專(zhuān)利名稱(chēng)：一種機(jī)床絲杠誤差信號(hào)自適應(yīng)的趨勢(shì)檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信號(hào)自適應(yīng)的趨勢(shì)檢測(cè)領(lǐng)域，具體來(lái)說(shuō)，涉及一種機(jī)床絲杠誤差信號(hào) 自適應(yīng)的趨勢(shì)檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
機(jī)床系統(tǒng)本身是一個(gè)非線(xiàn)性、非平穩(wěn)的系統(tǒng)，機(jī)床絲杠誤差信號(hào)也具有非線(xiàn)性和 非平穩(wěn)趨勢(shì)項(xiàng)。非線(xiàn)性和非平穩(wěn)趨勢(shì)項(xiàng)的存在，會(huì)導(dǎo)致機(jī)床絲杠誤差信號(hào)的辨識(shí)結(jié)果有較 大的誤差。因此，在信號(hào)分析中通常需要進(jìn)行自適應(yīng)的趨勢(shì)平滑處理，這也是信號(hào)預(yù)處理中 的一個(gè)重要步驟。自適應(yīng)是在信號(hào)處理中，根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動(dòng)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(jì)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(duì)于機(jī)床絲杠誤差信號(hào)自適應(yīng)的趨勢(shì)平滑檢測(cè)方法主要有最小二乘法、加 窗多項(xiàng)式擬合法、小波方法、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥?。其中，小波分析?yīng)用于機(jī)床誤差信號(hào)的趨勢(shì) 平滑檢測(cè)方法如下首先選定一個(gè)小波，對(duì)誤差信號(hào)進(jìn)行N層小波分解；對(duì)分解得到的各層 系數(shù)選擇一個(gè)閾值，并對(duì)細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值處理；經(jīng)過(guò)軟閾值處理過(guò)的系數(shù)通過(guò)小波重 建恢復(fù)，即得到趨勢(shì)平滑處理后的信號(hào)。小波方法的缺點(diǎn)主要存在于小波變換的線(xiàn)性本質(zhì) 和參數(shù)選擇的敏感性，基小波的選擇主要依賴(lài)于待分析信號(hào)的先驗(yàn)信息，在實(shí)際應(yīng)用方面 上是一個(gè)難點(diǎn)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄊ腔谡`差信號(hào)局部特征的時(shí)間尺度，把信號(hào)分解為若 干個(gè)內(nèi)蘊(yùn)模式分量之和，分解出的各個(gè)內(nèi)蘊(yùn)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(hào)的特征信息。由于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄊ腔谠谝粋€(gè)給定數(shù)據(jù)段內(nèi)的趨勢(shì)項(xiàng) 為單調(diào)函數(shù)并且最多有一個(gè)極值點(diǎn)的假設(shè)之上的，所以對(duì)于不滿(mǎn)足該假設(shè)的信號(hào)就不能適 用，存在一定的局限性。加窗多項(xiàng)式擬合方法用于進(jìn)行數(shù)據(jù)趨勢(shì)平滑，由這種方法構(gòu)造的濾 波稱(chēng)為Mvizky-G0Iay(SG)型濾波器。使用SG型濾波方法進(jìn)行數(shù)據(jù)趨勢(shì)平滑時(shí)，需要先設(shè) 定一個(gè)固定寬度的數(shù)據(jù)窗，從數(shù)據(jù)序列起始位置對(duì)窗內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，在整個(gè)數(shù)據(jù) 長(zhǎng)度上移動(dòng)數(shù)據(jù)稱(chēng)重復(fù)擬合操作直到數(shù)據(jù)末尾，由每個(gè)數(shù)據(jù)窗內(nèi)中心點(diǎn)的擬合數(shù)據(jù)構(gòu)成最 終平滑結(jié)果。這種方法對(duì)時(shí)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(shì)項(xiàng)，但是 需要做的多項(xiàng)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(wèn)題是提供一種機(jī)床絲杠誤差信號(hào)自適應(yīng)的趨勢(shì)檢測(cè)方 法，該檢測(cè)方法可以解決在相鄰數(shù)據(jù)段邊界上不連續(xù)的問(wèn)題，使得平滑效果更加理想，并且 檢測(cè)速度更快。為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是一種機(jī)床絲杠誤差信號(hào)自適應(yīng)的趨勢(shì)檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟第一步使用激光檢測(cè)及數(shù)據(jù)采集裝置采集機(jī)床絲杠誤差信號(hào)，并將這些信號(hào)傳 遞給計(jì)算機(jī)控制裝置，形成數(shù)據(jù)序列x(k)，其中，k表示采集的點(diǎn)數(shù)，k= 1,2,…，L;L表示采集的最后一個(gè)點(diǎn)數(shù)。第二步將采集的機(jī)床絲杠誤差信號(hào)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分段，共分為M段，每個(gè)數(shù)據(jù) 段的段寬為2n+l點(diǎn)，相鄰數(shù)據(jù)段之間有n+1點(diǎn)的重疊區(qū)域，其中，第一數(shù)據(jù)段對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù) 序列為:χ(1), χ⑵，…，x(2n+l)，第二數(shù)據(jù)段對(duì)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(duì)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(diǎn)第三步對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)段以K階多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，多項(xiàng)式擬合系數(shù)為y⑴(I1)，其 中，i表示第i個(gè)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(jì)算出重疊區(qū)域的趨勢(shì)，
其中，η是大于或等于1的整數(shù)，1 = 1,2,..., n+1；第五步通過(guò)計(jì)算機(jī)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(shì)檢測(cè)方法，利用公式
產(chǎn)+ +計(jì)算出重疊區(qū)域的趨勢(shì)，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(shì)，能夠更方便的從中尋找機(jī)床的靜態(tài) 誤差特征。同時(shí)，該方法第四步僅計(jì)算重疊區(qū)域的趨勢(shì)，提高了檢測(cè)效率。


圖1是本專(zhuān)利的算法流程圖。圖2是本發(fā)明中的兩個(gè)參數(shù)K與去除趨勢(shì)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(shì)后的數(shù)據(jù)的方差，S卩δ。圖3是本專(zhuān)利與SG型濾波效果比較圖。
具體實(shí)施例方式如圖1所示，本發(fā)明的一種機(jī)床絲杠誤差信號(hào)自適應(yīng)的趨勢(shì)檢測(cè)方法，包括以下 步驟第一步使用激光檢測(cè)及數(shù)據(jù)采集裝置采集機(jī)床絲杠誤差信號(hào)，并將這些信號(hào)傳 遞給計(jì)算機(jī)控制裝置，形成數(shù)據(jù)序列x(k)，其中，k表示采集的點(diǎn)數(shù)，k= 1,2,…，L;L表示 采集的最后一個(gè)點(diǎn)數(shù)。在該步驟中，激光檢測(cè)及數(shù)據(jù)采集裝置是常用的激光檢測(cè)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(tái)、絲杠機(jī)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)導(dǎo)向、行程開(kāi)關(guān)、聯(lián)軸器和 伺服電機(jī)。計(jì)算機(jī)控制裝置接收的信號(hào)，形成數(shù)據(jù)序列x(k)，k表示采集的信號(hào)點(diǎn)數(shù)。本專(zhuān) 利中設(shè)定計(jì)算機(jī)控制裝置共接收L點(diǎn)信號(hào)。第二步將采集的機(jī)床絲杠誤差信號(hào)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分段，共分為M段，每個(gè)數(shù)據(jù) 段的段寬為2n+l點(diǎn)，相鄰數(shù)據(jù)段之間有n+1點(diǎn)的重疊區(qū)域，其中，第一數(shù)據(jù)段對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù) 序列為:χ(1), χ⑵，…，x(2n+l)，第二數(shù)據(jù)段對(duì)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(duì)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(diǎn)。在該步驟中，對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)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(gè)數(shù)值開(kāi)始的，即從X(I)開(kāi)始的。每個(gè)數(shù)據(jù)段的段寬為2n+l點(diǎn)，且從第二個(gè)數(shù)據(jù)段開(kāi)始， 每個(gè)數(shù)據(jù)段和前一個(gè)數(shù)據(jù)段之間有n+1點(diǎn)的重疊區(qū)域，S卩第一數(shù)據(jù)段對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為 χ⑴，χ⑵，…，x(2n+l)，第二數(shù)據(jù)段對(duì)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(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)序列為χ (2n+l)，χ (2n+2)，…，χ (4η+1)，依次，可以類(lèi)推出后續(xù)的數(shù)據(jù) 段所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)序列，第M-I數(shù)據(jù)段對(duì)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(diǎn)。由于數(shù)據(jù)序列的個(gè)數(shù)不一定正好是段 寬的倍數(shù)，所以最后一個(gè)數(shù)據(jù)段的段寬就可能小于段寬。第三步對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)段以K階多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，多項(xiàng)式擬合系數(shù)為y⑴(I1)，其 中，i表示第i個(gè)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(gè)擬合系數(shù)是由多項(xiàng)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(shì)。第四步利用公式產(chǎn)
權(quán)利要求
1.一種機(jī)床絲杠誤差信號(hào)自適應(yīng)的趨勢(shì)檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟 第一步使用激光檢測(cè)及數(shù)據(jù)采集裝置采集機(jī)床絲杠誤差信號(hào)，并將這些信號(hào)傳遞給計(jì)算機(jī)控制裝置，形成數(shù)據(jù)序列X(k)，其中，k表示采集的點(diǎn)數(shù)，k= 1，2，…，L;L表示采集 的最后一個(gè)點(diǎn)數(shù)。第二步將采集的機(jī)床絲杠誤差信號(hào)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分段，共分為M段，每個(gè)數(shù)據(jù)段 的段寬為2n+l點(diǎn)，相鄰數(shù)據(jù)段之間有n+1點(diǎn)的重疊區(qū)域，其中，第一數(shù)據(jù)段對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù) 序列為:x⑴，χ⑵，…，x(2n+l)，第二數(shù)據(jù)段對(duì)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(duì)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(diǎn)；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(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)段以K階多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，多項(xiàng)式擬合系數(shù)為Y(iWl1)，其中，i 表示第i個(gè)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(jì)算出重疊區(qū)域的趨勢(shì)，其中，η是大于或等于1的整數(shù)，1 = 1,2,..., n+1；第五步通過(guò)計(jì)算機(jī)輸出數(shù)據(jù)序列。
2.按照權(quán)利要求1所述的用于機(jī)床絲杠誤差信號(hào)的自適應(yīng)趨勢(shì)檢測(cè)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(kāi)了一種機(jī)床絲杠誤差信號(hào)自適應(yīng)的趨勢(shì)檢測(cè)方法，包括以下步驟第一步使用激光檢測(cè)及數(shù)據(jù)采集裝置采集機(jī)床絲杠誤差信號(hào)，并將這些信號(hào)傳遞給計(jì)算機(jī)控制裝置，形成數(shù)據(jù)序列x(k)；第二步將采集的機(jī)床絲杠誤差信號(hào)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分段，共分為M段，每個(gè)數(shù)據(jù)段的段寬為2n+1點(diǎn)，相鄰數(shù)據(jù)段之間有n+1點(diǎn)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(diǎn)；第三步對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)段以K階多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，多項(xiàng)式擬合系數(shù)為y(i)(l1)；第四步利用公式計(jì)算出重疊區(qū)域的趨勢(shì)，第五步通過(guò)計(jì)算機(jī)輸出數(shù)據(jù)序列。采用該趨勢(shì)檢測(cè)方法，可以輸出具有更好平滑度的數(shù)據(jù)序列，并且檢測(cè)效率更高。
文檔編號(hào)B23Q17/24GK102059585SQ20101054890
公開(kāi)日2011年5月18日 申請(qǐng)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(qǐng)人:東南大學(xué)