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专利号: 2022112031912
申请人: 西安理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2026-04-06
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种大齿轮安装误差辨识方法,其特征在于,包括:S1:首先安装测头,检查被测齿轮的固定情况,设置测量运行参数,确保测头正常返回数值;回转台旋转,开始测量;

S2:然后测量数据处理,利用小波分解的方法进行频率成分分离;

S3:将经过处理后的测点绘制在极坐标系中;

S4:将极坐标系中的点转换到笛卡尔坐标系中;

S5:利用最小二乘拟合方法对笛卡尔坐标系下测点进行椭圆拟合;

S6:根据拟合出的椭圆确定偏摆角大小及方位,几何偏心大小及相位;

S7:根据确定出的偏摆角与几何误差调整齿轮安装位置,判断辨识出的安装误差参数是否满足要求;若为否,返回从步骤S1开始重新迭代执行;反之,将当前调整后的状态作为齿轮初始加工状态,安装误差修正结束。

2.根据权利要求1所述的大齿轮安装误差辨识方法,其特征在于,所述步骤S1具体是:将齿轮安装在回转工作台上,对回转工作台的夹具与待测齿轮的夹紧情况进行检查,先由人工校准方式尽可能确保待测齿轮中心轴线与回转工作台中心轴线的同轴度以及待测齿轮端面与回转工作台端面平行度;检查完毕后在机床上安装扫描式测头,将测头放置在待扫描圆周上的任意位置处,结合C轴回转插补运动扫描齿轮上以回转轴为轴线的任意完整圆周来获取原始数据集Xc={x1,x2,x3...xn},其中n为原始数据值个数。

3.根据权利要求2所述的大齿轮安装误差辨识方法,其特征在于,所述步骤S2具体是:剔除原始数据集中的噪声、粗糙度、波纹度等中高频成分,留下反映轮廓的低频成分;

利用小波分解的方法进行频率成分分离,并重构低频成分,获得低频轮廓扫描数据集Xd={xd1,xd2,xd3...xdm},其中m为低频轮廓扫描数据值个数。

4.根据权利要求3所述的大齿轮安装误差辨识方法,其特征在于,所述步骤S3具体是:将低频轮廓扫描数据集Xd按时间序列以360°等分方式确定每个测点在极坐标系下的角度xdi‑angle,计算公式为:xdi‑angle=i*360/m(i=1~m)                  (1)扫描式测头输出相对测量值,故对数据进行处理:以相对测量数据值确定每个测点在极坐标系下的半径变化量xdi‑length,计算公式为:则在极坐标系下每个测点的实测半径大小记为:

xdi‑ρ=R+xdi‑length(i=1~m)                    (3)式(3)中,R为被测圆周理论半径值;

由此便得到所有测点在极坐标系下的坐标序列Co为:Co={(xdi‑ρ,xdi‑angle)|i=1~m}                  (4)。

5.根据权利要求4所述的大齿轮安装误差辨识方法,其特征在于,所述步骤S4具体是:将极坐标系中的点转换到笛卡尔坐标系中,有:

式(5)中,Xdi,Ydi为笛卡尔坐标系下测点的坐标值。

6.根据权利要求5所述的大齿轮安装误差辨识方法,其特征在于,所述步骤S5具体是:利用最小二乘拟合方法对笛卡尔坐标系下测点进行椭圆拟合,对于任意圆心坐标和偏移角的椭圆,可以表示为如下一般形式:

2 2

x+Axy+By+Cx+Dy+E=0                     (6)式(6)中,A,B,C,D,E为一般形式的椭圆方程参数;

最小二乘椭圆拟合公式为:

式(7)中,i=1~m;

将笛卡尔坐标系下所有测点(Xdi,Ydi)代入式(7)求出参数A,B,C,D,E;根据标准椭圆的数学模型计算出椭圆的5个参数:椭圆圆心坐标参数(x0,y0),长短轴参数a,b,长轴与水平方向夹角θ,有:

7.根据权利要求6所述的大齿轮安装误差辨识方法,其特征在于,所述步骤S6具体是:根据拟合出的椭圆确定偏摆角大小及方位;几何偏心大小及相位;将短轴方向定为齿轮偏摆轴方向,根据长轴计算值a与短轴计算值b求解偏摆角 为:根据椭圆圆心参数(x0,y0),可确定几何偏心大小e与相位β为:

8.根据权利要求7所述的大齿轮安装误差辨识方法,其特征在于,所述步骤S7具体是:根据确定出的偏摆角与几何误差调整齿轮安装位置;判断辨识出的安装误差参数是否同时满足以下判别式(12);若为否,继续从步骤S1开始迭代执行;反之,将当前调整后的状态作为齿轮初始加工状态,安装误差修正结束;

式(12)中,ε为齿轮被测圆的圆度设计公差值;ζ为齿轮安装轴孔的圆柱度设计公差值。