[发明专利]基于CNC齿轮测量中心的测量异常值处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于CNC齿轮测量中心的测量异常值处理方法，属于测量技术领域。

背景技术

齿轮是一种重要的机械传动装置，它广泛的应用于汽车工业、航空航天、机床以及精密仪器等领域。随着科学技术的发展，人们对齿轮的精度要求越来越高，这就对齿轮的加工和测量设备的精度提出了考验。CNC（计算机数控）齿轮测量中心是一种最常用的齿轮传动装置及齿轮加工刀具的测量仪，很多外界干扰因素会影响到其测量精度，如机械振动对测头的影响和冲击电流对数据采集卡的影响，在外界的干扰下，CNC齿轮测量中心的测量数据就会出现异常。

齿轮测量异常值的存在会严重恶化测量数据的品质，进而会严重影响齿轮误差评定的准确性。如何自动辨识和修正测量异常值，从而降低异常值对仪器测量精度的影响一直是精密量仪厂家保密的核心技术。目前CNC齿轮测量中心在异常数据处理方面主要采用观察被测工件误差图的方法，如果误差图中有尖峰脉冲出现，则认为存在测量异常值，要采用滤波的方式将此测量异常值滤掉。但这个方法存在一个缺陷，将异常值滤掉后会在异常值处出现一个空穴，在精密齿轮测量的误差评定中势必会造成此处误差评定的错误，极端情况下会影响到误差评定的等级，并且这种方法在异常值的判断上主观性较强，必然会带来主观因素的影响。

灰色系统理论能够模拟和预测信息，可以辨识异常值并将异常值修正，因此可以采用特定的方法将其应用于CNC齿轮测量中心的异常值处理方法中。由于齿轮实际测量过程中测量数据形式的千变万化和误差曲线形状的多种多样，灰色系统的经典模型因精度不够而无法直接适用于精密齿轮测量的误差数据处理中，因而需要对经典模型进行改进。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有对齿轮测量异常值的处理方法中，将异常值滤掉造成误差评定的错误并且对异常值的判断受主观因素的影响的问题，提供一种基于CNC齿轮测量中心的测量异常值处理方法。

本发明包括以下步骤：

步骤一：根据CNC齿轮测量中心的测量数据，计算被测工件各点的原始误差值                                                ，； 

步骤二：运用一次累加方法，对原始误差值逐一进行预处理，生成，； 

步骤三：将作为GM(1,1)模型的初始值输入，得到原始累加序列预测函数，其表达式为：

公式一：，，

式中为扰动系数，为发展系数，为灰作用量； 

步骤四：将原始累加序列预测函数进行逐次累减，获得原始序列预测函数，其表达式为： 

；

步骤五：由工件的原始误差值和原始序列预测函数计算残差，其表达式为：

，，

计算残差的标准差S为：

；

步骤六：将残差与做比较，其中为采用BP神经网络的方法确定的识别系数，当残差时，确定此原始误差值为异常值，并采用代替该异常值，实现对齿轮测量中心测量异常值的自动辨别和修正。

本发明的优点是：

本发明采用灰色系统理论来处理CNC齿轮测量中心的测量异常值，将改进后的GM(1,1)模型应用到CNC齿轮测量中心的测量异常值处理中，实现了对异常值的自动辨识和修正，减小了外界干扰对测量数据的影响，提高了CNC齿轮测量中心的测量精度。

本发明采用了优化的初始值选择方法改进了GM(1,1)模型，该初始值选择方法在初始值上增加了乘性扰动系数作为GM(1,1)模型的初始值进行输入，使最优拟合曲线通过初始值，并对所有的初始值逐一乘以扰动系数，每一个初始值对应一条残差曲线，本发明方法得到了n条残差曲线，在n条里面选择一条最好的，而最好的评价标准就是残差的平方和最小，由此克服了局部最小的缺陷，实现了全局最优。这种方法通过对GM(1,1)模型的初始值的选取方法的改进，减小了初始值的选取对预测结果的影响，从而提高了模型的精度。减小了异常值对评定结果的影响，提高了CNC齿轮测量中心的测量精度。

本发明适用于CNC齿轮测量中心测量内齿轮、外齿轮、锥齿轮、蜗轮、蜗杆等齿轮传动装置和剃齿刀、插齿刀、齿轮滚刀、蜗轮滚刀等齿轮加工刀具。

附图说明