精密减速器回差试验台的精度特性

精密减速器回差试验台是非标设备,迄今对其精度特性缺乏系统性研究以至于还没有检定规程去评定该类测试设备的计量性能。为了评估精密减速器回差试验台的精度特性,提出了试验台精度的评定方法。首先,分析了精密减速器回差试验台的结构,确定了转矩传感器测量误差、角度传感器测量误差、转矩测量链摩擦转矩以及角度测量链弹性扭转角这四个因素是影响试验台精度的主要误差源。接着,研究了误差源的作用机理,提出了通过滞回曲线将转矩类误差转换为角度类误差的方法,统一了误差的类型。然后,提出了滞回曲线局部线性化的概念,实现了转矩类误差转换为角度类误差的简便计算。最后,根据回差的表达式给出了试验台精度的评定方法,并进行了测试实践。结果表明:几何回差的测试误差为±0.04′;弹性回差的测试误差为±0.06′;总回差的测试误差为±0.04′,回差试验台精度满足要求,本文提出的方法对评定试验台精度是有效的。另外,对精密减速器输出端一转范围内多处测试,能提升测试精度。

ZC1蜗杆齿廓测量测头对准误差修正

测头对准误差对齿轮测量中心ZC蜗杆齿廓偏差测量结果的影响较大,需要建立测头对准误差修正方法。基于ZC1蜗杆齿面方程,建立了蜗杆轴向齿廓测量误差模型,修正得到轴截面上齿廓测量点的轴向坐标,再依据精度标准评定得到蜗杆齿廓偏差,并分析了蜗杆的不同头数、模数和分度圆直径对蜗杆轴向齿廓测量误差的影响规律。在齿轮测量中心上开展了蜗杆轴截面齿廓测量实验,测头对准误差对齿廓形状偏差的影响较小;测头对准误差修正前后齿廓测量总偏差的最大差异由1.2μm降为0.2μm;齿廓形状测量偏差的最大差异由0.5μm降为0.3μm;齿廓倾斜测量偏差的最大差异由2.5μm降为0.4μm。该方法可有效减小齿轮测量中心测头对准误差对蜗杆轴截面齿廓偏差测量的影响。

塑料齿轮加速疲劳寿命试验机研制及试验研究

基于恒定应力加速疲劳寿命测试原理,研制了针对塑料齿轮的试验机,进行疲劳寿命的快速测试。重点研究了试验机的工作原理、结构以及核心零部件的设计。整体上采用卧式结构,设计了专用的齿轮工装来保证测试精度,由温控箱对测试环境温度进行调节控制。该试验装置可以准确测量塑料齿轮的转速、转矩、温度以及循环次数对传动效率的影响。试验结果表明,转矩越大,塑料齿轮在稳定磨损阶段的平均效率越低;平均温度越高,循环次数越少。为塑料齿轮寿命预测和失效形式的研究提供了一种高效可行的方法与装置,具有理论价值与实际应用价值。

齿轮测量中心ZC蜗杆齿廓偏差测量方法

ZC蜗杆传动广泛应用于动力传动机构、精密机床等,蜗杆的各种误差会影响其传动性能,因而对其精度要求越来越高。在蜗杆各项误差中齿廓偏差对性能影响较大,需要对其进行测量及评定。基于齿轮啮合原理和空间几何变换,建立了双面圆弧砂轮磨削下的ZC1蜗杆齿廓数学模型,给出了依据GB/T 10089-2018的蜗杆齿廓偏差评定方法。在哈尔滨精达公司的齿轮测量中心上对一个模数为4 mm的ZC蜗杆试件在轴截面上进行了齿廓偏差测量,得到10次重复测量的齿廓总偏差平均值为5.3μm,其扩展不确定度为1.54μm。本文给出的ZC蜗杆齿廓偏差测量方法,可用于齿轮测量中心蜗杆或滚刀的测量中。

基于区间层次分析法的三坐标测量机精度分配方法

为了提高三坐标测量机(CMM)研发和整机精度设计水平,提出了一种基于区间层次分析法的CMM精度分配方法。首先建立CMM准刚体模型;基于CMM目标精度和行程范围,利用套索算法(LASSO)和正交三角分解对准刚体模型进行全参数、高精度求解,得到CMM的21项几何误差。然后根据CMM结构和运动方式,划分CMM整机的精度层次结构;利用区间层次分析法确定CMM关键零部件相对于几何误差的精度分配权重向量。利用CMM 21项几何误差和精度分配权重向量得到CMM关键零部件的精度分配结果。结果表明,针对目标精度为(4.5+L/400)μm的CMM,利用精度分配方法组装的样机精度达到(2.7+L/400)μm。因此所提出的CMM精度分配方法能够更精确的对CMM关键零部件的精度选取提供依据,提高整机精度,节约整机设计效率,降低研发成本。

基于图像高频增强的塑料齿轮黑点缺陷高精度检测方法

针对现有塑料齿轮端面黑点缺陷检测方法存在对较小黑点识别困难、误检和检测精度不足等问题,提出一种基于图像高频增强的塑料齿轮黑点缺陷高精度检测方法。对塑料齿轮图像的高低频信息进行提取与分离,再将高频信息乘以一定系数与低频信息线性叠加,实现图像高频部分的增强,从而使齿轮黑点更加突出;利用引导滤波进行降噪处理,将与黑点一同增强的其他无关信息(如纹理、噪声等)进行滤除或模糊,避免造成误检;使用LoG_Blob算法对处理后的图像进行斑点检测,进而获取齿轮黑点信息。实验结果表明,该方法能有效提升塑料齿轮黑点缺陷检测的精度。

基于Javaweb的齿轮双啮测量数据云处理系统部署及实现

目的:针对齿轮测量中的双面啮合测量数据在云平台的数据处理问题,主要研究双啮误差评定方法、云端数据处理系统部署,以及云端数据处理软件设计。方法:云平台采用“Linux+Tomcat+MySQL+Java”架构,使用Javaweb技术;给出在云平台部署Web应用的方法;设计齿轮双啮测量数据云处理系统,实现客户端与云端、仪器端与云端的数据交互。齿轮双啮测量数据处理软件设计中的几个要点:网络IP地址、软件前端访问界面、齿轮双啮测量数据库及双啮误差评定。结果:给出软件界面,可实现数据在云平台的上传、下载,并将仪器端上传的齿轮双啮测量相关数据进行误差评定,得到齿轮双啮测量结果,示例中被测齿轮的径向综合总偏差为32.7μm、一齿径向综合偏差为9.5μm,按标准GB/T 38192-2019评定为8级精度。结论:齿轮双啮测量数据云处理系统部署及实现相关技术研究,对精密仪器测量数据云处理具有一定的参考价值。

ZC1蜗杆轴截面齿廓测量误差数值补偿方法

依据ZC1蜗杆轴截面齿廓数学模型,可得到蜗杆轴截面齿廓理论离散点,而在ZC1蜗杆轴截面齿廓坐标测量中,由于x轴对不准引入了原理误差。为此,用细分法、牛顿插值法和三次样条插值法求解出与实际接触点较为接近的齿廓理论接触点,可得到补偿后的齿廓偏差数值。以模数为4 mm的ZC1蜗杆为例,与未作补偿的齿廓总偏差评定结果相比,分别用细分法、3阶牛顿插值法、三次样条法得到补偿后的齿廓总偏差结果,与同一试件在德国克林贝格P26齿轮测量中心得到的法向齿廓总偏差较为接近。给出的补偿方法效果明显,在接触式精密测量中具有一定的通用性。

基于坐标反推法的偏心轮轴升程测量

采用极坐标测量仪、三坐标测量机等通用型测量仪对偏心轮轴进行坐标测量,其主要配备的都是球形测头,无法直接测得偏心轮轴从动件所对应的升程及升程误差。针对此问题提出了一种基于坐标反推法的偏心轮轴升程测量方法。详细介绍了偏心轮轴的结构、对应不同测头的理论升程计算方法。推导了偏心轮轴表面轮廓点坐标反推平面测头、滚子测头和刀口测头的升程模型公式,利用最小二乘圆圆心和回转中心点确定了偏心圆轮的“桃尖”位置。在一台极坐标测量仪上进行了偏心轮轴测量实验,实验结果表明:基于坐标反推法的升程测量方法是有效的,对应3种测头的坐标反推升程与理论升程的差值分别为0.87,0.90及0.90μm,基于坐标反推的升程能够更准确反映从动件实际运动规律。

塑料齿轮传动误差试验机数据采集系统设计

塑料齿轮传动误差试验机是一种新型齿轮测量仪器,针对塑料齿轮传动误差试验机对数据采集系统高速度、多种类、并行采集的技术要求,设计了一款基于Zynq7000的数据采集系统。通过Zynq7000的PL部分实现多路光栅信号的同步采集,设计状态机驱动一个16位精度的ADC芯片ADS8584S采集模拟信号,把采集到的结果写入FIFO中,通过AXI和DMA控制器把数据存储到DDR3中,利用LWIP协议栈实现了数据采集系统和上位机之间以太网通信。经初步验证,该系统可以实现光栅信号和模拟信号采集、电机控制和频率测量等功能,光栅信号采集频率可以达到10 MHz,模信号采集精度可以达到0.06%。系统能够满足试验机数据采集要求,也可以用于其他仪器光栅信号高速采集,采用网络通信,为以后仪器智能测量、远程测量奠定了基础,具有很好的应用前景。

高精度激光追踪控制方法研究

为了实现激光追踪控制系统永磁同步电机的快速响应、高稳态精度、高鲁棒性控制,提出了一种基于改进型非线性扩张状态观测器(NESO)的激光追踪测量控制方法,采用电流预测控制算法提高了系统的动态响应速度,利用改进型NESO消除非线性扰动的干扰,提高了激光追踪控制系统的稳定性和鲁棒性。设定激光追踪控制系统可以实现1 m内猫眼反射镜1 m/s的跟踪,此时电机转速为955 r/min。实验结果表明,当电机转速为955 r/min时,稳态误差为1.7 r/min,速度稳定后向电机添加0.1 N·m的外加负载,速度降幅为1.85%。相较传统的比例积分(PI)控制方法,在转速超调量相同的情况下,改进型NESO控制方法的稳态误差更小,响应速度更快,速度回复更稳定,控制系统整体的抗干扰能力更强。

信赖域半径策略优化L-M算法在激光追踪仪多站位测量中的应用

为了解决Levenberg-Markuardt(L-M)算法在激光追踪仪多站位测量应用中收敛速度慢的问题,本文提出了信赖域半径策略优化L-M算法。通过调整搜索方向的正参数进行信赖域判定,确定每一次迭代最优的方向和步长,使得算法快速收敛到全局最优解。实验结果表明:所提算法有效提高了基于激光追踪仪多站位测量技术的三坐标测量机(CMM)规划测量点体积误差的收敛速度。优化L-M算法与L-M算法的结果具有一致性,但前者的收敛速度更快、算法精度更高。在进行激光追踪仪站位自标定时,L-M算法平均迭代1553次才能迭代到全局最优解,而信赖域半径策略优化L-M算法平均迭代9次即可迭代到全局最优解。在求解CMM测量点的实际坐标时,L-M算法的平均精度为2.30×10^(-7) mm,优化L-M算法的平均精度为8.75×10^(-10) mm。

基于连续小波变换的激光外差干涉非线性误差补偿

测量分辨率和精度的不断提高是激光外差干涉测量的发展趋势,而抑制激光外差干涉测量精度进一步提升的主要因素是周期性非线性误差。提出了一种基于连续小波变换的激光外差干涉非线性误差补偿方法。对非线性误差函数进行Morlet小波变换,利用小波系数矩阵信息提取小波脊线,分析小波脊线上的特征信息,重构一次谐波非线性误差;利用最小二乘非线性拟合方法迭代拟合出二次谐波非线性误差。实验结果表明,将此方法应用于激光外差干涉测量系统中,非线性误差分量由5.97 nm减小到1.09 nm,非线性误差分量减小至原来的18%。该方法可有效抑制非线性误差的影响,并提高激光外差干涉测量的精度。