本发明涉及飞机制造技术领域，特别是涉及一种装配粗差判定方法及系统。
背景技术：
薄壁件变形回弹、铆接干涉等不利因素，导致飞机装配偏差存在较大的不确定性。近年来，随着激光跟踪仪、局域gps、ccd工业相机等数字化测量设备的快速发展，在飞机研制过程中引入数字化测量设备已经成为国内外飞机制造公司的共识，利用数字化测量设备可测得装配尺寸数据。充分利用和挖掘装配尺寸数据中所包含的信息，对于筛选出处于关键地位的装配偏差影响因素、抓住飞机装配精度控制的关键要素、揭示装配偏差的传播机理、减少装配过程异常波动、控制和改进产品装配质量具有重要的意义。然而飞机生产批量小等因素导致无法观测到装配过程中各类偏差输入、传递与输出的大量完备检测数据，因此实际的测量数据呈现出小样本、高维、不完备等特点，导致难以用传统的统计方法对实际的测量数据进行建模和分析。经典的测量数据粗差识别准则是基于统计判别法等数理统计方法，明显不适用于飞机小样本装配粗差识别。随着信息论研究的深入和发展，信息论与测量理论之间不断相互渗透发展，形成了测量信息论。虽然测量信息论能挖掘小样本测量数据信息，但由于复杂结构产品装配偏差不确定性大，如果仅基于测量信息论进行粗差识别，粗差判定的置信区间难以划定。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种装配粗差判定方法及系统，提高粗差判定的置信区间的准确度，提高粗差识别和筛选的准确度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种装配粗差判定方法，包括：
获取装配配合面的实测装配偏差量；
利用先验经验和知识，分析装配偏差的变动范围；
利用蒙特卡洛法对所述装配变差的变动范围进行装配偏差有限元仿真，得到装配偏差仿真数据；
利用顺序统计、秩估计和信息熵相结合的方法去除所述装配偏差仿真数据中的极限值，得到置信装配偏差仿真数据；
以所述实测装配偏差量的数量为一个数据组内的数据的数量，将所述置信装配偏差仿真数据进行分组，得到多个装配偏差仿真数据组；
利用顺序统计、秩估计和信息熵结合的方法计算每个所述装配偏差仿真数据组的不确定度区间，得到装配偏差合格区间；
将每个所述装配偏差仿真数据组和所述实测装配偏差量组成的实测数据集合融合，得到多个融合数据集合；每个所述融合数据集合均由一个装配偏差仿真数据组和实测数据集合相加形成；
计算包含同一所述实测装配偏差量的所有融合数据的平均不确定度；
将所述平均不确定度与所述装配偏差合格区间对比，确定包含在所述装配偏差合格区间内的所述平均不确定度所对应的实测装配偏差量为合格偏差，确定位于所述装配偏差合格区间之外的所述平均不确定度所对应的实测装配偏差量为粗差。
可选的，所述获取装配配合面的实测装配偏差量，具体包括：
获取数字化测量设备采集的装配配合面图像；
对所述装配配合面图像进行处理，得到装配特征的实测数据；
将所述装配特征的实测数据与装配特征的理论数据进行对比，得到实测装配偏差量。
可选的，所述利用顺序统计、秩估计和信息熵相结合的方法去除所述装配偏差仿真数据中的极限值，得到置信装配偏差仿真数据，具体包括：
将所述装配偏差仿真数据按从小到大的顺序排列，得到有序装配偏差仿真数据集合；
依次计算所述有序装配偏差仿真数据集合中每个数据的平均秩估计；
根据所述有序装配偏差仿真数据集合中每个数据的平均秩估计计算所述有序装配偏差仿真数据集合的信息熵；
利用所述有序装配偏差仿真数据集合的信息熵计算所述有序装配偏差仿真数据集合的不确定度；
根据所述有序装配偏差仿真数据集合的中所有数据的平均值和所述有序装配偏差仿真数据集合的不确定度确定所述有序装配偏差仿真数据集合的置信区间；
判断所述装配偏差仿真数据中是否存在位于所述置信装配偏差仿真数据区间之外的数据，得到第一判断结果；
若所述第一判断结果表示不存在，则确定所述装配偏差仿真数据为置信装配偏差仿真数据；
若所述第一判断结果表示存在，则将所述装配偏差仿真数据中位于所述置信装配偏差仿真数据区间之外的数据去除之后返回计算所述有序装配偏差仿真数据集合的步骤。
可选的，所述利用顺序统计、秩估计和信息熵结合的方法计算每个所述装配偏差仿真数据组的不确定度区间，得到装配偏差合格区间，具体包括：
将每个所述装配偏差仿真数据组中的数据按从小到大的顺序排列，得到有序装配偏差仿真数据组；
依次计算每个所述有序装配偏差仿真数据组中每个数据的平均秩估计；
根据每个所述有序装配偏差仿真数据组中每个数据的平均秩估计计算每个所述有序装配偏差仿真数据组的信息熵；
利用每个所述有序装配偏差仿真数据组的信息熵计算每个所述有序装配偏差仿真数据组的不确定度；
在每个所述有序装配偏差仿真数据组的不确定度中，筛选出最小值作为所述装配偏差合格区间的最小值，筛选出最大值作为所述装配偏差合格区间的最大值，得到所述装配偏差合格区间。
可选的，所述计算包含同一所述实测装配偏差量的所有融合数据的平均不确定度，具体包括：
计算每个所述融合数据集合的不确定度；
将包含同一所述实测装配偏差量的所有融合数据集合划分到同一个组中，得到多个融合数据组；
求取包含在同一个融合数据组中的所有融合数据集合的不确定度的平均值，得到各个融合数据组的平均不确定度。
本发明还公开一种装配粗差判定系统，包括：
获取模块，用于获取装配配合面的实测装配偏差量；
变动范围确定模块，用于利用先验经验和知识，分析装配偏差的变动范围；
仿真模块，用于利用蒙特卡洛法对所述装配变差的变动范围进行装配偏差有限元仿真，得到装配偏差仿真数据；
置信数据筛选模块，用于利用顺序统计、秩估计和信息熵相结合的方法去除所述装配偏差仿真数据中的极限值，得到置信装配偏差仿真数据；
分组模块，用于以所述实测装配偏差量的数量为一个数据组内的数据的数量，将所述置信装配偏差仿真数据进行分组，得到多个装配偏差仿真数据组；
合格区间确定模块，用于利用顺序统计、秩估计和信息熵结合的方法计算每个所述装配偏差仿真数据组的不确定度区间，得到装配偏差合格区间；
融合模块，用于将每个所述装配偏差仿真数据组和所述实测装配偏差量组成的实测数据集合融合，得到多个融合数据集合；每个所述融合数据集合均由一个装配偏差仿真数据组和实测数据集合相加形成；
平均不确定度计算模块，用于计算包含同一所述实测装配偏差量的所有融合数据的平均不确定度；
粗差判定模块，用于将所述平均不确定度与所述装配偏差合格区间对比，确定包含在所述装配偏差合格区间内的所述平均不确定度所对应的实测装配偏差量为合格偏差，确定位于所述装配偏差合格区间之外的所述平均不确定度所对应的实测装配偏差量为粗差。
可选的，所述获取模块，具体包括：
图像获取单元，用于获取数字化测量设备采集的装配配合面图像；
图像处理单元，用于对所述装配配合面图像进行处理，得到装配特征的实测数据；
偏差计算单元，用于将所述装配特征的实测数据与装配特征的理论数据进行对比，得到实测装配偏差量。
可选的，所述置信数据筛选模块，具体包括：
第一排列单元，用于将所述装配偏差仿真数据按从小到大的顺序排列，得到有序装配偏差仿真数据集合；
第一平均秩估计计算单元，用于依次计算所述有序装配偏差仿真数据集合中每个数据的平均秩估计；
第一信息熵计算单元，用于根据所述有序装配偏差仿真数据集合中每个数据的平均秩估计计算所述有序装配偏差仿真数据集合的信息熵；
第一不确定计算单元，用于利用所述有序装配偏差仿真数据集合的信息熵计算所述有序装配偏差仿真数据集合的不确定度；
置信区间确定单元，用于根据所述有序装配偏差仿真数据集合的中所有数据的平均值和所述有序装配偏差仿真数据集合的不确定度确定所述有序装配偏差仿真数据集合的置信区间；
第一判断单元，用于判断所述装配偏差仿真数据中是否存在位于所述置信装配偏差仿真数据区间之外的数据，得到第一判断结果；
置信数据确定单元，用于若所述第一判断结果表示不存在，则确定所述装配偏差仿真数据为置信装配偏差仿真数据；
返回单元，用于若所述第一判断结果表示存在，则将所述装配偏差仿真数据中位于所述置信装配偏差仿真数据区间之外的数据去除之后返回计算所述有序装配偏差仿真数据集合的步骤。
可选的，所述合格区间确定模块，具体包括：
第二排列单元，用于将每个所述装配偏差仿真数据组中的数据按从小到大的顺序排列，得到有序装配偏差仿真数据组；
第二平均秩估计计算单元，用于依次计算每个所述有序装配偏差仿真数据组中每个数据的平均秩估计；
第二信息熵计算单元，用于根据每个所述有序装配偏差仿真数据组中每个数据的平均秩估计计算每个所述有序装配偏差仿真数据组的信息熵；
第二不确定计算单元，用于利用每个所述有序装配偏差仿真数据组的信息熵计算每个所述有序装配偏差仿真数据组的不确定度；
合格区间确定单元，用于在每个所述有序装配偏差仿真数据组的不确定度中，筛选出最小值作为所述装配偏差合格区间的最小值，筛选出最大值作为所述装配偏差合格区间的最大值，得到所述装配偏差合格区间。
可选的，所述平均不确定度计算模块，具体包括：
第三不确定度计算单元，用于计算每个所述融合数据集合的不确定度；
分组单元，用于将包含同一所述实测装配偏差量的所有融合数据集合划分到同一个组中，得到多个融合数据组；
平均不确定度计算单元，用于求取包含在同一个融合数据组中的所有融合数据集合的不确定度的平均值，得到各个融合数据组的平均不确定度。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明利用先验经验和知识分析装配偏差的变动范围，然后对所述装配变差的变动范围进行装配偏差有限元仿真，有效的实现了装配偏差先验经验和知识的挖掘，为置信装配偏差仿真数据的计算提供了有力支撑，提高了置信装配偏差仿真数据计算的准确度，进一步提高了粗差判定的准确度；同时将实测装配偏差量和装配偏差仿真数据融合到一起，避免了仅基于一种数据进行粗差判定的局限性，有效解决了飞机等复杂结构产品装配过程仅依靠实测数据进行粗差判定时装配偏差合格区间难以确定的难题，可在装配累积偏差不确定性大的情况下实现装配测量粗差判定，提高了在装配累积偏差不确定性大的情况下的装配测量粗差判定的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明装配粗差判定方法实施例的方法流程图；
图2为本发明装配粗差判定系统实施例的系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种装配粗差判定方法及系统，提高粗差判定的置信区间的准确度，提高粗差识别和筛选的准确度。本发明针对装配偏差测量数据少、累积偏差值不确定性大的特点，提出测量信息论和有限元法相融合的装配粗差判定方法。首先，基于先验经验与知识，利用有限元分析和蒙特卡罗法获取装配偏差先验信息。然后，挖掘偏差检测数据，形成测量数据信息。再将偏差先验信息与测量数据信息相融合，制定测量信息论和有限元分析法相融合的装配粗差判定法则。最终实现多源信息利用和数据融合，形成基于知识的小样本装配偏差数据挖掘方法。本发明特点在于：1)基于先验经验与知识，利用有限元分析和蒙特卡罗法获取装配偏差先验信息；2)将偏差先验信息与测量数据信息相融合，制定测量信息论和有限元分析法相融合的装配粗差判定法则。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明装配粗差判定方法实施例的方法流程图。
该装配粗差判定方法，包括：
步骤101：获取装配配合面的实测装配偏差量。
该步骤101具体包括：
获取数字化测量设备采集的装配配合面图像；对所述装配配合面图像进行处理，得到装配特征的实测数据；将所述装配特征的实测数据与装配特征的理论数据进行对比，得到实测装配偏差量。数字化测量设备包括ccd工业相机组等。图像处理过程包括预处理、图像分割、图像二值化、边缘检测和图像目标提取等操作。该步骤101中装配偏差试验次数记为n。
步骤102：利用先验经验和知识，分析装配偏差的变动范围；装配偏差包括零件制造误差、工装定位误差、薄壁件变形回弹、铆接变形、装配基准偏差等。
步骤103：利用蒙特卡洛法对所述装配变差的变动范围进行m次装配偏差有限元仿真，m＝kn(k≥10)，得到装配偏差仿真数据ym＝{y1a,y2a,…,yma}，其中a表示装配偏差仿真数据的维度，表示装配偏差的不同描述方面。
步骤104：为了使仿真得到的数据更具稳健性，避免极端值对计算不确定度的影响，针对各装配偏差的不同描述方面，利用顺序统计、秩估计和信息熵相结合的方法去除所述装配偏差仿真数据中的极限值，得到置信装配偏差仿真数据。
该步骤104具体包括：
设描述装配的某一方面偏差仿真数据为
依次计算所述有序装配偏差仿真数据集合
根据所述有序装配偏差仿真数据集合
利用所述有序装配偏差仿真数据集合
根据所述有序装配偏差仿真数据集合的中所有数据的平均值和所述有序装配偏差仿真数据集合的不确定度确定所述有序装配偏差仿真数据集合的置信区间；将置信度确定为0.95，置信度为0.95以上的置信区间为
判断所述装配偏差仿真数据中是否存在位于所述置信装配偏差仿真数据区间之外的数据，得到第一判断结果；
若所述第一判断结果表示不存在，则确定所述装配偏差仿真数据为置信装配偏差仿真数据；
若所述第一判断结果表示存在，则将所述装配偏差仿真数据中位于所述置信装配偏差仿真数据区间之外的数据去除之后返回计算所述有序装配偏差仿真数据集合的步骤。
步骤105：以所述实测装配偏差量的数量为一个数据组内的数据的数量，将所述置信装配偏差仿真数据进行分组，得到多个装配偏差仿真数据组。
首先针对每一种装配偏差描述，将步骤104中得到的置信装配偏差仿真数据再次进行顺序统计，记为β1,β2,…,βl(其中l＜m)，然后将β1,β2,…,βl的第1至
步骤106：利用顺序统计、秩估计和信息熵结合的方法计算每个所述装配偏差仿真数据组的不确定度区间，得到装配偏差合格区间。
该步骤106具体包括：计算装配偏差仿真数据组的不确定度和根据装配偏差仿真数据组的不确定度计算不确定度区间。
其中计算装配偏差仿真数据组的不确定度的过程与步骤步骤104中计算不确定度的原理相同，具体过程为：
将每个所述装配偏差仿真数据组中的数据按从小到大的顺序排列，得到有序装配偏差仿真数据组；
依次计算每个所述有序装配偏差仿真数据组中每个数据的平均秩估计；
根据每个所述有序装配偏差仿真数据组中每个数据的平均秩估计计算每个所述有序装配偏差仿真数据组的信息熵；
利用每个所述有序装配偏差仿真数据组的信息熵计算每个所述有序装配偏差仿真数据组的不确定度。多个装配偏差仿真数据组n1,n2,…,np分别对应的不确定度为ui(i＝1,2,…,p)。
根据装配偏差仿真数据组的不确定度计算不确定度区间的具体过程为：
在每个所述有序装配偏差仿真数据组的不确定度中，筛选出最小值作为所述装配偏差合格区间的最小值，筛选出最大值作为所述装配偏差合格区间的最大值，得到所述装配偏差合格区间[umin,umax]。
步骤107：将每个所述装配偏差仿真数据组和所述实测装配偏差量组成的实测数据集合融合，得到多个融合数据集合mbc＝nb+{xc}，b＝1,2,l,p；c＝1,2,…,n。其中x表示实验数据，b表示有限元仿真数据演变出来的小样本的次序，即装配偏差仿真数据组的次序，c表示实验数据的次序；每个所述融合数据集合均由一个装配偏差仿真数据组和实测数据集合相加形成。
步骤108：计算包含同一所述实测装配偏差量的所有融合数据的平均不确定度。
该步骤108具体包括：具体包括：
计算每个所述融合数据集合mbc的不确定度ubc；融合数据集合的不确定度的计算过程与步骤步骤104中计算不确定度的原理相同；
将包含同一所述实测装配偏差量xi的所有融合数据集合划分到同一个组中，得到多个融合数据组；
求取包含在同一个融合数据组中的所有融合数据集合的不确定度的平均值，得到各个融合数据组的平均不确定度
步骤109：将所述平均不确定度
图2为本发明装配粗差判定系统实施例的系统结构图。
参见图2该装配粗差判定系统，包括：
获取模块201，用于获取装配配合面的实测装配偏差量；该获取模块201，具体包括：图像获取单元、图像处理单元和偏差计算单元，其中：图像获取单元，用于获取数字化测量设备采集的装配配合面图像；图像处理单元，用于对所述装配配合面图像进行处理，得到装配特征的实测数据；偏差计算单元，用于将所述装配特征的实测数据与装配特征的理论数据进行对比，得到实测装配偏差量。
变动范围确定模块202，用于利用先验经验和知识，分析装配偏差的变动范围。
仿真模块203，用于利用蒙特卡洛法对所述装配变差的变动范围进行装配偏差有限元仿真，得到装配偏差仿真数据。
置信数据筛选模块204，用于利用顺序统计、秩估计和信息熵相结合的方法去除所述装配偏差仿真数据中的极限值，得到置信装配偏差仿真数据；该置信数据筛选模块204，具体包括：第一排列单元、第一平均秩估计计算单元、第一信息熵计算单元、第一不确定计算单元、置信区间确定单元、第一判断单元、置信数据确定单元和返回单元。其中：
第一排列单元，用于将所述装配偏差仿真数据按从小到大的顺序排列，得到有序装配偏差仿真数据集合；
第一平均秩估计计算单元，用于依次计算所述有序装配偏差仿真数据集合中每个数据的平均秩估计；
第一信息熵计算单元，用于根据所述有序装配偏差仿真数据集合中每个数据的平均秩估计计算所述有序装配偏差仿真数据集合的信息熵；
第一不确定计算单元，用于利用所述有序装配偏差仿真数据集合的信息熵计算所述有序装配偏差仿真数据集合的不确定度；
置信区间确定单元，用于根据所述有序装配偏差仿真数据集合的中所有数据的平均值和所述有序装配偏差仿真数据集合的不确定度确定所述有序装配偏差仿真数据集合的置信区间；
第一判断单元，用于判断所述装配偏差仿真数据中是否存在位于所述置信装配偏差仿真数据区间之外的数据，得到第一判断结果；
置信数据确定单元，用于若所述第一判断结果表示不存在，则确定所述装配偏差仿真数据为置信装配偏差仿真数据；
返回单元，用于若所述第一判断结果表示存在，则将所述装配偏差仿真数据中位于所述置信装配偏差仿真数据区间之外的数据去除之后返回计算所述有序装配偏差仿真数据集合的步骤。
分组模块205，用于以所述实测装配偏差量的数量为一个数据组内的数据的数量，将所述置信装配偏差仿真数据进行分组，得到多个装配偏差仿真数据组。
合格区间确定模块206，用于利用顺序统计、秩估计和信息熵结合的方法计算每个所述装配偏差仿真数据组的不确定度区间，得到装配偏差合格区间；该合格区间确定模块206，具体包括：第二排列单元、第二平均秩估计计算单元、第二信息熵计算单元、第二不确定计算单元和合格区间确定单元。其中：
第二排列单元，用于将每个所述装配偏差仿真数据组中的数据按从小到大的顺序排列，得到有序装配偏差仿真数据组；
第二平均秩估计计算单元，用于依次计算每个所述有序装配偏差仿真数据组中每个数据的平均秩估计；
第二信息熵计算单元，用于根据每个所述有序装配偏差仿真数据组中每个数据的平均秩估计计算每个所述有序装配偏差仿真数据组的信息熵；
第二不确定计算单元，用于利用每个所述有序装配偏差仿真数据组的信息熵计算每个所述有序装配偏差仿真数据组的不确定度；
合格区间确定单元，用于在每个所述有序装配偏差仿真数据组的不确定度中，筛选出最小值作为所述装配偏差合格区间的最小值，筛选出最大值作为所述装配偏差合格区间的最大值，得到所述装配偏差合格区间。
融合模块207，用于将每个所述装配偏差仿真数据组和所述实测装配偏差量组成的实测数据集合融合，得到多个融合数据集合；每个所述融合数据集合均由一个装配偏差仿真数据组和实测数据集合相加形成。
平均不确定度计算模块208，用于计算包含同一所述实测装配偏差量的所有融合数据的平均不确定度；所述平均不确定度计算模块208，具体包括：第三不确定度计算单元、分组单元和平均不确定度计算单元。其中：
第三不确定度计算单元，用于计算每个所述融合数据集合的不确定度；
分组单元，用于将包含同一所述实测装配偏差量的所有融合数据集合划分到同一个组中，得到多个融合数据组；
平均不确定度计算单元，用于求取包含在同一个融合数据组中的所有融合数据集合的不确定度的平均值，得到各个融合数据组的平均不确定度。
粗差判定模块209，用于将所述平均不确定度与所述装配偏差合格区间对比，确定包含在所述装配偏差合格区间内的所述平均不确定度所对应的实测装配偏差量为合格偏差，确定位于所述装配偏差合格区间之外的所述平均不确定度所对应的实测装配偏差量为粗差。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明利用先验经验和知识分析装配偏差的变动范围，然后对所述装配变差的变动范围进行装配偏差有限元仿真，有效的实现了装配偏差先验经验和知识的挖掘，为置信装配偏差仿真数据的计算提供了有力支撑，提高了置信装配偏差仿真数据计算的准确度，进一步提高了粗差判定的准确度；同时将实测装配偏差量和装配偏差仿真数据融合到一起，避免了仅基于一种数据进行粗差判定的局限性，有效解决了飞机等复杂结构产品装配过程仅依靠实测数据进行粗差判定时装配偏差合格区间难以确定的难题，可在装配累积偏差不确定性大的情况下实现装配测量粗差判定，提高了在装配累积偏差不确定性大的情况下的装配测量粗差判定的准确度。
对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。