【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金属垫片尺寸测量，更具体地说，本专利技术涉及一种金属垫片尺寸测量误差分析系统及方法。
技术介绍
1、金属垫片广泛应用于机械、电子、汽车等领域，用于实现设备之间的精密密封和结构支撑，由于金属垫片在使用过程中对精度要求极高，其尺寸测量成为确保其性能的关键环节。
2、现有技术存在的不足：在金属垫片尺寸测量时往往依赖于静态的误差检测与校正手段，无法有效识别和分析误差随时间的变化趋势，这种局限性导致系统无法提前预判误差的累积效应，尤其在长时间运行过程中，无法捕捉设备传感器漂移、环境温度波动等因素对误差的长期影响，因此，当误差逐渐累积到一定程度时，相关系统才做出反应，这可能已经影响了测量结果的准确性，从而导致在测量过程中无法进行有效的预防性调整和误差校正，影响了测量的整体稳定性和精度。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种金属垫片尺寸测量误差分析系统及方法，以解决上述
技术介绍
中金属垫片尺寸测量误差分析不准确的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，包括如下步骤：
4、通过传感器采集金属垫片尺寸测量过程中的环境、设备、材料数据，并对采集的数据进行误差检测，将检测后得到的误差数据存储于误差管理数据库中并构建误差分类矩阵；
5、根据影响强度、时间特性和误差关联性构建误差特性向量并进行相关性分析与误差分类，并在测量过程产生误差数据时，根据误差分类
6、根据误差数据的误差变化情况和累积效应识别出主导误差源，并进行误差趋势预测与验证，获取对误差趋势进行预测和验证过程中产生的波动重合信息；
7、对波动重合信息进行分析并生成不同信号，根据生成的不同信号进行测量误差分析策略调整。
8、在一个优选的实施方式中，通过传感器采集金属垫片尺寸测量过程中的环境、设备、材料数据，并对采集的数据进行误差检测，将检测后得到的误差数据存储于误差管理数据库中并构建误差分类矩阵；
9、根据影响强度、时间特性和误差关联性构建误差特性向量并进行相关性分析与误差分类，并在测量过程产生误差数据时，根据误差分类结果判断测量过程中的误差变化情况，确定误差变化的累积效应；
10、根据误差数据的误差变化情况和累积效应识别出主导误差源，并进行误差趋势预测与验证，获取对误差趋势进行预测和验证过程中产生的波动重合信息；
11、对波动重合信息进行分析并生成不同信号，根据生成的不同信号进行测量误差分析策略调整。
12、在一个优选的实施方式中，通过传感器采集金属垫片尺寸测量过程中的环境、设备、材料数据，并对采集的数据进行误差检测，将检测后得到的误差数据存储于误差管理数据库中并构建误差分类矩阵，具体过程如下：
13、环境数据包括对温度、湿度、气流进行监测所采集的数据；
14、设备数据包括对位移传感器进行监测采集的数据与通过光路传感器监测激光测距设备采集的数据；
15、材料数据为材料特性检测的数据，包括金属垫片的热膨胀、变形以及氧化数据；
16、将所有采集的环境、设备、材料数据进行误差检测，并将误差作为误差数据汇总入误差管理数据库中；
17、将检测后得到的误差数据进行时间同步，误差数据包括环境误差数据、设备误差数据和材料特性误差数据，并构建全局误差状态矩阵；
18、将全局误差状态矩阵中的误差数据根据数据类型映射到不同的误差类别中进行结构性排列。
19、在一个优选的实施方式中，根据影响强度、时间特性和误差关联性构建误差特性向量并进行相关性分析与误差分类，具体过程如下：
20、对误差数据进行多维特性评估，从影响强度、时间特性以及误差关联性三个维度进行分析，建立误差特性向量；
21、误差的影响强度表示对测量结果产生的绝对偏差量，通过标准化的方式进行量化，时间特性根据设置的时间长度确定，关联性通过高阶交叉相互信息函数来确定；
22、对误差特性向量中的维度进行加权处理，使用模糊逻辑函数计算各维度的权重，确定误差的优先级以及进行误差分类。
23、在一个优选的实施方式中，并在测量过程产生误差数据时，根据误差分类结果判断测量过程中的误差变化情况，确定误差变化的累积效应，具体过程如下：
24、在测量过程中实时监测各类的误差特性向量变化，并根据环境和设备状态的变化动态调整误差分类结果；
25、监控各个层级的误差变化，在不同的测量场景下调整校正策略；
26、当新的测量数据产生时，根据最新的误差分类结果判断测量过程中是否存在显著的误差变化，根据误差源的时间特性、关联性计算误差的累积效应，自动触发自适应调整机制。
27、在一个优选的实施方式中，根据误差源的时间特性、关联性计算误差的累积效应，自动触发自适应调整机制，具体过程如下：
28、根据误差源在瞬时误差值、时间衰减函数以及关联性权重函数确定累积效应；
29、瞬时误差值表示在时间下，误差源的测量误差；时间衰减函数表示误差在时间上的衰减或放大效应；关联性权重函数表示误差源之间误差源的关联程度；
30、在误差测量过程中计算累积效应并预测误差趋势，根据预测误差趋势制定决策。
31、在一个优选的实施方式中，根据误差数据的误差变化情况和累积效应识别出主导误差源，并进行误差趋势预测与验证，获取对误差趋势进行预测和验证过程中产生的波动重合信息，具体过程如下：
32、获取对误差趋势进行预测和验证过程中产生的波动重合信息，波动重合信息包括周期精度信息与误差变化信息；
33、周期精度信息包括趋势精度一致性指数，误差变化信息包括响应灵敏度动态指数；
34、将获取到的趋势精度一致性指数、响应灵敏度动态指数进行联立生成测量稳定系数；
35、趋势精度一致性指数、响应灵敏度动态指数与测量稳定系数成正比关系。
36、一种金属垫片尺寸测量误差分析系统，用于实现上述一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，包括：
37、数据误差检测模块，用于通过传感器采集金属垫片尺寸测量过程中的环境、设备、材料数据，并对采集的数据进行误差检测，将检测后得到的误差数据存储于误差管理数据库中并构建误差分类矩阵；
38、累积效应确定模块，用于根据影响强度、时间特性和误差关联性构建误差特性向量并进行相关性分析与误差分类，并在测量过程产生误差数据时，根据误差分类结果判断测量过程中的误差变化情况，确定误差变化的累积效应；
39、趋势验证模块，用于根据误差数据的误差变化情况和累积效应识别出主导误差源，并进行误差趋势预测与验证，获取对误差趋势进行预测和验证过程中产生的波动重合信息；
40、策略调整模块，用于对波动重合信息进行分析并生本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：通过传感器采集金属垫片尺寸测量过程中的环境、设备、材料数据，并对采集的数据进行误差检测，将检测后得到的误差数据存储于误差管理数据库中并构建误差分类矩阵，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：根据影响强度、时间特性和误差关联性构建误差特性向量并进行相关性分析与误差分类，具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：并在测量过程产生误差数据时，根据误差分类结果判断测量过程中的误差变化情况，确定误差变化的累积效应，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：根据误差源的时间特性、关联性计算误差的累积效应，自动触发自适应调整机制，具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：根据误差数据的误差变化情况和累积效应识别出主导误差源，
7.根据权利要求6所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：对波动重合信息进行分析并生成不同信号，根据生成的不同信号进行测量误差分析策略调整，具体步骤如下：
8.一种金属垫片尺寸测量误差分析系统，用于实现权利要求1-7中任一项所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：通过传感器采集金属垫片尺寸测量过程中的环境、设备、材料数据，并对采集的数据进行误差检测，将检测后得到的误差数据存储于误差管理数据库中并构建误差分类矩阵，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：根据影响强度、时间特性和误差关联性构建误差特性向量并进行相关性分析与误差分类，具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种金属垫片尺寸测量误差分析方法，其特征在于：并在测量过程产生误差数据时，根据误差分类结果判断测量过程中的误差变化情况，确定误差变化的累积效应，具体过程如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：李牟，胡宝银，李海龙，陈军，申强，郑英利，王洋，李博，张琪，姚丹，李嘉昕，王宇，邢树江，汪洪艳，游茜诗，董晓贺，贺鑫，张小哲，苑立宇，牟岩峰，牟岩，
申请(专利权)人：长春蓝天密封技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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