石油钻杆螺纹在机精密检测方法研究

摘要

针对石油钻杆尺寸长、重量大等装卸不便因素给其两端螺纹廓形参数测量带来的困难,提出一种在机精密检测方法,并成功应用于某数控石油螺纹修复机床。该方法利用数控刀架带动激光位移传感器获取螺纹轴截面廓形数据;为修正传感器因测点倾角带入的测量误差,构建了一个倾角误差模型,对数据进行实时补偿;应用B样条曲线对补偿后的数据进行拟合,结合改进的精英克隆选择算法(Elitist clonal selection algorithm,ECSA)对B样条曲线的节点配置问题进行多目标非线性优化,以汉南-昆信息准则(Hannan-Quinn information criteria,HQIC)为亲和力度量来权衡拟合优良性和计算复杂度,自动且精确地计算内节点数量,从而确定最优的节点矢量;最后通过选取的最佳模型获得螺纹参数。倾角误差实验表明,所构建的补偿模型准确有效且可以提高传感器的数据采集精度;仿真验证表明,拟合方法的数据重构精度高,且比其他用于B样条曲线节点配置的智能算法具备更优良寻优性能;NC50型螺纹检测实验表明,研究的检测方法可以完成石油钻杆螺纹在机精密检测,测量精度为±2μm,提高了测量精度和效率。