一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法，所述方法包括：分析回转体测量系统的误差来源，并针对每种误差分析其对测量结果的影响形式；对误差来源进行不同参数的组合，控制测量条件，在不同误差源参数组合下利用标准环规进行实验数据的采集；采用K折交叉验证进行基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿模型的训练；验证上述误差补偿模型的误差补偿效果，将测试样本输入训练完成的误差补偿模型中，计算误差补偿模型对误差的预测值，并对样本中测量值进行误差补偿，分析误差补偿模型的有效性；将训练好并验证有效的误差补偿模型运用到实际测量中，对测量结果进行有效的误差补偿，提高测量精度。

A method of error compensation based on the gradient lifting tree for the measurement system of rotating body

The invention discloses a method for error compensation of a rotary body measurement system based on a gradient lifting tree. The method includes: analyzing the error source of the rotary body measurement system, and analyzing the influence form of each error on the measurement result; combining different parameters of the error source, controlling the measurement conditions, and experimenting with the standard ring gauge under the combination of different error source parameters Data acquisition; k-fold cross validation is used to train the error compensation model of the rotary body measurement system based on the gradient lifting tree; the error compensation effect of the above error compensation model is verified, the test sample is input into the error compensation model after training, the error prediction value of the error compensation model is calculated, and the error compensation of the measured value in the sample is carried out, and the error compensation model is analyzed In order to improve the accuracy of measurement, the trained and verified error compensation model is applied to the actual measurement.

【技术实现步骤摘要】
一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法
本专利技术涉及回转体测量系统误差补偿领域，尤其涉及一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法。
技术介绍
在航空航天、汽车制造、船舶制造等国民经济重点发展的行业中，薄壁回转体零件是其中极为关键的零件，往往用于发动机、涡轮套筒、汽缸、舱体结构、惯性元件框架等部件中。这些零件常需要和其他回转体零件配合安装，所以需要有很好的加工精度以保证尺寸匹配。而回转体的高精度测量是检验这类回转体零件的加工精度以及各项形位误差是否在要求范围内的重要手段。随着世界科学技术和经济的飞速发展，现代制造业中产品的检测环节对回转体的测量精度有了更高的要求。在回转体的高精度测量过程中，测量系统的动态误差成为影响测量精度的重要因素，精准的对回转体测量系统进行误差补偿就成了亟待解决的问题。现有的对于回转体测量系统的误差补偿方法大多只能针对一种影响测量精度的因素，且实现方法繁琐，效率低，不能满足在复杂环境下的测量系统的误差补偿。在实际测量中，影响测量精度的因素十分复杂，因此需要建立一个综合考虑多种因素的误差补偿模型对测量系统的测量结果进行误差补偿。近几年随着人工智能、机器学习的飞速发展，对复杂测量系统的误差补偿有了新的方法。梯度提升树(GBDT)作为集成学习的一个重要算法，近几年在机器学习领域有着广泛的应用并表现卓越。基于梯度提升树建立回转体测量系统的误差补偿模型能很好的进行误差补偿，对提高回转体测量系统的测量精度、促进制造业的发展皆具有重要的意义。
技术实现思路
<br>本专利技术提供了一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法，本专利技术对回转体测量系统进行误差补偿，提高了测量精度，详见下文描述：一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法，所述方法包括：分析回转体测量系统的误差来源，并针对每种误差分析其对测量结果的影响形式；对误差来源进行不同参数的组合，控制测量条件，在不同误差源参数组合下利用标准环规进行实验数据的采集；采用K折交叉验证进行基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿模型的训练；验证上述误差补偿模型的误差补偿效果，将测试样本输入训练完成的误差补偿模型中，计算误差补偿模型对误差的预测值，并对样本中测量值进行误差补偿，分析误差补偿模型的有效性；将训练好并验证有效的误差补偿模型运用到实际测量中，对测量结果进行有效的误差补偿，提高测量精度。本专利技术提供的技术方案的有益效果是：1、本专利技术基于梯度提升树算法提出了一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿，该方法具有良好的补偿效果和稳定性，能有效提高测量的精度；2、本专利技术相比于神经网络等误差补偿模型具有较高的建模效率，同时，能够只用较小的训练样本训练出有好的误差补偿效果的模型，且有更强的泛化能力。能使自主研制的回转体内径测量机的测量误差从4.7μm减小至1.2μm，误差减少74.5％，具有工程应用价值。附图说明图1为回转体测量机的示意图；图2为Z轴导轨系统及角运动误差的示意图；图3为转台不同转速对测量误差的影响示意图；图4为传感器不同测量距离对测量误差的影响示意图；图5为测试样本的测量误差图；图6为3折交叉验证的原理图；图7为误差补偿模型建模与测试流程图；图8为梯度提升树模型补偿效果图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。实施例1为了实现对测量结果进行有效的误差补偿，本专利技术实施例提供了一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法，该方法包括以下步骤：101：分析回转体测量系统的主要误差来源，并针对每种误差分析其对测量结果的影响形式；1)导轨的制造误差对测量结果的影响由于测量机运动导轨不可避免的存在制造误差，所以Z轴的角运动误差不可避免地存在于测量系统中，由于角运动误差的存在使得测头在不同高度的测量值存在相应偏差，如图2所示，该偏差会影响系统测量精度。测量误差与测量机Z轴在不同高度上的角运动误差有十分强的相关性，所以测量高度可以作为误差补偿模型的一个输入量。2)转台的旋转误差回转体的内径测量方案是需要转台带动回转体每旋转特定角度进行一次测量的，转台的旋转速度和自身旋转精度都会影响最终的测量结果。在稳定试验环境下，选取5种转台转速对标准件同一截面进行测量实验，每组试验参数分别测量10次，并取平均值以消除随机误差的影响。图3为转台的不同转速对测量误差的影响，由图可知在单一测量截面内转台转速对测量精度有十分显著的影响，随着转台转动速度的增加，测量误差也随之增加。3)传感器测量误差位移传感器作为测量单元，其本身的误差包括了传感器制造误差、模拟电路的误差等，该设备所用传感器的测量精度与测量距离有关。测头传感器参数如表1所示。选取3种测量距离，每组试验参数分别测量10次。图4为不同测量距离对应的传感器的测量误差，由图可知，传感器测量距离越长，测量误差越大，精度越低。102：对误差来源进行不同参数的组合，控制测量条件，在不同误差源参数组合下利用标准环规进行实验数据的采集；具体实现时，不同参数的组合可以为对5种转台转速和15种测量高度组合成的75个测量组，还可以根据实际应用中的需要组合成其他的组合，本专利技术实施例对此不做限制。其中，测量条件为对实验环境的温湿度和振动进行严格控制，使测量机处在一个稳定的环境中。标准环规为天津市计量监督检测科学研究院检定过的中截面直径为114.9991mm的标准环规，该术语为本领域技术人员所公知，本专利技术实施例对此不做赘述。103：将实验数据分成训练样本和测试样本；104：采用K折交叉验证的方法进行基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿模型的训练；其中，该补偿模型以测头的测量值、转台转速、测量高度三个参数为输入量，以误差补偿值作为输出量。105：验证上述误差补偿模型的误差补偿效果，将测试样本输入训练完成的误差补偿模型中，计算误差补偿模型对误差的预测值，并对样本中测量值进行误差补偿，分析误差补偿模型的有效性；106：将训练好并验证有效的误差补偿模型运用到实际测量中，对测量结果进行有效的误差补偿，提高测量精度。实施例2本专利技术实施例针对一切回转体测量系统，但是实验平台是基于自主研制的回转体内径测量机，其配备有SOLARTRON公司的DPR5P高精度位移传感器，如图1所示。回转体内径测量机的结构主要包括：底部基座、转台、测量架和测头。测量时，待测回转体工件固定在转台上，测头伸入回转体中，被测件随着转台进行回转运动，可以高效率地完成测量任务。分析该回转体测量系统中的误差来源，在该测量系统中误差主要来源于(1)测量系统的结构误差；(2)测头传感器的测量误差；(3)底部转台旋转误差；(4)测量环境温度变化引起的热误差；(5)测量系统数据处理误差；(6)外界本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法，其特征在于，所述方法包括：/n分析回转体测量系统的误差来源，并针对每种误差分析其对测量结果的影响形式；/n对误差来源进行不同参数的组合，控制测量条件，在不同误差源参数组合下利用标准环规进行实验数据的采集；/n采用K折交叉验证进行基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿模型的训练；/n验证上述误差补偿模型的误差补偿效果，将测试样本输入训练完成的误差补偿模型中，计算误差补偿模型对误差的预测值，并对样本中测量值进行误差补偿，分析误差补偿模型的有效性；/n将训练好并验证有效的误差补偿模型运用到实际测量中，对测量结果进行有效的误差补偿，提高测量精度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于梯度提升树的回转体测量系统误差补偿方法，其特征在于，所述方法包括：
分析回转体测量系统的误差来源，并针对每种误差分析其对测量结果的影响形式；
对误差来源进行不同参数的组合，控制测量条件，在不同误差源参数组合下利用标准环规进行实验数据的采集；
采用K折交叉验证进行基于梯度提升树的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨孝鸿，李醒飞，谭文斌，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12