测量系统精度损失溯源与预测模型研究

摘要

"科学始于测量",测量技术水平是一个国家科技发展水平高低的重要评价标准.随着科学技术的发展,光电技术、传感技术、计算机辅助技术、图像显示技术和现代信号处理技术等在精密仪器中的广泛应用,推动着设计、制造、测量的精度飞速发展.科学技术的发展是推动精度提高的力量和源泉,仪器设备精度的提高又为现代科学技术发展提供了新的物质条件和研究手段.由于科学技术的日益发展,精密工程的精度要求越来越高,为了可靠地保证精度又实现低成本目标,显然过去采用提高精密工程组成系统装备精度的措施已不能完全适应.必须采取低成本的现代精度保障理论与技术措施,这已成为当今国内外注视的研究热点领域.同时,精度理论是指导产品设计、制造、测量的基本理论之一,充分发挥精度理论指导产品的设计制造是创优的基础和捷径,是提高产品档次和竞争力的手段.把精度理论应用到设计、制造、测量之中是科教兴国、科教兴企的具体举措,是保证和提高产品质量的有效方法. 测量系统,尤其是带有机械结构的测量系统在实际使用过程中,即使不考虑环境因素的影响,随着时间的推移,系统的精度会有所损失,测量精度逐渐下降,而且系统内部各结构单元对系统总精度损失的影响是不一致的. 本课题来源于高等学校博士学科点专项科研基金项目"基于精度损失的动态测量系统均匀设计理论与技术基础研究(项目编号:20040359011)"和"国家自然科学基金"(50675057)的部分内容. 论文的主要内容和工作包括以下几个方面: 1.基于全系统动态精度理论,研究分析了全系统动态误差建模理论,指出该理论对建立测量系统的全误差模型具有普遍意义.该建模理论充分考虑了系统内部各组成环节的信息,所建立的全误差模型能够反映实际测量系统内部各误差因素随时间变化对系统测量精度的影响.并针对实际测量系统建立了全误差模型. 2.基于全系统动态误差建模理论与方法,研究了动态精度损失分解与溯源理论与方法,利用单子带信号重构改进算法完成了仿真系统精度损失信号的分离,得到了各结构单元的频率成分,在此基础上利用神经网络所具有的输入到输出之间的非线性映射能力完成求解系统包含的未知参数.实现信号的分解.利用系统内各结构单元的误差特性以及系统全误差模型实现信号的溯源. 3.研究了动态精度损失权函数理论,根据权函数理论建立了能够反映测量系统中主要单元的精度损失与系统总精度损失关联程度的函数模型,权值越大则关联程度越高. 4.研究了动态精度损失预测模型,实现对测量系统的精度损失实时预测,给系统进行实时误差修正和补偿提供理论依据. 5.结合实际研究研制了一套精度损失实验系统.利用研制的精度损失实验系统,对常用的测量仪器百分表进行了精度损失实验研究,获取了百分表在使用寿命周期内的误差量值,得到了系统的精度损失规律:利用实验结果、全误差模型、各结构单元的误差特性以及动态精度损失分解与溯源理论对百分表的总精度损失加以分解溯源,获得了能反映百分表内部主要结构单元误差特性的五个有效分量,实现了对实际测量系统的精度损失分解与溯源研究:利用动态精度损失权函数理论建立了百分表内部各主要结构单元的精度损失权,完成了对百分表的精度损失分析,得出百分表在使用过程中测头磨损、测杆与套筒之间的磨损以及测杆和齿条的精度损失为百分表精度损失的主要因素.其次是轴齿轮副环节的精度损失引起的;第三是中心齿轮和表盘这一级传动机构的精度损失引起的;利用经典的最小二乘多项式回归建模方法、BP神经网络建模方法以及最新的支持向量机建模方法建立了百分表及其内部结构单元的精度损失预测模型. 文中提出了精度损失分解与溯源理论、精度损失建模预测理论和精度损失权与权函数理论,深化了动态测量精度理论.全系统动态误差建模理论、精度损失分解与溯源理论以及精度损失权与权函数的研究,从精度损失的根源上来分析研究提高测量系统精度的方法.利用分解与溯源的结果可以明确测量系统精度损失的来源,这可以从根本上有针对性的有效提高测量系统的精度,而且为下一步以最佳寿命为目标对测量系统进行精度均匀一致性设计提供理论基础.利用精度损失建模预测理论与方法可以建立实际测量系统的精度损失预测模型,可以实时掌握测量系统的精度损失情况,这样就可以实时有效的利用误差修正理论和方法或其它的理论与方法来提高测量系统的使用精度.

目录

文摘

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致谢

第一章绪论

1.1测量精度理论研究的重要性与意义

1.2动态测量概述

1.3动态测量精度理论研究现状

1.4测量系统精度损失溯源研究

1.5课题来源与研究目的意义

1.6本论文的主要研究内容

1.7 小结

第二章全系统动态误差建模理论分析与应用

2.1测量系统组成单元联系分类

2.2测量系统传统建模方法分析

2.3全系统动态误差建模理论

2.4测微系统全误差模型

2.5 小结

第三章动态精度损失分解理论与方法分析研究

3.1概述

3.2基于傅里叶变换分析方法的精度损失信号分解

3.3基于离散小波变换快速算法的精度损失信号分解

3.4基于离散小波变换与傅里叶变换相结合的分析方法的精度损失信号分解

3.5基于单子带信号重构改进算法的精度损失信号分解

3.6基于BP神经网络的分解分量参数识别

3.7精度损失分解与溯源仿真系统的实现

3.8小结

第四章精度损失实验系统研制

4.1实验系统研制的目的

4.2实验系统方案设计

4.3精度损失实验系统组成与结构

4.4实验系统误差分析

4.5 小结

第五章测微系统精度损失研究

5.1测微系统示值误差曲线及其特性

5.2实验方案

5.3实验数据处理

5.4测微系统精度损失分解

5.5测微系统精度损失分解结果的溯源

5.6动态精度损失权与权函数理论

5.7测微系统各结构单元精度损失权及优势分析

5.8小结

第六章动态精度损失预测模型研究

6.1概述

6.2最小二乘多项式回归精度损失预测模型

6.3 BP神经网络精度损失预测模型

6.4支持向量机精度损失预测模型

6.5三种预测模型比较

6.6 小结

第七章总结与展望

7.1研究总结

7.2研究展望

参考文献

附表

攻读博士学位期间发表的论文