量之间的相互转换，将不同物理量由静止坐标系变换到旋转坐标系中。转换过程需遵守下述规则：保证变换前后旋转磁动势域单机功率相同。结合上述规则得到静止、旋转坐标系和三相坐标系之间的变化关系为：

(7)

(8)

(9)

θ为d轴和α轴夹角；(a,b,c)为三相坐标系；F为电压、电流等向量。上述变换公式均为可逆的。

3.1.2 数学模型构建

在d-q坐标系中，忽略高次谐波影响[9]，构建电机数学模型。其中，电压方程为：

(10)

(11)

电机定子磁链表达式为：

ψd=Ldid+ψf

(12)

ψq=Lqiq

(13)

电机转矩方程式为

(14)

电机运动方程式为

(15)

ud和uq为d、q轴电压；R为电阻；ψd和ψq为不同轴上的气隙磁链；ψf为耦合磁链；Ld和Lq为主电感；np为磁极对数；J为转动惯性；B为摩擦系数。

3.2 滑膜变结构同步控制器

本文设计一种基于红外图像传输的同步控制器，该装置预留图像传输接口，可接收红外图像，并能将图像信号变换为电信号，再将电信号传输给控制器的主控处理单元，结合目标信息，设置控制规律，进而实现同步控制。该同步控制器设计过程中，切换函数选择和控制规律设置是最为关键的2部分。

3.2.1 切换函数选择

S(X)=S(X1,X2,…,XN)=0

(16)

该切换面将空间划分为S>0和S<0 2个子空间。当运动点位于切换面S=0时，若穿越此点，则该点属于通常点；若离开此点，该点就是起始点；若由切换面两侧向此点运动，则将其视作终止点。

由于通常点和起始点的研究价值较小，因此，本文将滑膜模态确定在终止点区域中，运动点如果运行在该区域附近，就会进入滑膜区，沿着切换面运动，直至达到指定界面。

3.2.2 控制规律设置

本文设计的控制规律包括以下3种，根据具体情况，选择相应控制规律。

a.函数切换控制。

(17)

b.状态变量控制。

U=φX-ksgns

(18)

φ=[φ1,φ2,…,φn]，k为常数。其中控制量是通过状态变量加权获取的，变量系数与滑膜到达条件有关。

c.等效控制。

U=UL+ksgns

(19)

在等效控制中不仅包含等效部分UL还有切换部分ksgns。

为确保在上述控制规律约束下到达指定滑膜面，需进一步探究滑膜面S具有的函数性质。

(20)

将上述切换函数与控制规律引入到控制器中，即可根据目标实际情况下达控制指令，达到电机滑膜变结构同步控制目的。

4 仿真实验数据分析与研究

仿真实验中，将永磁同步电机作为控制目标，电机额定转速设置为1 500 r/min，额定电流为2 A，阻尼系数为0.001 9。使用的红外热像仪型号为SC3000，该设备灵敏度较高，测温范围非常广，具备数据高速采集功能，能够满足精准控制领域需求。成像设备具体参数如表1所示。

表1 成像设备参数

基于表1，利用上述红外热像仪采集目标图像的具体步骤如下：结合目标大小和距离挑选镜头；将设备电源线、采集线连接完好；打开红外热像仪并制冷一段时间；制冷结束后，调整焦距，打开摄像头盖采集目标图像；将采集到的目标图像按照所需格式保存。

由于图像质量影响着最终控制结果，所以需要检测图像质量。分别将图像灰度直方图、平均局部信息熵作为图像评价指标，测试结果如图1所示。

图1 局部信息熵对比

由图1可知，图像处理前后每帧的局部信息熵值有很大区别，处理前信息熵较小，且帧与帧之间差别较大；经过图像空间域增强和算子锐化等操作后，红外图像的信息熵提高，表明图像内容丰富，细节信息更加清晰，更加有助于目标特征提取。

上述实验证明红外图像方法可以很好地采集目标信息，为电机滑膜变结构控制打下坚实基础。下面根据采集的信息，利用本文设计的滑膜控制器完成同步控制，同时将电机滑模变结构电压跟踪效果作为评价标准，利用时间扰动观测器控制算法、神经网络方法与本文方法做对比，仿真结果如图2所示。

图2 不同算法转矩跟踪曲线

由图2可知，应用红外图像技术跟踪到的电压值和设定电压值相吻合，而其他2种算法的跟踪效果并不理想，难以消除控制抖动现象。这是因为本文针对同步控制器设置合理的控制规律，提高电压跟踪的准确性，另外红外图像提供的目标信息为控制器提供控制依据，实现精准控制。

在仿真环境中添加1个示波器与2个探头，设备连接完成后启动电机，观测示波器中信号相位是否相差90°，实验结果如图3所示。

图3 脉冲波形

由图3可知，本文方法输出的脉冲波形十分规整，满足相位相差90°的要求，进一步证明该方法具备控制稳定性优势。

5 结束语

机械制造技术的发展带动电机控制走向智能化与自动化。本文应用红外图像技术，采集目标具体信息，设置滑膜变结构同步控制器，根据目标特征，设计控制规律，实现同步控制。仿真实验证明了本文方法能够为电机滑膜变结构控制提供相关依据，提高控制精度与稳定性。随着控制理论的日渐成熟，相信在未来研究中自适应算法、神经网络等智能方法也会逐步改善，使电机的应用越来越广泛。