对数控机床圆度误差检测技术的分析

【摘 要】在工业生产过程中，数控机床以及其它工业母床已经成为钢结构构件和其他精密仪器生产加工的重要场所。虽然这些年我国在工业机床设备上取得长足进展，但是所生产的机床在实际操作中存在一定的操作误差，对所生产的仪器和机械造成了一定的影响。其中，圆度误差是所有误差中常见的一种，会使产品产生较大的变动量。因此，提高对数控机床圆度误差检测技术，对我国机床设备的生产制造就重要的意义。

【关键词】数控机床 圆度误差 检测 技术分析

引言

数控机床，是采用全自动或者半自动数字化控制系统智能操作的机床设备。与传统机床相比，数控机床有着自动化程度高、操作精确、转换速度快等优点。在当前的工业生产中广泛应用。数控机床中对于误差的控制非常重要。其中，圆度误差对数控机床的使用功能有着极为重要的影响。本文作者结合实际工作经验，对工业机床中圆度误差的检测进行了阐述，希望能推动我国有关圆度误差检测技术的发展。

1 圆度误差检测概述

1.1 数控机床精度检测的意义

数控机床的圆度误差检测是机床误差检测的重要内容。其检测结果不仅可以为机床的误差补偿和校准提供充足的数据基础，也是测量数控机床的整体功能的有效检测方式。我国以往的误差检测方法主要以数控机床的几何模型误差项为数据背景，没有结合机床误差的变化做深入的研究。因此，造成了工作人员在测量圆度误差的时候，只能够利用专业的测量仪器来检测误差，缺少对于检测方法的了解。使得检测技术一直以来停留在一个较低的层面，检测结果也不是很准确。检测手段也缺少与现代化自动监测仪器架接的条件。伴随着数控机床自动化精度检测技术的不断发展，技术人员在检测方式上有了更多可以选择的余地。此外，当前自动化检测技术对于圆度误差的检测效率和准确度更强，有效的提高了机器的运行效率。

1.2 圆度误差检测的常用方法

就当前工业数控机床圆度误差的检测方式发展方向来看，使用高度自动化的计算机处理软件来检测误差的趋势已经被大部分企业所接受。其中以视觉在线检测系统为主的在线检测技术已经发展成熟。其柔性程度、检测速度、检测精度和使用环境等优点，成为圆度误差检测技术的首选之一。但是仍然有许多小企业由于设备、资金和技术等原因，选择传统的手工测量。传统的检测技术有以下几种：圆度仪、三坐标测量仪等。这些测量方法成本低、技术要求较少，但是检测的精确程度明显不能与自动在线检测相比。

2 数控机床圆度误差检测分析

2.1 圆度误差检测原理

2.1.1 圆度误差的概念

圆度误差，一般来讲指的是旋转体正截面的旋转影像与理想状态下的设计影像之间的差距。是衡量回转类零件精度的重要指标，对数控机床来讲，圆度误差决定了这台机床的制造质量。一旦出现圆度误差将直接降低零件的互换性、配合精度、回转精度、摩擦度和使用寿命，因此对机床使用功能有较大的影响。

2.1.2 圆度误差的检测原理

现阶段，我国数控机床检测圆度误差的检测方法有两种，分别是圆度测量仪测量圆度误差和使用电子系统采集信息测量圆度误差。这两种测量方式分别反应了两个不同的检测原理。

前者属于传统的圆度误差检测方式。圆度测量仪分为转轴式测量仪和转台式测量仪，这两者最大的区别在于设计结构上的不同。前者是被测工件固定，检测头和零件接触且能够旋转，主要是用于检测体积较大的零部件。后者采用侧头固定的原理，被测零件装在回转台上旋转，用于检测体积较小的零部件的圆度误差。总的来讲，圆度仪是利用精密回旋主轴的原理来检测圆度误差。

使用电子系统采集信息测量圆度误差的原理较为复杂，它是利用采集仪器的探测器和构件表面接触之后，收集到构件的主要轮廓数据。从而分析出被测物体的圆度与标准值之间的半径变化数据。其技术难点在于，利用传感器和采集系统将数据进行转化，再利用放大设备、滤波器、运算器、微机系统进行编程运算，达到自动化在线检测的效果。

2.2 误差数据采样

在进行数据采样过程中，首先，要将传感器固定在数控机床上，测量参考圆柱，然后，在车床的滑板上安装另外一个传感器用于测量被测工件，传感器安装时必须确保入射光线与主轴垂直。测量时，被测工件与参考圆柱在车床主轴带动下匀速回转，此时传感器记录被测工件的轮廓数据。具体采样如图1所示。

由上图可知，被测工件沿主轴L匀速转动，激光CCD位移传感器对该工件进行采样，通过以上方法将被测工件圆度误差信号采集完成后，需要进行误差评定，其评定结果就是该工件轮廓的圆度误差。

2.3 检测结果分析

在对数控机床圆度误差进行检测时，由于现场收集到的信号比较复杂，尤其是车间噪音以及被测工件表面的中高频误差信号都会影响圆度误差检测的准确性。鉴于此，有必要对在线采集的误差信号进行滤波处理。目前，主要采用时域滤波和频域滤波相结合的方式。即在时域上进行中值滤波和卡尔曼滤波，也就是剔除粗大误差，保留原始信号的特性，为接下来的信号处理节省大量的时间，最大限度的提升信号处理的时效性。然后，用小波变换的技术逐步提升圆度误差信号采集的精确度。圆度误差数据处理流程如图2所示。

这里我们会应用到小波变换技术（wavelet transform，WT），它是一种新的变换分析方法，它传承了传统短时傅立叶变换局部化的优势。同时，又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间、频率”窗口，是进行时域滤波和频域滤波分析的最佳工具。

在进行圆度误差理论分析时，数据采集点越多，对信号的描述就越准确，测量精度也就越高，但同时信号检测和处理的时间幅度也更大。因此，在确保检测精度以及信号处理效率的情况下，对相同圆度信号采用11070和738两种长度进行小波滤波。滤波时间如上表所示。

从表1所得到的检测数据可以看出，11070和738两种长度信号的滤波精确度相一致，即小波和多尺度滤波计算所得到的圆度误差在同一精度等级上。但是，相对应的处理时间有很大差距。其中，11070长度信号滤波平均时间为37.6s，但是738长度信号滤波平均时间仅为0.35s。由此可见，进行滤波处理时，为了确保采样数据的准确性，缩短滤波时间，提高检测精确度，有必要对采集到的数据进行中值滤波。

结语

综上所述，数控机床在工业加工中有着非常广泛的应用，而且是精加工的重要组成部分。因此，对于数控机床的误差控制，将直接决定着产品的最终质量。鉴于此，本文通过对数控机床圆度误差检测技术进行深入分析，运用时域滤波和频域滤波相结合的方式，即在时域上进行中值滤波和卡尔曼滤波，然后用小波变换的技术进行消噪和滤波，真实有效地将检测信号中的圆度误差分离出来。通过大量的理论研究表明，该方法能够很好地对数控机床圆度误差进行在线监测，并且实现对主轴转误差进行准确的测量。

参考文献

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