基于功能性滤波处理的大型高速回转装备零部件形心和惯性中心数据处理方法与流程

本发明属于表面形状测量技术领域，特别是涉及基于功能性滤波处理的大型高速回转装备零部件形心和惯性中心数据处理方法。

背景技术：

随着我国大力发展航空业，对航空发动机性能的要求也不断提高。在追求研制更高推重比的航空发动机的同时，也要注重减小发动机自身的振动，以提高发动机性能，保证飞行安全。减小发动机的振动是发动机研制过程中的重要目标。静子机匣的装配质量对航空发动机的性能有着极大的影响，因此为了减小振动，需要保证静子机匣的圆轮廓度。实现精确的静子机匣圆轮廓测量对提高发动机静子机匣加工精度、降低加工成本以及提高发动机性能具有重要意义。

株式会社三丰提出一种圆度测量装置及其控制方法(圆度测量装置及其控制方法。公开号：cn105444651a)，该圆度测量装置在基底上设置有转动台，在转动台发生转动的情况下，对放置于转动台上的被测测量物的圆度进行测量，并且包括检测装置主体、检测装置驱动机构、触针、接触构件和控制装置。所述检测装置驱动机构使装置主体相对于基底移位。所述触针具备在装置主体上可转动地支撑的基端并且能够通过使用外力来改变相对于所述检测装置主体的角度位置。所述接触构件被设置在由于利用所述检测装置驱动机构使所述检测装置主体移位而能够与所述触针接触的位置。所述控制装置控制所述检测装置驱动机构的驱动。其不足之处：没有消除测量过程中引入的测量误差对圆度测量的影响。

以上和现有的方法均存在的问题在于：未提出圆轮廓测量数据的滤波方法，保证圆轮廓测量数据的滤波精度是实现圆轮廓精确测量的前提；未考虑被测静子机匣偏心误差、传感器测头偏移量、传感器测球半径、静子机匣测量面倾斜误差对圆轮廓测量产生的影响。

技术实现要素：

本发明目的是为了解决现有的技术问题，提供了一种基于功能性滤波处理的大型高速回转装备零部件形心和惯性中心数据处理方法，以解决航空发动机静子机匣圆轮廓测量精度低的问题。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明提出基于功能性滤波处理的大型高速回转装备零部件形心和惯性中心数据处理方法，

步骤1、在实际静子机匣圆轮廓测量中，由于存在测量误差会导致真实采样角度呈非等间隔分布，基于采样角度分布特性和测量误差建立真实采样角度分布函数，采集圆轮廓数据，所述真实采样角度分布函数为：

式中，为相对于几何中心的采样角度，θi为相对于回转中心的采样角度，d为传感器测头偏移量，e为偏心误差，α为偏心角，r0为拟合椭圆短轴，r为传感器测头半径，γ为回转轴线与几何轴线的夹角，β为几何轴线在测量平面上的投影与测量初始方向的夹角，n为采样点数；

步骤2、将采集到的圆轮廓数据通过非等间隔形态学滤波器进行功能性滤波，获得有效的圆轮廓数据；

步骤3、根据圆轮廓测量中的被测静子机匣偏心误差、传感器测头偏移量、传感器测球半径引起的误差和测量面倾斜误差四个参数分量，建立四参数圆轮廓测量模型；

步骤4、将有效的圆轮廓数据代入所述四参数圆轮廓测量模型即实现静子机匣圆轮廓的精确测量。

进一步地，所述步骤2具体为：

从包络滤波技术设计了基于非等间隔采样角度的形态学滤波器，在二维点集s中取任意一点p1，以点p1开始在与之距离小于2α的点构成子集s1，其中s为圆轮廓采样点的二维空间坐标点集，α为alpha圆盘半径；在子集s1中取任意一点p2，则存在两个半径为α的alpha圆盘过p1和p2两点，p0和p0'分别为两个alpha圆盘的圆心，alpha圆盘内外圆圆心的轨迹方程为：

或

其中，

ρ0、ρ0'、ρ1、ρ2、分别为点p0、p0'、p1、p2在极坐标下的极径和极角；

因而，alpha包络边界和采样点极坐标关系表示为：

其中，n为圆轮廓采样点数，f为基于alphashape理论的非等间隔形态学滤波器设计法则。

进一步地，所述步骤3具体为：

建立静子机匣四参数圆轮廓测量模型，该模型包含被测静子机匣偏心误差、传感器测头偏移量、传感器测球半径引起的误差和测量面倾斜误差；

所述四参数圆轮廓测量模型的测量方程为：

式中，ρi为传感器测头到测量回转中心的距离，e为偏心误差，θi为相对于回转中心的采样角度，α为偏心角，r为传感器测球半径，n为采样点数，ri为拟合椭圆第i个采样点到几何中心的距离，δri为表面加工误差，d为传感器测头偏移量；

当偏心误差相对于拟合椭圆短轴为e/r0＜10^-3时，所述测量方程通过幂级数展开，得到简化的四参数圆轮廓测量模型为：

式中，ρi为传感器测头到测量回转中心的距离，e为偏心误差，θi为相对于回转中心的采样角度，α为偏心角，r为传感器测球半径，r0为拟合椭圆短轴，δri为表面加工误差，d为传感器测头偏移量，γ为回转轴线与几何轴线的夹角，β为几何轴线在测量平面上的投影与测量初始方向的夹角，n为采样点数。

进一步地，拟合椭圆第i个采样点到几何中心的距离ri表示为：

式中，r0为拟合椭圆短轴，为相对于几何中心的采样角度，β为几何轴线在测量平面上的投影与测量初始方向的夹角，γ为回转轴线与几何轴线的夹角。

附图说明

图1是本发明基于功能性滤波处理的大型高速回转装备零部件形心和惯性中心数据处理方法的流程图。

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。

结合图1，本发明提出基于功能性滤波处理的大型高速回转装备零部件形心和惯性中心数据处理方法，

步骤1、在实际静子机匣圆轮廓测量中，由于存在测量误差(如偏心误差、传感器测头偏移量等)会导致真实采样角度呈非等间隔分布，基于采样角度分布特性和测量误差建立真实采样角度分布函数，采集圆轮廓数据，所述真实采样角度分布函数为：

式中，为相对于几何中心的采样角度，θi为相对于回转中心的采样角度，d为传感器测头偏移量，e为偏心误差，α为偏心角，r0为拟合椭圆短轴，r为传感器测头半径，γ为回转轴线与几何轴线的夹角，β为几何轴线在测量平面上的投影与测量初始方向的夹角，n为采样点数；

步骤2、将采集到的圆轮廓数据通过非等间隔形态学滤波器进行功能性滤波，获得有效的圆轮廓数据；

所述步骤2具体为：

从包络滤波技术设计了基于非等间隔采样角度的形态学滤波器，在二维点集s中取任意一点p1，以点p1开始在与之距离小于2α的点构成子集s1，其中s为圆轮廓采样点的二维空间坐标点集，α为alpha圆盘半径；在子集s1中取任意一点p2，则存在两个半径为α的alpha圆盘过p1和p2两点，p0和p0'分别为两个alpha圆盘的圆心，alpha圆盘内外圆圆心的轨迹方程为：

或

其中，

ρ0、ρ0'、ρ1、ρ2、分别为点p0、p0'、p1、p2在极坐标下的极径和极角；

因而，alpha包络边界和采样点极坐标关系表示为：

其中，n为圆轮廓采样点数，f为基于alphashape理论的非等间隔形态学滤波器设计法则。

步骤3、根据圆轮廓测量中的被测静子机匣偏心误差、传感器测头偏移量、传感器测球半径引起的误差和测量面倾斜误差四个参数分量，建立四参数圆轮廓测量模型；

所述步骤3具体为：

建立静子机匣四参数圆轮廓测量模型，该模型包含被测静子机匣偏心误差、传感器测头偏移量、传感器测球半径引起的误差和测量面倾斜误差；

所述四参数圆轮廓测量模型的测量方程为：

式中，ρi为传感器测头到测量回转中心的距离，e为偏心误差，θi为相对于回转中心的采样角度，α为偏心角，r为传感器测球半径，n为采样点数，ri为拟合椭圆第i个采样点到几何中心的距离，δri为表面加工误差，d为传感器测头偏移量；

当偏心误差相对于拟合椭圆短轴为e/r0＜10^-3时，所述测量方程通过幂级数展开，得到简化的四参数圆轮廓测量模型为：

式中，ρi为传感器测头到测量回转中心的距离，e为偏心误差，θi为相对于回转中心的采样角度，α为偏心角，r为传感器测球半径，r0为拟合椭圆短轴，δri为表面加工误差，d为传感器测头偏移量，γ为回转轴线与几何轴线的夹角，β为几何轴线在测量平面上的投影与测量初始方向的夹角，n为采样点数。

拟合椭圆第i个采样点到几何中心的距离ri表示为：

式中，r0为拟合椭圆短轴，为相对于几何中心的采样角度，β为几何轴线在测量平面上的投影与测量初始方向的夹角，γ为回转轴线与几何轴线的夹角。

步骤4、将有效的圆轮廓数据代入所述四参数圆轮廓测量模型即实现静子机匣圆轮廓的精确测量。

本发明分析了静子机匣圆轮廓测量的采样角度分布特性和测量误差，将采集到的圆轮廓数据通过非等间隔形态学滤波器进行功能性滤波；考虑圆轮廓测量中的静子机匣偏心误差、传感器测头偏移量、传感器测球半径引起的误差和测量面倾斜误差四个参数分量，建立了四参数圆轮廓测量模型；将有效的圆轮廓数据代入所述四参数圆轮廓测量模型即实现静子机匣圆轮廓的精确测量。

以上对本发明所提供的基于功能性滤波处理的大型高速回转装备零部件形心和惯性中心数据处理方法，进行了详细介绍，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。