本實(shí)用新型涉及生命科學(xué)
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及一種醫(yī)學(xué)設(shè)備，具體涉及一種全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀。
背景技術(shù)：
：在血站或醫(yī)院都會(huì)用到血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀，用來(lái)檢測(cè)獻(xiàn)血者或患者全血中紅細(xì)胞、血小板、白細(xì)胞的各項(xiàng)參數(shù)，在血站，檢測(cè)結(jié)果用以判斷是否可以采集血小板；在醫(yī)院，檢測(cè)結(jié)果是臨床醫(yī)生決定治療方案的重要依據(jù)。血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀是否吸取足量、不含空氣或氣泡的血樣是決定檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性的重要依據(jù)。在操作過(guò)程中，特別是樣本比較多時(shí)、新上崗人員使用時(shí)，會(huì)因?yàn)闃颖驹嚬軘[放位置不當(dāng)導(dǎo)致血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀取樣針不到位、吸樣不足，或吸入空氣，影響血液檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。伴隨著國(guó)家信息化建設(shè)的逐年推進(jìn)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益成熟，計(jì)算機(jī)與醫(yī)學(xué)這兩個(gè)不同的學(xué)科也在互相滲透，象征著生物醫(yī)學(xué)在新時(shí)代的背景下向著多元化，智能化，自動(dòng)化的趨勢(shì)發(fā)展。一個(gè)國(guó)家的的繁榮強(qiáng)大離不開(kāi)醫(yī)學(xué)的支撐，它是人民群眾的生命生活質(zhì)量的重要的保證，同時(shí)也是一個(gè)國(guó)家綜合實(shí)力的一種體現(xiàn)。醫(yī)學(xué)的發(fā)展總是伴隨的基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展，尤其在19世紀(jì)，伴隨著當(dāng)時(shí)自然科學(xué)學(xué)科的迅速興起，醫(yī)學(xué)也由傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)入始發(fā)展現(xiàn)代醫(yī)學(xué)。細(xì)胞學(xué)興起于19世紀(jì)初，細(xì)胞病理學(xué)由德國(guó)病理學(xué)家菲爾肖提出，他主張通過(guò)細(xì)胞的異變，形態(tài)等角度分析可能存在的病理現(xiàn)象。他學(xué)說(shuō)的基本原理包括：細(xì)胞來(lái)自細(xì)胞；機(jī)體是細(xì)胞的總和；疾病可用細(xì)胞病理來(lái)說(shuō)明等。歷經(jīng)多年的發(fā)展創(chuàng)新，各種可視化技術(shù)的進(jìn)步，醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)成為了臨床醫(yī)學(xué)中重要的載體，細(xì)胞的醫(yī)學(xué)影像在臨床分析的重要作用，也得到了廣泛的重視與共識(shí)，在廣大的醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)或醫(yī)院中發(fā)揮了重要作用。使用計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理的技術(shù)稱(chēng)為數(shù)字圖像處理技術(shù)。數(shù)字圖像處理技術(shù)很好的可以解決很多傳統(tǒng)圖像處理方法在執(zhí)行時(shí)遇到的速度慢、效率低、傳輸困難的問(wèn)題，它起源于早期使用的數(shù)字傳輸實(shí)驗(yàn)，歷經(jīng)幾十年的發(fā)展，成為了現(xiàn)在的一個(gè)綜合學(xué)科。相比較通用的數(shù)字圖像數(shù)字技術(shù)而言，醫(yī)學(xué)圖像與普通圖像處理相比，醫(yī)學(xué)圖像處理的難度和要求都更高。一、醫(yī)學(xué)圖像涉及的往往是人體的組織，因此成分復(fù)雜，對(duì)圖像處理的精度要求高。二、醫(yī)學(xué)影象有灰度的的不均勻性，在相同的組織內(nèi)，灰度變化的趨勢(shì)也不具有固定的變化模式，這些因素更增加了醫(yī)學(xué)圖像處理的難度和潛力。由于數(shù)字圖像在醫(yī)學(xué)上的交叉應(yīng)用的使用價(jià)值很高，特別是在一些細(xì)胞數(shù)量大、診斷誤差要求極高的醫(yī)學(xué)圖像切片應(yīng)用里，如血液中的紅細(xì)胞識(shí)別，各個(gè)器官中發(fā)生癌變的細(xì)胞識(shí)別等。前景十分廣闊，如能借助圖形圖像處理，模式識(shí)別等技術(shù)對(duì)其加以實(shí)現(xiàn)，就能使廣大醫(yī)務(wù)人員從繁瑣的切片分析中解脫出來(lái)，能很大的提高醫(yī)院機(jī)關(guān)的運(yùn)行效率，由過(guò)去的單純依靠人工識(shí)別轉(zhuǎn)化為算法智能上的實(shí)現(xiàn)，減少人眼判斷時(shí)的誤差。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本實(shí)用新型所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于，提供了一種本實(shí)用新型全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀送樣器。本實(shí)用新型可以根據(jù)設(shè)備位置，自動(dòng)送樣，固定高度，固定距離，達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)吸樣位置后自動(dòng)啟動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀吸樣、檢測(cè)，不需要過(guò)多的人工干預(yù)操作。本實(shí)用新型全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中血細(xì)胞計(jì)數(shù)人工識(shí)別的缺陷，利用圖像識(shí)別技術(shù)結(jié)合顯微圖像的特點(diǎn)進(jìn)行血液中細(xì)胞數(shù)的判別計(jì)數(shù)。通過(guò)一系列對(duì)樣本圖片的預(yù)處理，進(jìn)一步然后采用標(biāo)記處理和統(tǒng)計(jì)修正等方法，從預(yù)處理和判斷重疊細(xì)胞兩方面入手。最終實(shí)現(xiàn)利用血液中紅細(xì)胞快速的計(jì)數(shù)，同時(shí)設(shè)計(jì)友善的人機(jī)交互界面。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本實(shí)用新型提供了一種全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀，包括：血細(xì)胞識(shí)別裝置、同步控制裝置、自動(dòng)送樣裝置、輸入輸出裝置和結(jié)果顯示裝置。所述血細(xì)胞識(shí)別裝置，分別與所述輸入裝置和同步控制裝置相連，用于識(shí)別血液樣品中的血細(xì)胞；所述同步控制裝置，分別與所述自動(dòng)送樣裝置和血細(xì)胞識(shí)別裝置相連，用于控制所述自動(dòng)送樣裝置和血細(xì)胞識(shí)別裝置同步；所述自動(dòng)送樣裝置，分別與所述自動(dòng)控制裝置和所述血細(xì)胞識(shí)別裝置相連，用于運(yùn)送血細(xì)胞樣品；所述輸入輸出裝置，分別與所述結(jié)果顯示裝置、血細(xì)胞識(shí)別裝置和自動(dòng)送樣裝置相連，用于血細(xì)胞樣品和輸入以及數(shù)據(jù)結(jié)果的輸出；所述結(jié)果顯示裝置，與所述輸入輸出裝置相連，用于顯示血細(xì)胞計(jì)數(shù)結(jié)果。所述血細(xì)胞識(shí)別裝置，采用的識(shí)別方法如下：(1)讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；(2)直方圖均衡化；(3)圖像平滑、分割、邊緣修正；(4)特征提??；(5)識(shí)別細(xì)胞。所述同步控制裝置：采用永磁同步電機(jī)PID控制，所述PID控制方法為：(1)跟蹤微分器e0=ωi-ω^ω·=-rfal(e0,a0,δ0)]]>上式中，是系統(tǒng)給定速度，ω是的跟蹤速度；(2)擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器e1=z21-ω*z·21=z22-β1fal(e1,a1,δ1)+b0u(t)z·22=z23-β2fal(e1,a1,δ1)z·33=-β3fal(e1,a2,δ2)]]>上式中ω*是系統(tǒng)的反饋信號(hào)，z21是ω*的跟蹤信號(hào)，z22是系統(tǒng)的未知擾動(dòng)的觀測(cè)值；(3)非線性狀態(tài)誤差反饋控制律e2=ω^-z21u1(t)=λ1fal(e2,a2,δ2)+λ2fal(e3,a3,δ3)]]>擾動(dòng)補(bǔ)償?shù)目刂屏繛椋簎(t)=n1(t)-z22b]]>u(t)為經(jīng)過(guò)擾動(dòng)補(bǔ)償之后輸入到電流環(huán)的控制量。所述自動(dòng)送樣裝置包括：底座、上下升降軌道、縱深推進(jìn)軌道和帶試管架的啟動(dòng)手臂；所述底座為防靜電電木板；帶試管架的觸動(dòng)手臂由硬質(zhì)堅(jiān)固材料制成；升降軸由不銹鋼材料制成。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本實(shí)用新型還提供了一種全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，包括：自動(dòng)送樣步驟；同步控制步驟；血細(xì)胞識(shí)別步驟；輸入輸出步驟；結(jié)果顯示步驟。所述血細(xì)胞識(shí)別步驟，用于識(shí)別血液樣品中的血細(xì)胞；所述同步控制步驟，用于控制所述自動(dòng)送樣裝置和血細(xì)胞識(shí)別裝置同步；所述自動(dòng)送樣步驟，，用于運(yùn)送血細(xì)胞樣品；所述輸入輸出步驟，用于血細(xì)胞樣品和輸入以及數(shù)據(jù)結(jié)果的輸出；所述結(jié)果顯示步驟，用于顯示血細(xì)胞計(jì)數(shù)結(jié)果。所述血細(xì)胞識(shí)別步驟，采用的識(shí)別方法如下：(1)讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；(2)直方圖均衡化；(3)圖像平滑、分割、邊緣修正；(4)特征提??；(5)識(shí)別細(xì)胞。所述同步控制步驟：采用永磁同步電機(jī)PID控制，所述PID控制方法為：(1)跟蹤微分器e0=ωi-ω^ω·=-rfal(e0,a0,δ0)]]>上式中，是系統(tǒng)給定速度，ω是的跟蹤速度；(2)擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器e1=z21-ω*z·21=z22-β1fal(e1,a1,δ1)+b0u(t)z·22=z23-β2fal(e1,a1,δ1)z·33=-β3fal(e1,a2,δ2)]]>上式中ω*是系統(tǒng)的反饋信號(hào)，z21是ω*的跟蹤信號(hào)，z22是系統(tǒng)的未知擾動(dòng)的觀測(cè)值；(3)非線性狀態(tài)誤差反饋控制律e2=ω^-z21u1(t)=λ1fal(e2,a2,δ2)+λ2fal(e3,a3,δ3)]]>擾動(dòng)補(bǔ)償?shù)目刂屏繛椋簎(t)=u1(t)-z22b]]>u(t)為經(jīng)過(guò)擾動(dòng)補(bǔ)償之后輸入到電流環(huán)的控制量。所述全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，使用如前述任一項(xiàng)所述的全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)進(jìn)行血細(xì)胞計(jì)數(shù)；使用時(shí)，血樣試管置于送樣器試管支架中，按開(kāi)始鍵，送樣器按設(shè)計(jì)推進(jìn)和升降距離同步升降、推進(jìn)，到達(dá)指定位置，手臂觸動(dòng)檢測(cè)啟動(dòng)鍵，吸樣，15秒后，送樣器自動(dòng)歸位，準(zhǔn)備下一樣本檢測(cè)。本實(shí)用新型有益的技術(shù)效果在于：本實(shí)用新型全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀能夠?qū)⒋龣z測(cè)血樣按設(shè)計(jì)要求自動(dòng)送到血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀吸樣精確位置，確保吸取足夠的標(biāo)本血量，確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，消除人工操作對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。本實(shí)用新型細(xì)胞的計(jì)數(shù)不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，而且有著廣闊的前景，創(chuàng)造可觀的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。附圖說(shuō)明圖1為本實(shí)用新型實(shí)施例所述PID控制器結(jié)構(gòu)圖；圖2為本實(shí)用新型實(shí)施例所述模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)圖；圖3為本實(shí)用新型實(shí)施例所述模糊PID控制器完成的具體任務(wù)示意圖；圖4為本實(shí)用新型實(shí)施例所述自動(dòng)送樣裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式以下將結(jié)合實(shí)施例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本實(shí)用新型的實(shí)施方式，借此對(duì)本實(shí)用新型如何應(yīng)用技術(shù)手段來(lái)解決技術(shù)問(wèn)題，并達(dá)成技術(shù)效果的實(shí)現(xiàn)過(guò)程能充分理解并據(jù)以實(shí)施。本實(shí)用新型全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀包括：血細(xì)胞識(shí)別裝置、同步控制裝置、自動(dòng)送樣裝置、輸入輸出裝置和結(jié)果顯示裝置。本實(shí)用新型的血細(xì)胞識(shí)別統(tǒng)裝置采用的識(shí)別方法如下：1、讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；2、直方圖均衡化；3、圖像平滑、分割、邊緣修正；4、特征提??；5、識(shí)別細(xì)胞。HSI模型是由孟塞爾提出的，它較RGB模式更符合人眼觀察物體彩色的習(xí)慣與方式，這使得它在處理色彩時(shí)顯得直觀而且自然。HIS模型中，H表示色調(diào)(Hue)，S表示飽和度(Saturation)，I表示亮度(Intensity)。這個(gè)模型建立的基礎(chǔ)是：(1)HSI模型之中像素點(diǎn)的I分量與該點(diǎn)處圖像的色彩信息沒(méi)有聯(lián)系。(2)H和S分量與人眼感知色彩的模式與習(xí)慣相類(lèi)似。由于HSI模型中的這三個(gè)分量與人感知自然界色彩的習(xí)慣相符，使得其應(yīng)用在一些基于人類(lèi)視覺(jué)感知方式的彩色圖像算法中的效果要好與其他的顏色模型。在HSI顏色模型中，H分量的值表示為弧度，變化范圍在[0，180]度之間；S分量表示為圓的半徑長(zhǎng)度r，r越小，圓周轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)相同距離，H分量的值變換越大，即H分量的穩(wěn)定性越差；I分量它反映了顏色的灰度等級(jí)，從更直觀的角度看來(lái)，就是圓柱體的高h(yuǎn)。在圓柱體底平面上時(shí)，所有點(diǎn)的顏色都為黑色而在頂部時(shí)所有點(diǎn)的顏色都為白色，此時(shí)在圓柱地面和頂面的H、S分量的沒(méi)有意義。RGB空間到HSI空間的轉(zhuǎn)化。由于人眼對(duì)血細(xì)胞的識(shí)別感知的過(guò)程帶有明顯的色彩感知成分，所以在處理圖像的過(guò)程中選擇將圖像由RGB空間映射至HSI空間，更符合人類(lèi)在辨識(shí)有色目標(biāo)時(shí)的習(xí)慣與特點(diǎn)，本實(shí)用新型中，轉(zhuǎn)換的過(guò)程如下：對(duì)于任何處在[0，1]區(qū)間的RGB值，其值所對(duì)應(yīng)的HSI模型中的H、S、I分量的轉(zhuǎn)化公式為：I=13(R+G+B)]]>S=1-3(R+G+B)[min(R,G,B)]]]>H=arccos{12[(R-G)+(R-B)][(R-G)2+(R-G)(G-B)]12}]]>直方圖均衡。先將圖像灰度化。灰度化之后圖像的灰度值的分布情況可以有直方圖反映出，它可以看作是圖像的灰度級(jí)函數(shù)，它的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)分別表示圖像灰度值與灰度出現(xiàn)的頻度。它的本質(zhì)是以累計(jì)分布函數(shù)變換法為基礎(chǔ)的直方圖修正法直方圖均衡化的變換函數(shù)為：s=T(r)=∫0rpr(ω)dω]]>式中：ω是積分變量，而就是r的累積積分函數(shù)。這里，累積積分函數(shù)看作是r的函數(shù)，并且函數(shù)單調(diào)地從0增加到1，所以這個(gè)變換函數(shù)滿(mǎn)足T(r)在0≤r≤1單值單調(diào)增加。在0≤r≤1內(nèi)有0≤T(r)≤1的兩個(gè)條件。對(duì)式中的r求導(dǎo)，則dsdr=pr(r)]]>pr(s)=[pr(r)·drds]r=T-1(s)=[pr(r)·1ds/dr]r=T(s)-1=[pr(r)·1pr(r)]=1]]>由上述的結(jié)果可知，在變換后的變量s的定義域內(nèi)的概率密度是均與分布的。因此，使用r的累積分布函數(shù)作為變換函數(shù)，可使原圖像變換為一張灰度值分布符合均勻概率密度的新圖像，能夠使像素取值的動(dòng)態(tài)范圍得到擴(kuò)展。對(duì)于離散的圖像，則使用頻率來(lái)代替概率。圖像平滑圖像平滑是指通過(guò)一系列方法，如分析低頻成分、主干部分或抑制圖像噪聲和干擾高頻成分，使圖像亮度平緩漸變，減小突變梯度，改善圖像質(zhì)量的處理方法。例如高斯噪聲，即圖像的每一點(diǎn)的噪聲幅度的n維分布服從高斯分布，因此也被稱(chēng)為正態(tài)分布。對(duì)于隨機(jī)變量X，其概率密度函數(shù)記為N(μ，σ2)，其中μ，σ2為分布的參數(shù)，分別為高斯分布的期望和方差。其概率密度函數(shù)的公式為：f(x)=1σ2πe-12(x-μσ)2]]>本實(shí)用新型中使用的圖像平滑的方法包括：插值方法，線性平滑方法，卷積法。在具體情況下，選擇圖像平滑的處理方法要根據(jù)圖像噪聲類(lèi)別的區(qū)別對(duì)待，才能達(dá)到理想的效果。圖像分割：本實(shí)用新型采用最大類(lèi)間差法分割。最大類(lèi)間差法，有時(shí)也稱(chēng)之為大津算法，通常是被人圖像瓜分中閾值獲取的最佳算法，該算法的特點(diǎn)是：(1)計(jì)算容易，算法效率高(2)不受圖像亮度和比擬度的波及。(3)性能最為穩(wěn)定。因?yàn)樽畲箢?lèi)間差法的這些優(yōu)點(diǎn)，其在數(shù)字圖像處理上獲得了普遍的利用。它的算法原理基于圖像的閾值分割，尋找圖像中能將圖像分成背景和前景兩局部的每個(gè)灰度值特性，當(dāng)背景和前景之間的類(lèi)間方差越大，即是意味著構(gòu)成圖像的兩局部的差異也越大，當(dāng)局部前景錯(cuò)分為背景或局部背景錯(cuò)分為前景都會(huì)導(dǎo)致圖像的兩局部差異變小。使用類(lèi)間方差最大好處是總是將圖像分割時(shí)選擇錯(cuò)誤而閾值的概率降到最小。設(shè)灰度圖像灰度級(jí)是L，則灰度范圍為[0，L-1]，利用最大類(lèi)間差法算法計(jì)算圖像的最佳閾值為：t＝Max[w0(t)·(u0(t)-u)2+w1(t)·(u1(t)-u)2]其中的變量為：當(dāng)分割的閾值為t時(shí)，w0為背景比例，μ0為背景均值，w1為前景比例，μ1為前景均值，μ為整幅圖像的灰度均值。圖像分割后對(duì)圖像內(nèi)部進(jìn)行填充。細(xì)胞邊界修正通過(guò)預(yù)處理后的圖片需要進(jìn)行必要的修正，又需要兼顧到細(xì)胞內(nèi)部細(xì)微孔洞的消除。修正的主要做法是通過(guò)選取適合的開(kāi)閉運(yùn)算，因?yàn)樵陬A(yù)處理中提到過(guò)閉運(yùn)算的本身的特點(diǎn)適合對(duì)圖像的邊緣做出修正。若選擇到合理的模板大小和次數(shù)，能很好的減少細(xì)胞邊界的模糊對(duì)后面步驟可能會(huì)出現(xiàn)的干擾。對(duì)于開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算在選擇次數(shù)上和模板參數(shù)的選擇是對(duì)細(xì)胞邊界修正過(guò)程來(lái)說(shuō)是至關(guān)重要的，從實(shí)驗(yàn)得到結(jié)果的效果來(lái)分析，選擇適當(dāng)?shù)拇螖?shù)和模板大小能夠很好的達(dá)到修正邊界的預(yù)期效果。細(xì)胞的特征提取(1)輪廓提取在識(shí)別細(xì)胞時(shí)，很重要的一點(diǎn)就是要對(duì)目標(biāo)的輪廓進(jìn)行提取。因?yàn)槎祱D像中不同區(qū)域中都具有不同像素值，但對(duì)于相同的區(qū)域里的像素值是相同的。因而輪廓算法的實(shí)現(xiàn)步驟為：順序掃描圖像中每一點(diǎn)，若圖像中該點(diǎn)的8個(gè)近鄰都是黑色像素時(shí)，說(shuō)明該點(diǎn)為內(nèi)部點(diǎn)，刪除該點(diǎn)，然后繼續(xù)掃描下一個(gè)點(diǎn)，當(dāng)圖像中所有的點(diǎn)都掃描完畢時(shí)即獲得了圖像輪廓的提取，此時(shí)獲得的輪廓包含獨(dú)立細(xì)胞與重疊細(xì)胞共同組成的閉連通區(qū)域。(2)獲取細(xì)胞的特征在獲得目標(biāo)的輪廓之后可以計(jì)算出一些后續(xù)算法所需要細(xì)胞的主要形態(tài)學(xué)上的特征。這之中包括圓心，周長(zhǎng)，面積，形狀等，在這里我們通過(guò)計(jì)算出這些特征來(lái)為最后的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)來(lái)做好前期的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，算法進(jìn)行至此步驟的時(shí)實(shí)際上已經(jīng)可以通過(guò)近似計(jì)算出連通區(qū)域的個(gè)數(shù)來(lái)解決一些簡(jiǎn)單的獨(dú)立細(xì)胞的識(shí)別問(wèn)題。但是這種做法在面對(duì)一些大面積粘連，重疊或者重合的細(xì)胞還是無(wú)法判斷，會(huì)造成統(tǒng)計(jì)出來(lái)的數(shù)值大大的小于實(shí)際數(shù)值，但是還不需要直接對(duì)這種情況做出判斷，只需盡可能減少獲得特征數(shù)據(jù)的誤差，方便后面的計(jì)算。提取連通區(qū)域的特征此處需要通過(guò)查詢(xún)來(lái)提取出每個(gè)連通分量的周長(zhǎng)，面積和質(zhì)點(diǎn)，此時(shí)獲得的數(shù)據(jù)已經(jīng)可以提交給細(xì)胞識(shí)別算法處理。連通區(qū)域的面積算法流程如下：(1)若連通區(qū)域的總個(gè)數(shù)為，遍歷1-n個(gè)連通區(qū)域；(2)每對(duì)一個(gè)連通區(qū)域進(jìn)行遍歷時(shí)逐行，逐列遍歷，記錄下同行兩個(gè)像素值不為0的像素P(x1，y1)，P(x2，y2)之間的像素個(gè)數(shù)并相加，另此時(shí)的總和為N。(3)若第i行沒(méi)有一個(gè)不為0的像素則結(jié)束程序，此時(shí)的N值為所求面積。在全部掃描過(guò)Fn個(gè)連通區(qū)域后，統(tǒng)計(jì)出形狀因子大于0.85的連通區(qū)域且面積達(dá)到設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)的最小面積標(biāo)準(zhǔn)T的個(gè)數(shù)，并計(jì)算這些連通區(qū)域的的總面積，就可以求得標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積得期望，從而避免將已經(jīng)產(chǎn)生重疊現(xiàn)象和干擾點(diǎn)被進(jìn)入通的閉連通區(qū)域面積帶入計(jì)算平均細(xì)胞面積之中造成誤差。在獲得了標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積S的面積之后還需要進(jìn)一步反饋驗(yàn)證，即重新比對(duì)參與標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積期望S的連通區(qū)域，對(duì)大于S面積1.5倍以上的連通區(qū)域面積予以副除，隨后重新計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)面積S。標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積期望S的公式如下：S=Σ1xAFxX]]>其中X為形狀因子大于0.85且排除為干擾點(diǎn)可能性后的連通區(qū)域的個(gè)數(shù)，為Fi至Fx個(gè)形狀因子大于0.85的連通區(qū)域的面積。通過(guò)這樣方法選取后計(jì)算出來(lái)的面積作為標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積的好處有：(1)由于形狀因子的限制排除了那些因重疊面積增大的細(xì)胞參與到平均面積S的計(jì)算值中，保證了標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積的準(zhǔn)確性。(2)因?yàn)樾螤钜蜃优c圖像中獨(dú)立細(xì)胞的大小無(wú)關(guān)，只與血細(xì)胞的形狀有關(guān)，這樣就很好的適應(yīng)了不同比例尺寸圖片中血細(xì)胞大小不一的問(wèn)題。大大提高系統(tǒng)了對(duì)圖像的自適應(yīng)能力。(3)可以更準(zhǔn)確的幫助區(qū)分重疊細(xì)胞。(4)引入了連通區(qū)域面積計(jì)算反饋驗(yàn)證算法，避免了實(shí)際情況中可能出現(xiàn)的多細(xì)胞重疊但形狀因子卻不發(fā)生改變的情況。對(duì)于重疊的細(xì)胞其形狀因子發(fā)生很大變化，對(duì)于形狀因子小于0.85的連通區(qū)域，可以判定為連通區(qū)域中的細(xì)胞發(fā)生了不同程度的重疊現(xiàn)象。此時(shí)通過(guò)判定重疊細(xì)胞的面積與標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞面積的比值來(lái)估計(jì)重疊程度。對(duì)于比值在1至1.5之間可以認(rèn)為它們發(fā)生了兩個(gè)的重疊，對(duì)于比值在1.5值2.5之間的可以認(rèn)為它們發(fā)生了3個(gè)細(xì)胞的重疊，以此類(lèi)推。通過(guò)這樣區(qū)別對(duì)待獨(dú)立與重疊細(xì)胞的方法，多次掃描圖像中的閉連通區(qū)域，可以很好的統(tǒng)計(jì)出圖像中的血細(xì)胞個(gè)數(shù)。在又一實(shí)施例中，本實(shí)用新型提供了一種全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀，包括：血細(xì)胞識(shí)別裝置、同步控制裝置和自動(dòng)送樣裝置。所述血細(xì)胞識(shí)別裝置，分別與所述輸入裝置和同步控制裝置相連，用于識(shí)別血液樣品中的血細(xì)胞；所述同步控制裝置，分別與所述自動(dòng)送樣裝置和血細(xì)胞識(shí)別裝置相連，用于控制所述自動(dòng)送樣裝置和血細(xì)胞識(shí)別裝置同步；所述自動(dòng)送樣裝置，分別與所述自動(dòng)控制裝置和所述血細(xì)胞識(shí)別裝置相連，用于運(yùn)送血細(xì)胞樣品；所述血細(xì)胞識(shí)別裝置，采用的識(shí)別方法如下：(1)讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；(2)直方圖均衡化；(3)圖像平滑、分割、邊緣修正；(4)特征提??；(5)識(shí)別細(xì)胞。所述同步控制裝置采用模糊PID控制，所述模糊PID控制的模糊規(guī)則表為：Δkp的模糊規(guī)則表：Δki的模糊規(guī)則表：Δkd的模糊規(guī)則表：所述同步控制裝置采用模糊PID控制，所述模糊PID控制的模糊控制量查詢(xún)表為：Δkp的模糊控制量查詢(xún)表：Δki的模糊控制量查詢(xún)表：Δkd的模糊控制量查詢(xún)表：所述自動(dòng)送樣裝置包括：底座、上下升降軌道、縱深推進(jìn)軌道和帶試管架的啟動(dòng)手臂；所述底座為防靜電電木板；帶試管架的觸動(dòng)手臂由硬質(zhì)堅(jiān)固材料制成。在另一實(shí)施例中，本實(shí)用新型還提供了一種全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀的同步方法，包括：自動(dòng)送樣步驟；同步控制步驟；血細(xì)胞識(shí)別步驟。所述血細(xì)胞識(shí)別步驟，用于識(shí)別血液樣品中的血細(xì)胞；所述同步控制步驟，用于控制所述自動(dòng)送樣裝置和血細(xì)胞識(shí)別裝置同步；所述自動(dòng)送樣步驟，用于運(yùn)送血細(xì)胞樣品；所述血細(xì)胞識(shí)別步驟，采用的識(shí)別方法如下：(1)讀入細(xì)胞圖像，轉(zhuǎn)化圖像到HIS空間；(2)直方圖均衡化；(3)圖像平滑、分割、邊緣修正；(4)特征提??；(5)識(shí)別細(xì)胞。所述同步控制裝步驟用模糊PID控制，所述模糊PID控制的模糊規(guī)則表為：Δkp的模糊規(guī)則表：Δki的模糊規(guī)則表：Δkd的模糊規(guī)則表：所述同步控制步驟采用模糊PID控制，所述模糊PID控制的模糊控制量查詢(xún)表為：Δkp的模糊控制量查詢(xún)表：Δki的模糊控制量查詢(xún)表：Δkd的模糊控制量查詢(xún)表：所述全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀的同步方法，使用前述任一項(xiàng)所述的全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)進(jìn)行血細(xì)胞計(jì)數(shù)；使用時(shí)，血樣試管置于送樣器試管支架中，按開(kāi)始鍵，送樣器按設(shè)計(jì)推進(jìn)和升降距離同步升降、推進(jìn)，到達(dá)指定位置，手臂觸動(dòng)檢測(cè)啟動(dòng)鍵，吸樣，15秒后，送樣器自動(dòng)歸位，準(zhǔn)備下一樣本檢測(cè)。本實(shí)用新型的一種同步控制裝置：本法明采用永磁同步電機(jī)，其同步控制裝置采用PID控制。PID控制策略是應(yīng)用在許多工業(yè)領(lǐng)域一種控制方法，它結(jié)合了三個(gè)基本控制要素，即對(duì)過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的控制，圖1對(duì)常規(guī)PID控制原理進(jìn)行了準(zhǔn)確的描述?？刂葡到y(tǒng)的組成主體為控制器和控制對(duì)象。PID控制器基于線性組合控制原理，將給定值r(t)和輸出值y(t)相比較，得到一個(gè)控制偏差，最終再將偏差的比例、積分和微分進(jìn)行線性組合，得到控制系統(tǒng)所需要的調(diào)節(jié)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)被控對(duì)象的控制，因此稱(chēng)為PID控制器。控制算法如下所示：(公式1)其中，e(t)＝r(t)y(t)Kp——比例系數(shù)Ki——積分時(shí)間常數(shù)在本實(shí)施例的實(shí)際應(yīng)用中，控制系統(tǒng)是不連續(xù)的，所以傳統(tǒng)的PID控制是不能直接使用的，它需要將控制過(guò)程離散化處理，得到不連續(xù)的數(shù)字量，這種控制形式即數(shù)字PID控制。隨著計(jì)算機(jī)控制技術(shù)的發(fā)展，該種控制器的能力已得到大幅度提高，特別是在運(yùn)算能力和實(shí)現(xiàn)速度上，均可實(shí)現(xiàn)良好性能的數(shù)字PID控制。在進(jìn)行數(shù)字PID控制之前，本事實(shí)力將控制系統(tǒng)進(jìn)行高散化運(yùn)算，步驟如下：(公式2)公式2中T為采樣周期，K是抽樣數(shù)，為了確保足夠的精度，采樣周期T必須足夠短，以便將一系列kT的采樣時(shí)刻點(diǎn)進(jìn)行近似區(qū)間積分，相鄰采樣點(diǎn)之間的增量來(lái)代替差分。將公式2代入公式1即可得出經(jīng)過(guò)離散處理之后的數(shù)字PID表達(dá)式：(公式3)或(公式4)其中：u(k)——第k次采樣的計(jì)算機(jī)輸出值；e(k-1)——第k-1次采樣得到的偏差；Ki——積分系數(shù)，Kd——微分系數(shù)，由于執(zhí)行機(jī)制對(duì)計(jì)算機(jī)的輸出值u(k)進(jìn)行直接控制，即u(k)的值與目標(biāo)位置之間一對(duì)應(yīng)。因此，公式2與公式3為位置式PID處理模式。根掘方程公式2或公式3可以看出，u(k)的每個(gè)輸出都與過(guò)去狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，故計(jì)算時(shí)要將之前所有的e(k)的進(jìn)行疊加，計(jì)算量非常大。此外，由于輸出值u(k)對(duì)應(yīng)于受控對(duì)象的現(xiàn)場(chǎng)輸出，一旦監(jiān)控器呈現(xiàn)異常，u(k)將受影響致使控被控對(duì)象出現(xiàn)明顯波動(dòng)。在某些情況下，這種現(xiàn)象可能造成重大事故。因此，本實(shí)用新型又提供了一種增量式PID控制算法。增量式PID控制算法得到的輸出是增量Δu(k)，當(dāng)將被控對(duì)象的增量為控制參數(shù)時(shí)，適合采用增量式PID控制方法。根據(jù)遞推原理：(公式5)公式4與公式5作差即獲得增量形式的PID表達(dá)形式u(k)＝Kp[e(k)e(k1)]+Kie(k)+Kd[e(k)2e(k1)+e(k2)]＝Kpe(k)+Kie(k)+Kd[e(k)e(k1)](公式6)其中，e(k)＝e(k)e(k1)。根據(jù)公式6表達(dá)，控制量Δu(k)為此次被控對(duì)象需要的增量，通過(guò)計(jì)算機(jī)計(jì)算輸出所得。在本實(shí)施例中，控制量輸出采用的表達(dá)式為u(k)＝u(k-1)+Δu(k)。在算法上對(duì)原來(lái)的位置式PID進(jìn)行改進(jìn)，得到的優(yōu)勢(shì)是非常明顯的：因?yàn)檩敵龅氖潜豢亓康脑隽?，故減少了誤動(dòng)作帶來(lái)的負(fù)面影響。必要時(shí)也可以通過(guò)邏輯判斷的方法來(lái)消除影響。改進(jìn)后的控制方式在控制模式切換的時(shí)候沖擊很小，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)就動(dòng)切換。一旦電腦發(fā)生誤動(dòng)作，增量式的控制方式可以對(duì)控制系統(tǒng)的信息進(jìn)行保存，保證系統(tǒng)的抗干擾能力，且在算法上不需要積累，實(shí)現(xiàn)容易?？刂圃隽喀(k)的值取決于上一次信息的采樣，因此，采取部分加權(quán)的形式進(jìn)行相關(guān)操作會(huì)提高系統(tǒng)的控制特性。為了保證整體能夠擁有良好運(yùn)行效果，需恰當(dāng)選擇響應(yīng)比例系數(shù)、積分系數(shù)與微分系數(shù)，因?yàn)檫@些參數(shù)決定了控制系統(tǒng)的多項(xiàng)性能，其具體的影響表現(xiàn)如下所示：1)比例系數(shù)Kp影響被控對(duì)象的響應(yīng)速度和控制精度。Kp值增大，控制系統(tǒng)反應(yīng)速度就會(huì)變快，控制精度提高，但也容易產(chǎn)生超調(diào)現(xiàn)象，致使系統(tǒng)出現(xiàn)不穩(wěn)定。當(dāng)kp太小，控制整體的調(diào)節(jié)準(zhǔn)確性就會(huì)偏小，造成系統(tǒng)響應(yīng)過(guò)程變長(zhǎng)，進(jìn)一步拉長(zhǎng)整定時(shí)間，嚴(yán)重妨礙整體的控制性能。2)積分參數(shù)Ki是用來(lái)減少靜態(tài)控制系統(tǒng)產(chǎn)生的誤差，它具體影響的是偏差的消除快慢，將該系數(shù)調(diào)大時(shí)，該調(diào)節(jié)過(guò)程將大大縮短，若Ki的值太大時(shí)，這個(gè)過(guò)程初期的響應(yīng)會(huì)產(chǎn)生積分飽和，導(dǎo)致響應(yīng)過(guò)程中的超調(diào)。而當(dāng)Ki取值過(guò)低時(shí)，則靜態(tài)產(chǎn)生的的誤差無(wú)法完全清除，無(wú)法保證系統(tǒng)達(dá)到良好的控制效果。3)微分系數(shù)Kd是對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的影響，偏差變化能夠在運(yùn)行的過(guò)程中得到抑制與預(yù)測(cè)。Kd值太大，造成抑制提前，延緩響應(yīng)的進(jìn)程，增加體系的整定時(shí)間，降低控制器對(duì)抗外界干擾能力。模相控制器。模糊集合與相應(yīng)控制理念的提出是為了研究一些投有固定表現(xiàn)形式、模糊不清的問(wèn)題，經(jīng)過(guò)模糊方式控制，使之清晰化，更具有條理性與可預(yù)知功能。之后，經(jīng)過(guò)科學(xué)工作的繼續(xù)深入研究，具有自適應(yīng)功能的模糊控制器應(yīng)運(yùn)而生，它可以根據(jù)控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)反饋效果進(jìn)行控制規(guī)則的自我修整，最終達(dá)到良好的控制狀態(tài)。本實(shí)用新型自組織模糊控制器，是在自適應(yīng)模糊控制器的基礎(chǔ)上又擁有了自主學(xué)習(xí)能力，完善了單純模湖控制器的不足。模糊控制的核心技術(shù)是模擬人的主觀思維判斷，這種智能技術(shù)演變?yōu)榫唧w的模糊推理體系，其中模糊集的概念引入，語(yǔ)言變量的創(chuàng)建，使模糊控制方式成為一種完整的解決方案。模糊控制器的設(shè)計(jì)流程的第一步為確定系統(tǒng)的具體函數(shù)，即根據(jù)實(shí)際情況確立輸入輸出量。接著建立模糊控制規(guī)則，將具體的實(shí)際輸入信息模糊化處理，映射到模糊語(yǔ)言變量區(qū)域。建立模糊控制查詢(xún)表，根據(jù)輸入情況獲得模糊輸出，再將其轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)值。模糊控制器作為模糊控制系統(tǒng)的核心部分，構(gòu)成元素如圖2所示，其包括三部分，具體為：1、模糊化模糊化，就是將清晰的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其不再具體，實(shí)際的操作是將具體的系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)集合映射到相應(yīng)的模糊論域。經(jīng)過(guò)模糊處理后的集合是由具有某種界定含義的語(yǔ)言變量構(gòu)成，這些對(duì)應(yīng)于系統(tǒng)輸入輸出的模糊集合有屬于自己特性的隸屬函數(shù)，隸屬函數(shù)的種類(lèi)選擇根據(jù)的是現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試的經(jīng)驗(yàn)積累。語(yǔ)言變量的表現(xiàn)形式取自人類(lèi)通俗易懂的語(yǔ)言形容，根據(jù)直觀的感受，將具體數(shù)據(jù)論域劃分為級(jí)別不同的區(qū)域：例如反饋比預(yù)期值小很多表示為負(fù)大，字母表示為NB，小的比較多為負(fù)中(NM)，小的較少為負(fù)小(Ns)，與目標(biāo)相近的為零(z)，當(dāng)輸出較預(yù)期大時(shí)為Ps(正小)，PM(正中)，PB(正大)。區(qū)域的劃分多少應(yīng)根據(jù)以往控制經(jīng)驗(yàn)來(lái)定，區(qū)間數(shù)量過(guò)多雖然會(huì)使精度提高，但是會(huì)造成巨大的設(shè)計(jì)工程量，且編程繁瑣，數(shù)量過(guò)少雖然應(yīng)用起來(lái)很簡(jiǎn)潔但是對(duì)于控制效果會(huì)造成不良的影響。至于究竟劃分多少檔位最為合適，需要設(shè)計(jì)人員不僅經(jīng)驗(yàn)豐富，還要對(duì)控制過(guò)程及時(shí)的做出調(diào)整。模糊控制中隸屬函數(shù)的選擇是多種多樣的，例如統(tǒng)計(jì)方式、專(zhuān)家法等，雖然對(duì)于同一個(gè)控制系統(tǒng)會(huì)有多種不同的隸屬度函數(shù)，但最終實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是相同的，即獲得穩(wěn)定精確的控制性能。2、知識(shí)庫(kù)和模糊推理數(shù)據(jù)庫(kù)是知識(shí)庫(kù)的一部分，由控制系統(tǒng)變量模糊化后的模糊取值和與之對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)的具體信息元素組成。輸入的模糊化是將實(shí)際的輸入量按制度進(jìn)行量化，映射到符合要求的論域范圍中。實(shí)際輸入量經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)化得到的語(yǔ)言變量構(gòu)成模糊控制器的輸入空間，同樣，輸出量轉(zhuǎn)化后得到的語(yǔ)言變量成為控制器的輸出空間。模糊控制根據(jù)系統(tǒng)的變量范圍將其劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域根掘其自身的范圍特點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)語(yǔ)言名稱(chēng)，該名稱(chēng)對(duì)區(qū)域明確的做出了界定，表明了區(qū)域劃分的梱又。對(duì)應(yīng)于一個(gè)單一的模糊集的模糊語(yǔ)言，其個(gè)數(shù)決定了控制的復(fù)雜度。這些語(yǔ)言的名字通常都有一定的意義，如負(fù)大、負(fù)小、正大、正小等。通常，模糊集合的分布是人為規(guī)定的，沒(méi)有對(duì)稱(chēng)性的要求，集合的多少代表了控制的復(fù)雜程度。3、解模糊化模糊控制器輸出的為模糊變量，即代表某一論域的語(yǔ)言名稱(chēng)，故不能直接用于現(xiàn)場(chǎng)控制的參數(shù)調(diào)節(jié)。模糊輸出量轉(zhuǎn)化為具體數(shù)值的過(guò)程為解模糊，模糊輸出經(jīng)由某種推理方法歸結(jié)為一個(gè)應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)控制的參數(shù)數(shù)值，這代表著模糊控制器調(diào)節(jié)任務(wù)的結(jié)束。模糊PID控制器結(jié)構(gòu)：模糊PID控制器是PID策略與模糊思想的互補(bǔ)策略。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)反饋信號(hào)的采集得到控制變量的偏差E與偏差變化率EC，這兩個(gè)參數(shù)作為模糊PID控制器的輸入?？刂破魍瓿傻木唧w任務(wù)如圖3所示，先將具體的數(shù)值輸入進(jìn)行模糊化處理，變?yōu)椴煌秶恼Z(yǔ)言名稱(chēng)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行模細(xì)推理，得到模糊輸出，最終將此輸出解模糊，使其轉(zhuǎn)化為與之相對(duì)應(yīng)的具體數(shù)值，這些數(shù)值將對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。本實(shí)用新型模糊PID控制器的設(shè)計(jì)方法：1)根據(jù)系統(tǒng)控制的特征與最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)確定控制器的變量組成，在多輸入多輸出的控制中，常用實(shí)際值與目標(biāo)值的誤差E與誤差變化EC作為控制器輸入，PID控制器的積分系數(shù)、徴分系數(shù)與比例系數(shù)作為輸出。2)設(shè)定量化等級(jí)、量化因子與比例因子，將系統(tǒng)實(shí)際輸入信號(hào)進(jìn)行量化；3)根掘現(xiàn)場(chǎng)操作經(jīng)驗(yàn)設(shè)定輸入輸出變量的量化模糊子集，選擇恰當(dāng)?shù)淖蛹瘋€(gè)數(shù)與語(yǔ)言變量，再選用與之相匹配的隸屬度函數(shù)，4)模糊控制規(guī)則的確定是模糊PID控制器建立的核心，它依靠的是現(xiàn)場(chǎng)操作人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和控制經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)日常操作經(jīng)驗(yàn)的積累得出一條條符合現(xiàn)場(chǎng)工藝的模糊語(yǔ)句，其控制規(guī)則的書(shū)寫(xiě)原則是以保證系統(tǒng)良好控制性能為前提；5)制作模糊查詢(xún)表：根據(jù)模糊控制規(guī)則，將輸入輸出變量根據(jù)模糊控制規(guī)則在模糊控制表中進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)起來(lái)，即根據(jù)輸入變量查詢(xún)與之相對(duì)應(yīng)的輸出量。6)輸出量的解模糊處理：解模糊即清晰化處理，是將輸出區(qū)間的模湖集合映射為一個(gè)具體的數(shù)值，來(lái)解決實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，這種將模糊輸出區(qū)間轉(zhuǎn)化為具體數(shù)值的過(guò)程叫做解模糊。7)模糊PID控制器設(shè)計(jì)完成后仍需對(duì)其有效性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證與調(diào)整，既可以在線進(jìn)行觀測(cè)，也可以使用離線仿真實(shí)驗(yàn)或計(jì)算機(jī)仿真，以此來(lái)檢驗(yàn)控制器是否符合預(yù)期目標(biāo)。傳統(tǒng)的PID控制器控制性能良好，在控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但由于自身的限制使其無(wú)法應(yīng)付實(shí)際通行過(guò)程產(chǎn)生的各類(lèi)干擾和負(fù)載變化帶來(lái)的影響，故在控制要求比較高的應(yīng)用場(chǎng)合存在了一定局限性。本實(shí)用新型結(jié)合傳統(tǒng)的PID控制和模糊控制技術(shù)，使得傳統(tǒng)的PID控制器有了自適應(yīng)能力，提高了在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。本實(shí)施例就根據(jù)系統(tǒng)控制要求，選取交又相合控制方式，并采用模湖PID控制器對(duì)第二電機(jī)進(jìn)行速度補(bǔ)償，最終實(shí)現(xiàn)兩臺(tái)電機(jī)的同步運(yùn)行方式。使用MATLAB，在主窗口中輸fuzzy，根據(jù)系統(tǒng)性質(zhì)選定輸入輸出變量，本實(shí)用新型電機(jī)同步控制系統(tǒng)是兩輸入三輸出體系，模糊輸入空間是偏差e以及偏差變化率ec，比例、積分、微分的增量Δkp、Δki、Δkd為作為模糊輸出空間。確定素屬度函數(shù)：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)都為三角隸屬函數(shù)，邊界值則采用高斯隸屬函數(shù)。模糊語(yǔ)言值被定義為{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。根據(jù)電機(jī)同步控制要求的同步精度，將偏差e和偏差變化量ec變換到論域{-3，-2，-1，0，1，2，3}；模糊輸出量Δkp量化論域?yàn)閧-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3}，Δki量化論域?yàn)閧-0.06，-0.04，-0.02，0，0.02，0.04，0.06}，ΔKd的量化論域?yàn)閧-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3)。模糊規(guī)則是由操作經(jīng)驗(yàn)與專(zhuān)家知識(shí)總結(jié)所得，因此根據(jù)PID參數(shù)的作用.及結(jié)合實(shí)際中操作人員和調(diào)試人員在電機(jī)同步控制中對(duì)負(fù)載變化及出現(xiàn)擾動(dòng)時(shí)的多年操作經(jīng)驗(yàn)，建立如下模糊控制規(guī)則表：表1-1Δkp的模糊規(guī)則表表1-2Δki的模糊規(guī)則表表1-3Δkd的模糊規(guī)則表模糊控制量查詢(xún)表的功能是：已知模糊量輸入，通過(guò)表格的查詢(xún)獲得控制器的模糊輸出。依據(jù)表1-1到表1-3建立模糊推理規(guī)則，采用重心法進(jìn)行解模糊，得到的模糊控制量查詢(xún)表用于PLC離線查詢(xún)。表2-1Δkp的模糊控制量查詢(xún)表表2-2Δki的模糊控制量查詢(xún)表表2-3Δkd的模糊控制量查詢(xún)表量化因子與比例因子的選擇：1、量化因子的確定控制系統(tǒng)中偏差e和偏差變化ec的模糊論域均為{a，b}，實(shí)際誤差e的變化范圍為[-30，30]，誤差變化ec的變化范圍為[-60，60]，Ke＝(ba)/[30(30)]＝6/60＝0.1Kec＝(ba)/[60(60)]＝6/120＝0.05其中Ke為誤差e的量化因子，Kec是誤差變化ec的量化因子。x＝Keey＝Kecec其中當(dāng)x為整數(shù)時(shí)，則模糊量E為x，當(dāng)x為小數(shù)時(shí)則四舍五入為E，同理可將y處理為模糊輸入量Ec。在同步測(cè)試過(guò)程中，量化因子的大小影響控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。當(dāng)Ke較大時(shí)，系統(tǒng)可以快速的達(dá)到峰值，但是快速的調(diào)節(jié)帶來(lái)嚴(yán)重的超調(diào)想象，且超調(diào)時(shí)間技長(zhǎng)。Kec較大有利于系統(tǒng)的穩(wěn)定，減少超調(diào)時(shí)間，但是造成系統(tǒng)響應(yīng)緩慢。故需根據(jù)實(shí)際情況對(duì)量化因子進(jìn)行調(diào)整，使系統(tǒng)的同步控制達(dá)到最佳狀態(tài)。2、比例因子的確定模糊控制器在輸入模糊量E與EC后，經(jīng)過(guò)PLC內(nèi)部查表后的模糊輸出量U，通過(guò)比例因子的作用將其變?yōu)榫唧w的輸出值u。設(shè)U的模糊論域?yàn)閇a，b]，實(shí)際的輸出范圍為[umin，umax]，則比例因子Ku為：Ku＝(umaxumin)/(ba)Kkp＝0.4/0.6＝0.67Kki＝50/0.12＝426.67Kkd＝0.2/0.6＝0.33最終得到的控制量u＝KuU，其中比例因子的大小同樣影響著控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)效果，當(dāng)比例因子過(guò)大會(huì)造成調(diào)節(jié)速度太過(guò)迅速，帶來(lái)較大的波動(dòng)；比例因子偏小會(huì)減緩系統(tǒng)的響應(yīng)過(guò)程，影響系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)的調(diào)節(jié)精度。故比例因子的大小影響著模糊控制器的調(diào)節(jié)效果。在本實(shí)用新型的另一實(shí)施例中，提供了另一種同步控制裝置：本法明采用永磁同步電機(jī)，其同步控制裝置采用PID控制。PID控制是一種基于誤差反饋控制的方法，至今，PID控制器任然廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制系統(tǒng)。本實(shí)用新型永磁同步電機(jī)的速度輸出方程表示如下：ω·=npψrJiq-BJω-TLJ=f(ω,TL)+biq]]>其中，f(ω,TL)=-BJω-TLJ,b=npψrJ]]>然后可以推導(dǎo)出永磁同步電機(jī)的速度自抗擾控制器算法為：(1)跟蹤微分器e0=ωi-ω^ω·=-rfal(e0,a0,δ0)]]>上式中，是系統(tǒng)給定速度，ω是的跟蹤速度。(2)擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器e1=z21-ω*z·21=z22-β1fal(e1,a1,δ1)+b0u(t)z·22=z23-β2fal(e1,a1,δ1)z·33=-β3fal(e1,a2,δ2)]]>式中ω*是系統(tǒng)的反饋信號(hào)，z21是ω*的跟蹤信號(hào)，z22是系統(tǒng)的未知擾動(dòng)的觀測(cè)值。(3)非線性狀態(tài)誤差反饋控制律e2=ω^-z21u1(t)=λ1fal(e2,a2,δ2)+λ2fal(e3,a3,δ3)]]>擾動(dòng)補(bǔ)償?shù)目刂屏繛椋簎(t)=u1(t)-z22b]]>u(t)就是經(jīng)過(guò)擾動(dòng)補(bǔ)償之后輸入到電流環(huán)的控制量。如圖4所示，本實(shí)用新型全自動(dòng)血細(xì)胞計(jì)數(shù)儀的自動(dòng)送樣裝置由底座1、上下升降軌道、縱深推進(jìn)軌道、帶試管架的啟動(dòng)手臂2四部分組成。底座長(zhǎng)度165mm，寬度85mm，高度30mm；縱深推進(jìn)軌道長(zhǎng)度120mm，寬度90mm，最大縱深推進(jìn)距離為80mm；升降軸高度160mm，最大升降距離為80mm；帶試管支架的啟動(dòng)手臂長(zhǎng)度80mm，游離端為半圓形，寬度20mm，支架設(shè)置4孔，每孔直徑15mm，深度45mm。底座為防靜電電木板，帶試管架的觸動(dòng)手臂由硬質(zhì)堅(jiān)固材料組成，升降軸由不銹鋼材料。使用時(shí)，血樣試管置于送樣器試管支架中，按開(kāi)始鍵，送樣器按設(shè)計(jì)推進(jìn)和升降距離同步升降、推進(jìn)，到達(dá)指定位置，手臂觸動(dòng)檢測(cè)啟動(dòng)鍵，吸樣，15秒后，送樣器自動(dòng)歸位，準(zhǔn)備下一樣本檢測(cè)。所有上述的首要實(shí)施這一知識(shí)產(chǎn)權(quán)，并沒(méi)有設(shè)定限制其他形式的實(shí)施這種新產(chǎn)品和/或新方法。本領(lǐng)域技術(shù)人員將利用這一重要信息，上述內(nèi)容修改，以實(shí)現(xiàn)類(lèi)似的執(zhí)行情況。但是，所有修改或改造基于本實(shí)用新型新產(chǎn)品屬于保留的權(quán)利。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3