一种轴类零件圆柱度的超差测定方法，该方法首先用三坐标测量机对轴的圆柱面测量四次并分别获取测点坐标，建立了最小区域圆柱度误差评定模型；用粒子群算法分别搜索四次测量轴与坐标平面xoy的交点坐标、轴线方向向量的实际值及最小区域圆柱度误差；构建参数矩阵并求其协方差阵，获取交点坐标及轴线方向向量的不确定度、相关不确定度并计算单个测点测量值的不确定度；执行自适应蒙特卡洛算法获得圆柱度误差不确定度值及其在设定的置信概率下的包含区间。本发明专利技术中蒙特卡洛算法次数不断增加，直至所需要的各种结果达到统计意义上的稳定，能够同时计算最小区域圆柱度误差、圆柱度误差不确定度及其包含区间，准确测定圆柱度超差的轴类零件。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种圆柱度的超差测定方法，尤其涉及一种，属于精密计量与计算机应用领域。
技术介绍
形状误差是评定机械零件的重要指标，其大小对产品质量及其使用寿命至关重要，在生产中要加以测量和控制。评定形状误差有多种方法，以圆柱度误差评定为例，评定方法有最小区域法、最小二乘法、最大内切法和最小外接法，但各种方法得出的结果都不相同，甚至差异很大，导致产品出现误收或误废，直接影响产品的质量和成本，因此国际标准IS0/1101和国家标准GB/T1958-2004都规定，形状误差值用包容实际被测要素且具有最小宽度E或最小直径ΦΕ的包容区域来表示(简称最小区域法)，并以此为仲裁方法。以最小区域法评定形状误差，能够在不改变硬件设备的前提下，提高测量设备的检测精度。一个科学完整的测量结果，除了应给出被测量的最佳估计值外，还应同时给出测量结果的不确定度。不确定度必须正确评价，否则会导致工件的误收和误废。因此如何快速精确评定不确定度成为测定零件是否合格的关键。为此，国家计量技术规范JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》(简称GUM)规定了测量不确定度的评定与表示的通用规则，它对科学研究、工程技术、以及商贸中大量存在的测量结果的处理和表示，具有指导意义。由于基于GUM的测量不确定度评定方法容易受到直接测量量相关性的限制，特别是对于非线性模型，在使用GUM计算测量不确定度时计算过程中存在诸多近似，导致计算的精度降低；加之其严格的解析操作在实践中有时缺乏可操作性，给测量不确定度的评定带来不便。针对GUM中测量不确定度评定方法存在的不足，2008年国际标准化组织正式颁布了 IS0/IEC导则98-32008 (GUM)及其一系列补充标准，使不确定度的应用更加科学合理。轴类零件是机械产品的重要组成部分，其精度的高低对产品的质量及其使用寿命至关重要，衡量轴类零件形状误差大小的指标有轴线直线度、轴剖面素线直线度、横截面圆度及轴的圆柱度误差，因为圆柱度误差能够同时反映轴的横截面圆度、轴剖面素线直线度和轴线直线度误差，因此被广泛应用于轴类零件形状误差评定。测量圆柱度误差设备有圆柱度仪、三坐标测量机(CMM)等，虽然圆柱度仪测量精度高，但因价格昂贵，对测量环境要求高而使其应用受到一定限制。目前在实验室、工厂常用CMM测量圆柱度误差，使用CMM测量圆柱度误差时得到的是一系列离散测点值，需要经过数据处理求解圆柱度误差，目前的三坐标测量机只是给出最小二乘拟合的圆柱度误差，既没有给出最小区域法的圆柱度误差(最小区域圆柱度误差)，更没有对测量结果的不确定度进行评价。虽然近年来一直有学者致力于最小区域圆柱度误差求解研究，提出了多种计算方法，但是没有对最小区域圆柱度误差的测量不确定度进行评价；仅有极少数学者研究了采用GUM方法通过对圆柱度误差最小二乘评定模型求一阶导数近似计算圆柱度误差不确定度，由于最小二乘法本身提供的仅是形状误差的近似评价结果，并不保证解的最小区域性，按最小二乘法计算的结果比最小区域法求得结果大1.8% 30%，平均过估计为10%。因而不能准确测定轴类零件是否超差。综合上述分析，当前对相关领域研究工作存在的不足主要是:缺乏能够对轴类零件圆柱度是否超差进行准确测定的方法。
技术实现思路
本专利技术提供一种能够提高误差识别精度的。本专利技术的技术方案为:一种，包括如下步骤:步骤I以测量平台上任意一点ο为原点，做三条互相垂直的数轴X轴，y轴和z轴，建立测量空间直角坐标系oxyz，坐标平面xoy位于测量平台上，将被测轴置于测量空间直角坐标系oxyz中且被测轴的轴线L与OZ轴平行，轴线L的理想方向向量为(P，q, I)，P，q和I分别为轴线L沿X，y和z方向的理想方向向量，轴线L与坐标平面xoy的理想交点为O' (a, b, O)，a，b和O分别为理想交点O'在测量空间直角坐标系oxyz下的坐标值，轴线L可以表示为，权利要求1.一种，其特征在于，具体步骤如下: 步骤I以测量平台上任意一点O为原点，做三条互相垂直的数轴X轴，y轴和Z轴，建立测量空间直角坐标系oxyz，坐标平面xoy位于测量平台上，将被测轴置于测量空间直角坐标系oxyz中且被测轴的轴线L与OZ轴平行，轴线L的理想方向向量为(P，q, I)，P，q和I分别为轴线L沿X，y和z方向的理想方向向量，轴线L与坐标平面xoy的理想交点为O' (a, b, O)，a，b和O分别为理想交点O'在测量空间直角坐标系oxyz下的坐标值，轴线L可以表示为，全文摘要一种，该方法首先用三坐标测量机对轴的圆柱面测量四次并分别获取测点坐标，建立了最小区域圆柱度误差评定模型；用粒子群算法分别搜索四次测量轴与坐标平面xoy的交点坐标、轴线方向向量的实际值及最小区域圆柱度误差；构建参数矩阵并求其协方差阵，获取交点坐标及轴线方向向量的不确定度、相关不确定度并计算单个测点测量值的不确定度；执行自适应蒙特卡洛算法获得圆柱度误差不确定度值及其在设定的置信概率下的包含区间。本专利技术中蒙特卡洛算法次数不断增加，直至所需要的各种结果达到统计意义上的稳定，能够同时计算最小区域圆柱度误差、圆柱度误差不确定度及其包含区间，准确测定圆柱度超差的轴类零件。文档编号G01B21/20GK103115601SQ20131005347公开日2013年5月22日 申请日期2013年2月19日 优先权日2013年2月19日专利技术者温秀兰, 赵艺兵, 潘俊, 王东霞, 朱晓春, 盛党红 申请人:南京工程学院本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种轴类零件圆柱度的超差测定方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1以测量平台上任意一点o为原点，做三条互相垂直的数轴x轴，y轴和z轴，建立测量空间直角坐标系oxyz，坐标平面xoy位于测量平台上，将被测轴置于测量空间直角坐标系oxyz中且被测轴的轴线L与oz轴平行，轴线L的理想方向向量为(p,q,1)，p,q和1分别为轴线L沿x，y和z方向的理想方向向量，轴线L与坐标平面xoy的理想交点为O′(a,b,0)，a,b和0分别为理想交点O′在测量空间直角坐标系oxyz下的坐标值，轴线L可以表示为，x-ap=y-bq=z1,步骤2令j=1，j为测量序数步骤3使用三坐标测量机测得被测轴的圆柱面的测点Pij(xij,yij,zij)，Pij为第j次测量的第i个测点，i为测点序号，i=1,2,…,n,n为测点数目且n为正整数，xij，yij和zij分别为测点Pij在测量空间直角坐标系oxyz下的坐标值，步骤4建立最小区域圆柱度误差的目标函数，所述目标函数为：Ej=f(aj,bj,pj,qj)=min(max(Rij)?min(Rij))=min(Rmaxj?Rminj)其中，Rij=[xij-(pjzij+aj)]2+[yij-(qjzij+bj)]2式中aj,bj分别表示第j次测量的轴线L与坐标平面xoy的交点的x坐标值、y坐标值，pj,qj分别表示第j次测量的轴线L沿x和y方向的方向向量，Rij为第j次测量的测点Pij到轴线L的距离，Ej为第j次测量得到被测轴的最小区域圆柱度误差，Rmaxj为第j次测量的n个测点Pij到轴线L的距离Rij中的最大值，所述最大值对应的测点坐标为（xmaxj，ymaxj，zmaxj），Rminj为第j次测量的n个测点Pij到轴线L的距离Rij中的最小值，所述最小值对应的测点坐标为（xminj，yminj，zminj），步骤5使用粒子群算法求解步骤4所述的目标函数，获得第j次测量的轴线L的aj,bj,pj,qj值及最小区域圆柱度误差Ej，如果j>4，则转入步骤7，否则， 进入步骤6，步骤6令j=j+1，返回步骤3，步骤7计算Ej的平均值获得被测轴的最小区域圆柱度误差分别计算aj,bj,pj及qj的平均值及由步骤5得到的四组轴线L的aj,bj,pj,qj值构建参数矩阵Ir，Ir=a1b1p1q1a2b2p2q2a3b3p3q3a4b4p4q4,步骤8求参数矩阵Ir的协方差阵V，获取轴线L的a,b,p,q估计值的不确定度ua,ub,up,uq及相关不确定度uab,uap,uaq,uba,ubp,ubq,upa,upb,upq,uqa,uqb,uqp,V=cov(Ir)=ua2uabuapuaqubaub2ubpubqupaupbup2upquqauqbuqpuq2其中，cov(Ir)表示对参数矩阵Ir求协方差阵，ua,ub,up,uq分别为轴线L的a,b,p,q估计值的不确定度，uab,uap,uaq分别为a估计值与b估计值,p估计值,q估计值之间的相关不确定度，uba,ubp,ubq分别为b估计值与a估计值,p估计值,q估计值之间的相关不确定度，upa,upb,upq分别为p估计值与a估计值,b估计值,q估计值之间的相关不确定度，uqa,uqb,uqp分别为q估计值与a估计值,b估计值,p估计值之间的相关不确定度，其中，uab=uba,uap=upa,uaq=uqa,ubp=upb,upq=uqp，步骤9根据三坐标测量机精度、测量条件、环境因素计算单个测点测量值的不确定度u0，步骤10执行自适应蒙特卡洛算法，求解圆柱度误差不确定度及其设定置信概率下的包含区间，步骤10.1令指针h=1，步骤10.2执行蒙特卡洛算法，得到圆柱度误差r为蒙特卡洛算法所产生模拟量组数的序号，r=1,2,...,M,M为所产生模拟量的组数，M=104，并将按照从小到大顺序排序，如果几个圆柱度误差相等，则相等的圆柱度误差任意排序，得到排序后的圆柱度误差步骤10.2.1选取任意一次测量获得的测点坐标，分别以步骤4得到的最大值对应的测点坐标xmaxj，ymaxj，zmaxj、步骤4得到的最小值对应的测点坐标xminj，yminj，zminj为均值，以步骤9得到的单个测点测量值的不确定度u0的平方为方差，产生服从正态分布的随机数，表示均值为*、方差为的正态分布，*分别为xmaxj，ymaxj，zmaxj，xminj，yminj和zminj，并从服从正态分布N(xmaxj,u02),N(ymaxj,u02),N(zmaxj,u02),N(xm...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：温秀兰，赵艺兵，潘俊，王东霞，朱晓春，盛党红，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
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