加入温度误差项的动态测量误差修正灰色模型

动态测量中的温度变化会使测量结果产生温度误差。采用插入高精度标准信号的误差实时分离方法无法将温度误差从测量信号中分离出来 ,因此必须在动态测量误差修正灰色模型中加入测量仪器的温度误差项 ,以提高模型的误差修正精度     

任意方向上直线度误差的评定新方法

针对任意方向上直线度误差评定存在的非线性方程组求解困难、评定结果不精确、数据处理不能实现自动化等问题,提出将任意方向上直线度误差的评定问题,转化为给定平面内直线度误差与圆度误差的评定问题,推导数据处理方法与误差评定方法,并通过测量验证所提出方法的可行性。结果表明,所提出的方法不仅简单、易于计算机自动数据处理,而且评定精度比一般的方法提高约5%。     

评定圆柱面形状误差的方法

较为系统地提出了精确评定圆柱面形状误差的统一数学模型；介绍了误差评定求解的优化理论和方法，以及求解过程中的删点方法和利用模拟基准件对测量仪器或测量结果验证的方法。经实验验证，该方法果可行的。     

基于LINGO的直线度误差精确评定

针对直线度误差求解难的问题,提出了基于LINGO软件的符合最小条件的误差计算方法,编制了通用计算程序,最后以实例验证了方法的可行性。     

基于MATLAB的圆度误差精确评定

针对圆度误差求解难的问题，提出了基于MATLAB软件的符合最小条件的误差计算方法。编制了通用计算程序，最后以实例验证了方法的可行性。     

基于影像测量法的渐开线圆柱直齿轮齿形误差评定新方法

针对现行齿形误差测量方法误差来源多、存在评定原理误差等缺点,提出一种利用JT12A-A型数字式投影仪采集测量数据,实现渐开线圆柱直齿轮齿形误差评定的新方法。理论分析和实验结果表明,该方法具有数据采集精度高、测量过程人工干预少、评定方法不存在原理误差、评定精度高等优点。     

基于遗传算法的机器零件圆柱度误差评定方法研究

为解决机器零件圆柱度误差在线评定过程复杂和精度较低的问题,将遗传算法应用于圆柱度误差在线评定方法的研究中。根据测量装置的工作原理,建立了圆柱度误差评定的数学模型,并对其进行了简化;采用实数编码和引入迁移算子的遗传算法对最小区域圆柱度误差进行了评定,通过设计圆柱度误差在线检测装置,利用Matlab和VC混合编程的方式,完成了圆柱度误差评定系统的构建,最后采用实验数据对系统性能进行了测试。研究结果表明,所构建的误差评定系统能够简化误差评定过程,并可满足机器零件精度检验的要求。     

基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差建模

为最大限度减少热误差对数控机床加工精度的影响,尝试结合灰色理论和人工神经网络各自对数据处理的优点,提出一种基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差补偿模型.在一台处于实际加工状态的数控车床上进行试验,采用数字式温度传感器测量经过优化选取的对热误差有关键影响的机床构件和加工环境的温度数据,采用非接触式位移传感器获得机床加工热误差数据,在不断调整灰色模型数据序列长度及神经网络权值、阈值的基础上,最终建立热误差补偿模型.通过与传统灰色模型和神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有对原始温度和热误差数据要求低、计算简便、预测精度高、鲁棒性强等优点,可用于各种复杂实际加工场合中的数控机床热误差实时补偿.     

凸轮升程误差的评定方法

凸轮测量是依据凸轮副从动件升程削断凸轮轮廓形状误差的过程。测量时凸轮理想形状相对于实际形状位置,应符合GB1953—80“最小条件”的规定。按“最小条件”评定凸轮的升程误差所确定的误差值准确,避免因测量基准不同而测量结果各异所引起的误判。一、升程误差“最小”的充要条件凸轮升程误差符合“最小条件”是客观存在,使升程误差符合“最小条件”不难实现,分析图1所示的升程误差曲线可发现:如果将凸轮的测量起始点改变一个 △α,误差曲线以“桃尖”为分界,左侧增高,右侧降低(如虚线曲线);如果测量起始点改变     

基于经验模态分解方法的圆度误差评定方法研究

针对圆度误差测量过程中因干扰信号影响估计精度的问题,提出基于经验模态分解的圆度误差评定方法。圆度误差测量数据包含多种信号成分,其中圆度误差信息只包含于表面形状误差信号,表面粗糙度误差信号、表面波纹度信号及噪声信号为干扰成分。利用具有数据自适应性的经验模态分解对圆度测量信号进行分解,实现各类信号成分分离;采用信号波数作为各信号成分的分离指标,实现形状误差信号提取,并利用其估计结构圆度误差。通过数值仿真和实例分析验证方法的有效性。     

掌握测量误差知识提高测量的精度

介绍了测量误差的分类、性质,阐述了提高测量的精度及减少测量误差的方法。     

基于遗传算法的回转体零件轮廓度误差评定方法

提出一种基于生物遗传算法的回转体零件轮廓度误差最小区域评定方法 ,以圆柱度误差评定为例 ,介绍了该算法的应用     

动态测量系统均匀设计理论研究

在建立全系统“白化”误差模型的基础上,依据动态误差分解与溯源的结果,提出了动态系统均匀设计的理论和基本方法。首先根据动态系统总精度损失规律,采用神经网络误差分解方法,得到各组成单元的精度损失函数。通过对各单元精度损失的不均匀性和不合理性分析,按照等寿命设计原则,对系统薄弱环节的精度损失函数进行了均匀设计建模,指出了提高系统寿命的途径和方法。仿真实例证明,该理论与方法是正确的、有效的。     

基于灰色关联度法的汽车转向操纵动态特性评价

为解决汽车转向操纵动态特性的评价问题,提出了一种主观评价汽车转向操纵动态特性的综合评价方法。针对在主观评价中,专家所打的分数无法避免个人因素的影响而具有一定灰色性与模糊性的问题,采用灰色关联度法处理专家所打的分数,并通过模糊数学方法来计算汽车转向操纵动态特性的综合得分。最后,通过实例计算,比较了采用该方法得到的汽车转向操纵动态特性的计算结果与实际专家平均打分结果,验证了该评价方法的正确性与可行性。     

基于ICA的动态测量误差分解重构方法

提出了利用独立成分分析（ICA）方法对动态测量误差进行分解重构的方法。详细介绍了利用ICA方法进行误差分解重构的基本算法,利用三坐标测量机和双频激光干涉仪设计了动态测量误差测量装置,并进行了实验。分别利用自适应滤波、小波分析和ICA方法对动态误差数据进行处理,分离重构线性变化、周期变化的系统误差和动态随机误差。研究结果表明,要精确分析动态测量误差和辨别误差组成成分,必须充分应用测量得到的误差总体样本进行分析。与自适应滤波、小波分析两种方法相比,利用ICA方法可以更有效地精确分离重构线性变化、周期变化的系统误差和动态随机误差。     

一种基于灰度向量匹配的平面绝对位移测量方法

对于平面位移的测量,传统方法需要采用特殊机构将其分解为两个线性位移和一个角位移分别测量,因而测量系统复杂。随着数字图像处理技术的不断发展,采用该技术进行位移的测量已经成为现代测量技术发展的新方向。本文提出了一种新的基于图像处理的平面位移测量方法。该方法采用事先通过标定的图像,对自然标志（特征点）的提取和基于灰度向量匹配来完成绝对位移的测量。最后经实验验证了该原理的可行性。     

基于误差转换及图像域的圆度评定方法

针对工程应用中圆度误差评定方法存在理论深奥、计算复杂、检测效率低且不适用于大容量采样点的问题,提出了一种基于误差转换及图像域的圆度误差评定方法。该方法首先将图像域测量得到的原始圆度误差进行转换,使其满足误差评定的要求;然后以最小二乘圆为起始圆,寻求半径或半径差的“极大中的极小”,通过对最小二乘圆进行小尺度平移,并用遗传算法得到该平移规划坐标,从而获得平移后的理想圆并求得圆度误差值;最后对某型号零件进行试验,试验结果与用三坐标测量得到的结果相吻合,表明该方法可以有效、正确地进行圆度误差的评定。     

一种基于最小条件的线轮廓度误差评定方法

提出一种模拟实际量具测量过程的方法来评定线轮廓度误差。该方法遵循国家标准中对形状公差的最小条件要求,通过分析测量点与对应包络边界的位置关系,将测量点集视为刚体,计算边界收缩至最小区域的过程中刚体与边界可能出现的相对运动,最终使所有测点位于最小包容区域内。结果表明：所提方法的评定过程相对于常用优化算法的大范围搜索更有全局性与单一性,可有效避免出现由算法缺陷导致搜索结果陷入局部解的情况。该方法适用于线轮廓度误差的评定。