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      一種機床絲杠誤差信號自適應(yīng)的趨勢檢測方法

      文檔序號:3175286閱讀:223來源:國知局
      專利名稱:一種機床絲杠誤差信號自適應(yīng)的趨勢檢測方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      本發(fā)明屬于信號自適應(yīng)的趨勢檢測領(lǐng)域,具體來說,涉及一種機床絲杠誤差信號 自適應(yīng)的趨勢檢測方法。
      背景技術(shù)
      機床系統(tǒng)本身是一個非線性、非平穩(wěn)的系統(tǒng),機床絲杠誤差信號也具有非線性和 非平穩(wěn)趨勢項。非線性和非平穩(wěn)趨勢項的存在,會導(dǎo)致機床絲杠誤差信號的辨識結(jié)果有較 大的誤差。因此,在信號分析中通常需要進行自適應(yīng)的趨勢平滑處理,這也是信號預(yù)處理中 的一個重要步驟。自適應(yīng)是在信號處理中,根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動調(diào)整處理方法、處 理參數(shù)、邊界條件或約束條件,使其與所處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布特征、結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng),以取 得最佳的處理效果。目前,對于機床絲杠誤差信號自適應(yīng)的趨勢平滑檢測方法主要有最小二乘法、加 窗多項式擬合法、小波方法、經(jīng)驗?zāi)J椒纸夥āF渲?,小波分析?yīng)用于機床誤差信號的趨勢 平滑檢測方法如下首先選定一個小波,對誤差信號進行N層小波分解;對分解得到的各層 系數(shù)選擇一個閾值,并對細節(jié)系數(shù)進行軟閾值處理;經(jīng)過軟閾值處理過的系數(shù)通過小波重 建恢復(fù),即得到趨勢平滑處理后的信號。小波方法的缺點主要存在于小波變換的線性本質(zhì) 和參數(shù)選擇的敏感性,基小波的選擇主要依賴于待分析信號的先驗信息,在實際應(yīng)用方面 上是一個難點。經(jīng)驗?zāi)J椒纸夥椒ㄊ腔谡`差信號局部特征的時間尺度,把信號分解為若 干個內(nèi)蘊模式分量之和,分解出的各個內(nèi)蘊模式函數(shù)突出了數(shù)據(jù)的局部特征,能夠有效地 提出原始信號的特征信息。由于經(jīng)驗?zāi)J椒纸夥椒ㄊ腔谠谝粋€給定數(shù)據(jù)段內(nèi)的趨勢項 為單調(diào)函數(shù)并且最多有一個極值點的假設(shè)之上的,所以對于不滿足該假設(shè)的信號就不能適 用,存在一定的局限性。加窗多項式擬合方法用于進行數(shù)據(jù)趨勢平滑,由這種方法構(gòu)造的濾 波稱為Mvizky-G0Iay(SG)型濾波器。使用SG型濾波方法進行數(shù)據(jù)趨勢平滑時,需要先設(shè) 定一個固定寬度的數(shù)據(jù)窗,從數(shù)據(jù)序列起始位置對窗內(nèi)數(shù)據(jù)進行多項式擬合,在整個數(shù)據(jù) 長度上移動數(shù)據(jù)稱重復(fù)擬合操作直到數(shù)據(jù)末尾,由每個數(shù)據(jù)窗內(nèi)中心點的擬合數(shù)據(jù)構(gòu)成最 終平滑結(jié)果。這種方法對時間序列具有頻率低通特性,能夠較好地平滑數(shù)據(jù)的趨勢項,但是 需要做的多項式擬合次數(shù)較多,且平滑效果不理想。

      發(fā)明內(nèi)容
      本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種機床絲杠誤差信號自適應(yīng)的趨勢檢測方 法,該檢測方法可以解決在相鄰數(shù)據(jù)段邊界上不連續(xù)的問題,使得平滑效果更加理想,并且 檢測速度更快。為解決上述問題,本發(fā)明采用的技術(shù)方案是一種機床絲杠誤差信號自適應(yīng)的趨勢檢測方法,其特征在于,包括以下步驟第一步使用激光檢測及數(shù)據(jù)采集裝置采集機床絲杠誤差信號,并將這些信號傳 遞給計算機控制裝置,形成數(shù)據(jù)序列x(k),其中,k表示采集的點數(shù),k= 1,2,…,L;L表示采集的最后一個點數(shù)。第二步將采集的機床絲杠誤差信號的數(shù)據(jù)序列進行分段,共分為M段,每個數(shù)據(jù) 段的段寬為2n+l點,相鄰數(shù)據(jù)段之間有n+1點的重疊區(qū)域,其中,第一數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù) 序列為:χ(1), χ⑵,…,x(2n+l),第二數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為:χ(η+1), x(n+2),…, x(3n+l),…,第 M-I 數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為x[(M-2)n+l],x[(M-2)n+2],…,x(M n+1), 第M數(shù)據(jù)段的段寬小于或者等于2n+l點第三步對于每個數(shù)據(jù)段以K階多項式進行擬合,多項式擬合系數(shù)為y⑴(I1),其 中,i表示第i個數(shù)據(jù)段,I1 = 1,2, K,2n+1, K小于或等于2η ;第四步利用公式產(chǎn)(/) = (1- > (/+ )+¥/+11(/):,計算出重疊區(qū)域的趨勢,
      其中,η是大于或等于1的整數(shù),1 = 1,2,..., n+1;第五步通過計算機輸出數(shù)據(jù)序列。與現(xiàn)有技術(shù)相比,采用本發(fā)明的趨勢檢測方法,利用公式
      產(chǎn)+ +計算出重疊區(qū)域的趨勢,可以輸出具有更好平滑度的
      數(shù)據(jù)序列。更好的平滑度可以更好的反應(yīng)數(shù)據(jù)的趨勢,能夠更方便的從中尋找機床的靜態(tài) 誤差特征。同時,該方法第四步僅計算重疊區(qū)域的趨勢,提高了檢測效率。


      圖1是本專利的算法流程圖。圖2是本發(fā)明中的兩個參數(shù)K與去除趨勢后的數(shù)據(jù)的方差之間的關(guān)系圖,其中,橫 軸表示參數(shù)K,縱軸表示去除趨勢后的數(shù)據(jù)的方差,S卩δ。圖3是本專利與SG型濾波效果比較圖。
      具體實施例方式如圖1所示,本發(fā)明的一種機床絲杠誤差信號自適應(yīng)的趨勢檢測方法,包括以下 步驟第一步使用激光檢測及數(shù)據(jù)采集裝置采集機床絲杠誤差信號,并將這些信號傳 遞給計算機控制裝置,形成數(shù)據(jù)序列x(k),其中,k表示采集的點數(shù),k= 1,2,…,L;L表示 采集的最后一個點數(shù)。在該步驟中,激光檢測及數(shù)據(jù)采集裝置是常用的激光檢測及數(shù)據(jù)采集裝置,包括 MLlO激光器、干涉儀、反射儀、磁性基底、工作臺、絲杠機構(gòu)、運動導(dǎo)向、行程開關(guān)、聯(lián)軸器和 伺服電機。計算機控制裝置接收的信號,形成數(shù)據(jù)序列x(k),k表示采集的信號點數(shù)。本專 利中設(shè)定計算機控制裝置共接收L點信號。第二步將采集的機床絲杠誤差信號的數(shù)據(jù)序列進行分段,共分為M段,每個數(shù)據(jù) 段的段寬為2n+l點,相鄰數(shù)據(jù)段之間有n+1點的重疊區(qū)域,其中,第一數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù) 序列為:χ(1), χ⑵,…,x(2n+l),第二數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為:χ(η+1), x(n+2),…, x(3n+l),…,第 M-I 數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為:χ[(Μ-2)η+1],χ[(Μ-2)η+2],…,x(Mn+l), 第M數(shù)據(jù)段的段寬小于或者等于2n+l點。在該步驟中,對數(shù)據(jù)序列進行分段,共分為M段,M表示段數(shù)。分段從數(shù)據(jù)序列的第一個數(shù)值開始的,即從X(I)開始的。每個數(shù)據(jù)段的段寬為2n+l點,且從第二個數(shù)據(jù)段開始, 每個數(shù)據(jù)段和前一個數(shù)據(jù)段之間有n+1點的重疊區(qū)域,S卩第一數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為 χ⑴,χ⑵,…,x(2n+l),第二數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為:χ(η+1),χ(η+2),…,χ (3n+l),第 三數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為χ (2n+l),χ (2n+2),…,χ (4η+1),依次,可以類推出后續(xù)的數(shù)據(jù) 段所對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列,第M-I數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為χ[(Μ-2)η+1],χ[(Μ-2)η+2],…, χ(Μη+1)。第M數(shù)據(jù)段的段寬小于或者等于2η+1點。由于數(shù)據(jù)序列的個數(shù)不一定正好是段 寬的倍數(shù),所以最后一個數(shù)據(jù)段的段寬就可能小于段寬。第三步對于每個數(shù)據(jù)段以K階多項式進行擬合,多項式擬合系數(shù)為y⑴(I1),其 中,i表示第i個數(shù)據(jù)段,I1 = 1,2, K,2n+1 ;在該步驟中,K代表擬合階數(shù),y(i) (I1)這個擬合系數(shù)是由多項式擬合法得到的,在 現(xiàn)成的函數(shù)中可以調(diào)用,可視為公知函數(shù)。該擬合系數(shù)代表了該段數(shù)據(jù)的趨勢。第四步利用公式產(chǎn)
      權(quán)利要求
      1.一種機床絲杠誤差信號自適應(yīng)的趨勢檢測方法,其特征在于,包括以下步驟 第一步使用激光檢測及數(shù)據(jù)采集裝置采集機床絲杠誤差信號,并將這些信號傳遞給計算機控制裝置,形成數(shù)據(jù)序列X(k),其中,k表示采集的點數(shù),k= 1,2,…,L;L表示采集 的最后一個點數(shù)。第二步將采集的機床絲杠誤差信號的數(shù)據(jù)序列進行分段,共分為M段,每個數(shù)據(jù)段 的段寬為2n+l點,相鄰數(shù)據(jù)段之間有n+1點的重疊區(qū)域,其中,第一數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù) 序列為:x⑴,χ⑵,…,x(2n+l),第二數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為:χ(η+1), x(n+2),…, x(3n+l),…,第 M-I 數(shù)據(jù)段對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為x[(M-2)n+l],x[(M-2)n+2],…,x(M n+1), 第M數(shù)據(jù)段的段寬小于或者等于2n+l點;其中,2n+l小于或等于L,η是大于或等于1的整 數(shù);第三步對于每個數(shù)據(jù)段以K階多項式進行擬合,多項式擬合系數(shù)為Y(iWl1),其中,i 表示第i個數(shù)據(jù)段,I1 = 1,2,..., n+1, K小于或等于2n ;第四步利用公式/1/) = (1- )/^/+")+^1/+1^):,計算出重疊區(qū)域的趨勢,其中,η是大于或等于1的整數(shù),1 = 1,2,..., n+1;第五步通過計算機輸出數(shù)據(jù)序列。
      2.按照權(quán)利要求1所述的用于機床絲杠誤差信號的自適應(yīng)趨勢檢測方法,其特征在 于,所述的第二步中,K為整數(shù),并且其取值范圍3彡K彡6。
      全文摘要
      本發(fā)明公開了一種機床絲杠誤差信號自適應(yīng)的趨勢檢測方法,包括以下步驟第一步使用激光檢測及數(shù)據(jù)采集裝置采集機床絲杠誤差信號,并將這些信號傳遞給計算機控制裝置,形成數(shù)據(jù)序列x(k);第二步將采集的機床絲杠誤差信號的數(shù)據(jù)序列進行分段,共分為M段,每個數(shù)據(jù)段的段寬為2n+1點,相鄰數(shù)據(jù)段之間有n+1點的重疊區(qū)域,第M數(shù)據(jù)段的段寬小于或者等于2n+1點;第三步對于每個數(shù)據(jù)段以K階多項式進行擬合,多項式擬合系數(shù)為y(i)(l1);第四步利用公式計算出重疊區(qū)域的趨勢,第五步通過計算機輸出數(shù)據(jù)序列。采用該趨勢檢測方法,可以輸出具有更好平滑度的數(shù)據(jù)序列,并且檢測效率更高。
      文檔編號B23Q17/24GK102059585SQ20101054890
      公開日2011年5月18日 申請日期2010年11月18日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月18日
      發(fā)明者王興松 申請人:東南大學(xué)
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