原标题：常用的电机控制算法

监测机器微小振动的图像动态是确保机器正常运行的重要手段。以下是对该技术的详细解析：

一、监测机器振动的重要性

任何机器的运转都会产生振动，这些振动中蕴含着丰富的信息。有些振动代表机器运行正常，而有些振动则可能是故障的初始信号。通过监测这些振动特征，可以及时发现并缓解潜在的问题，从而避免发生更严重的事件。

二、传统监测方法的局限性

传统检测机器振动的方法通常是在机器上部署有线传感器（如接触式加速计）来监视振动。这种方法存在以下局限性：

1. 数据采集困难：需要从多个点采集测量数据，耗费时间和精力。

2. 接触限制：在机器不便接触或根本无法接触的情况下（如机器前方有重重障碍或玻璃），传统方法无法使用。

3. 停工成本高：传统的接触式测量在安装加速计时往往需要机器停止运行，导致高昂的停工成本。

三、非接触式视频处理系统的优势

为了解决传统方法的局限性，RDI Technologies（美国田纳西州诺克斯维尔）开发出了一款名为Iris M的非接触式视频处理系统。该系统使用FLIR机器视觉相机感应、放大和测量机器引起的细微振动，具有以下显著优势：

1. 非接触式测量：消除了传统方法需要接触机器的局限性，可以在机器不便接触或根本无法接触的情况下进行测量。

2. 高灵敏度：得益于独特的Motion Amplification算法，Iris M在测量位移方面比传统基于图像的测量工具要灵敏得多，大约提高了100倍。

3. 数据反馈迅速：能够快速地提供详细的振动数据，使用户能够更好地了解设备运行状况。

4. 易于使用：系统易于操作，用户可以通过图形用户界面选择图像的某一部分进行进一步分析。

5. 应用范围广泛：除了对工业资产（如机器）进行状态监控外，Iris M系统还可用于分析桥梁、建筑等结构的结构完整性，以及生物医学监控应用，如评估个体呼吸作用。

四、Iris M系统的工作原理

Iris M系统使用装在Vanguard三脚架上的FLIR 2.3Mpixel Grasshoppper3相机，以默认分辨率为1920x1050、速度为120帧/秒的规格获取单色图像数据。从相机获取的数据会通过USB 3.0接口传输到平板电脑上，在此使用公司专用软件进行分析。软件中的Motion Amplification算法会逐帧分析每幅图像的像素，确定场景中哪些部分在移动，并将所有运动振幅的幅度更改放大至肉眼可见的程度。用户可以通过图形用户界面选择图像的某一部分进行进一步分析，系统会显示与这些区域关联或与时间相关的强度数据。然后，可以使用各种数学函数（如快速傅里叶变换，又称FFT）将与时间相关的强度数据集转换为与频率相关的强度数据，并向用户呈现场景所选部分不同频率的绝对未放大振幅和振动阶段。

五、结论

监测机器微小振动的图像动态是保障机器正常运行的重要手段。Iris M非接触式视频处理系统以其独特的优势解决了传统方法的局限性，为用户提供了更加便捷、高效、准确的机器振动监测方案。随着技术的不断发展，相信未来会有更多类似的创新产品涌现，为工业生产和设备维护带来更加智能化的解决方案。