CN114252036B - 一种采用球头位移传感器的接触式R-Test仪器标定方法 - Google Patents
一种采用球头位移传感器的接触式R-Test仪器标定方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种采用球头位移传感器的接触式R‑Test仪器标定方法,包括测量坐标系的设置和球头位移传感器位姿的标定。包括如下步骤:考虑制造及装配误差对R‑Test仪器的影响,进行仪器测量坐标系的设置;设置位置传感器的位姿向量,建立位移传感器与标准球之间的数学模型;设置位姿向量迭代初值,基于群体智能搜索算法实现位置传感器位姿的标定;本发明考虑了仪器装配误差对位置传感器位姿的影响,对测量坐标系的建立、标准球直径的选取都不敏感,使得整个标定方法通用性更好,具有更好的标定精度,保证了后续用于机床误差测量的准确度。
Description
技术领域
本发明属于R-Test仪器标定的技术领域,具体涉及一种采用球头位移传感器的接触式R-Test仪器标定方法。
背景技术
五轴数控机床旋转轴因制造、装配、机械磨损等因素的影响,使得机床旋转轴精度随应用时间的增加而不断降低。R-Test测量仪专用于旋转轴几何误差的测量,利用五轴机床的RTCP功能,可以实时获取安装在机床主轴上精密测量球相对于工作台的三维位移误差从而辨识计算旋转轴的几何误差。R-Test测量仪具有高精度、高效率和结构简单等优点,可以满足五轴机床旋转轴的几何误差测量要求。
目前,R-Test测量仪分为接触式和非接触式,非接触式采用的激光位移传感器,造价相对较高且易受到外界环境的影响,因此主要讨论接触式位移传感器在R-test中的应用。接触式位移传感器根据传感器的配置又分为球头接触和平头接触两种,在平头接触的相关研究中,李亮亮等人(李亮亮,杜正春.一种新型五轴加工中心误差测量装置的模型分析[J].上海交通大学学报,2013,47(11):1801-1806)针对采用平头位移传感器的R-test,建立了考虑角度误差的传感器读数与精密球心坐标之间的数据转换模型,但无法直接用于球头位移传感器的误差标定。在球头接触的相关研究中,彭炳康等人(彭炳康等.接触式R-test测量仪的标定和球心坐标计算方法研究[J].机械科学与技术,2020,39(9):1385-1389)通过构建矢量方程组得到传感器位置的标定方程组,并利用差分进化算法求解标定方程组实现对球头位移传感器的标定工作;刘大炜等人(刘大炜等.一种R-test球头球心检测装置结构优化设计方法[J].机械工程学报,2016)同样构建了标准球与球头位移传感器之间的数学关系,然而两种构建方法均是基于位移传感器理想安装模式下的方程建立,代入的结构参数与实际装配后的结构参数略有差异,并未考虑传感器装配误差的干扰,如传感器轴线实际不相交于一点,标准球球心未与传感器交点重合等等,其标定精度仅在局部范围有效,难以保证大范围检测时的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种采用球头位移传感器的接触式R-Test仪器标定方法,考虑了位置传感器装配过程可能出现的误差,实现了接触式R-Test仪器的高精度标定检测。
本发明通过下述技术方案实现:
一种采用球头位移传感器的接触式R-Test仪器标定方法,基于带有三个位移传感器的R-Test仪器与标准球实现,包括以下步骤:
步骤1、对应标准球设置三个位移传感器,并使得标准球与三个位移传感器的测量端相切,然后以标准球的球心为原点建立测量坐标系;
步骤2、模拟建立三个位移传感器的实际位移传感器位姿向量,模拟建立标准球的实际初始球心坐标向量;在测量坐标系下移动标准球,在移动过程中始终保持标准球与三个位移传感器的测量端相切,读取三个位移传感器的位移读数;
步骤3、根据实际位移传感器位姿向量、实际初始球心坐标向量、位移读数拟合得到三个位移传感器的拟合传感器球心坐标,同时读取标准球在测量坐标系中移动过程中的实际球心坐标;
步骤4、根据标准球在移动过程中始终与三个位移传感器的测量端相切的位姿关系,建立拟合传感器球心坐标与实际球心坐标之间的位姿关系模型;
步骤5、根据位姿关系模型建立传感器球心坐标优化函数,采用群体智能搜索算法根据传感器球心坐标优化函数进行传感器球心迭代标定。
为了更好的实现本发明,进一步地,所述步骤3中拟合得到拟合传感器球心坐标如下:
其中:Pij为拟合传感器球心坐标;Pi0为实际初始球心坐标向量;Vri为实际位移传感器位姿向量;Δlij为位移读数。
为了更好的实现本发明,进一步地,所述步骤4中的位姿关系模型如下:
其中:Oj为实际球心坐标;R为标准球的半径;r为位移传感器的测量端球头的半径。
为了更好的实现本发明,进一步地,所述步骤5包括以下步骤:
步骤5.1、建立位姿关系模型的残差模型;
步骤5.2、根据建立的残差模型建立传感器球心坐标优化函数;
步骤5.3、设置群体智能搜索算法的迭代初值;
步骤5.4、采用群体智能搜索算法根据传感器球心坐标优化函数对传感器球心迭代标定。
为了更好的实现本发明,进一步地,所述步骤5.1中建立的残差模型如下:
fj(Ii,Ji,Ki,xio,yio,zio)=(xio+Ii·Δlij-xj)2+(yio+Ji·Δlij-yj)2+(zio+Ki·Δlij-zj)2-(R+r)2。
为了更好的实现本发明,进一步地,步骤5.2中建立的传感器球心坐标优化函数如下:
为了更好的实现本发明,进一步地,所述步骤5.3设置群体智能搜索算法的迭代初值包括如下步骤:
步骤5.3.1、根据实际球心坐标Oj=(xj,yj,zj)组成第一矩阵N;
步骤5.3.2、根据位移读数Δlij组成第二矩阵M;
步骤5.3.3、采用最小二乘法将第一矩阵与第二矩阵拟合得到群体智能搜索算法的迭代初值矩阵,根据迭代初值矩阵得到实际位移传感器位姿向量的初始迭代值以及实际初始球心坐标向量的初始迭代值。
为了更好的实现本发明,进一步地,所述步骤5.3.3中得到的迭代初值矩阵如下:
V=(NTN)-1(NTM);
所述实际位移传感器位姿向量的初始迭代值为迭代初值矩阵的每一列值;所述实际初始球心坐标向量的初始迭代值为V·(R+r)矩阵的每一列值。
本发明与现有技术相比,具有以下优点及有益效果:
(1)本发明提出的标定方法考虑了R-Test仪器的装配误差,通过建立拟合传感器球心坐标与实际球心坐标之间的位姿关系模型,并根据位姿关系模型建立传感器球心坐标优化函数,采用群体智能搜索算法根据传感器球心坐标优化函数进行传感器球心迭代标定,进而降低了R-Test仪器的装配误差给最终标定结果造成的影响,使得R-Test仪器的最终标定结果更加准确;
(2)本发明提出的标定方法对测量坐标系的建立、标准球直径的选取都不敏感,整个标定方法通用性更好,不仅具有更好的标定精度,同时具有更大的检测范围,大幅减少了在误差检测时带入的R-Test仪器误差,保证了测量的准确度。
附图说明
图1为本发明的步骤流程示意图;
图2为位移传感器轴线不相交及测量坐标系设置示意图;
图3为接触式R-Test仪器安装偏移及测量坐标系设置示意图;
图4为位移传感器与标准球的位置关系示意图;
图5为位移传感器的位移变化示意图。
具体实施方式
实施例1:
本实施例的一种采用球头位移传感器的接触式R-Test仪器标定方法,如图1-图5所示,基于带有三个位移传感器的R-Test仪器与标准球实现,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、对应标准球设置三个位移传感器,并使得标准球与三个位移传感器的测量端相切,然后以标准球的球心为原点建立测量坐标系;在机床工作台上安装接触式R-Test仪器,并在机床的主轴的轴端安装标准球,驱动机床主轴带动标准球移动至接触式R-Test仪器的三个位移传感器之间,并使得标准球的外球面与三个位移传感器的测量端的球头相切。针对不同直径的标准球,只需要保证标准球的外球面与三个位移传感器的测量端的球头相切并接近三个位移传感器的轴线交点即可,并不需要使得标准球的球心与三个位移传感器的轴线交点严格重合。然后以与三个位移传感器的测量端的球头相切接触的标准球的球心为原点建立测量坐标系。为了便于后续坐标计算,使得测量坐标系的三轴方向与机床坐标系一致。
步骤2、模拟建立三个位移传感器的实际位移传感器位姿向量,模拟建立标准球的实际初始球心坐标向量;在测量坐标系下移动标准球,在移动过程中始终保持标准球与三个位移传感器的测量端相切,读取三个位移传感器的位移读数;
步骤3、根据实际位移传感器位姿向量、实际初始球心坐标向量、位移读数拟合得到三个位移传感器的拟合传感器球心坐标,同时读取标准球在测量坐标系中移动过程中的实际球心坐标;
步骤4、根据标准球在移动过程中始终与三个位移传感器的测量端相切的位姿关系,建立拟合传感器球心坐标与实际球心坐标之间的位姿关系模型;
因制造误差以及安装位置选择造成的安装误差等因素,实际上位移传感器的测量球头在测量坐标系之下的实际位姿无法用具体的表达式进行直接表述,此处直接模拟建立三个位移传感器的实际位移传感器位姿向量以及标准球的实际初始球心坐标向量。同时在使用接触式R-Test仪器进行标定的过程中,标准球会被移动至测量坐标系中的不同位置,在任意一个移动位置均保证标准球的外球面与三个位移传感器的测量球头相切,则对应每一个移动位置,标准球在测量坐标系下均有相应的实际球心坐标。同时,对应每一个移动位置,通过实际位移传感器位姿向量、实际初始球心坐标向量、三个位置传感器的位移读数,集合标准球的外球面始终与三个位置传感器的测量球头相切的位置关系,进而可以计算得出拟合传感器球心坐标,拟合传感器球心坐标即是通过三个位置传感器拟合得出的标准球的球心。理论情况下,若不存在误差,拟合传感器球心坐标与实际球心坐标应当是相同的,但是在实际使用过程中由于安装误差、加工误差的存在,使得拟合传感器球心坐标与实际球心坐标不相等,建立拟合传感器球心坐标与实际球心坐标之间的位姿关系模型,即可得到拟合传感器球心坐标与实际球心坐标之间的位姿转换关系。
步骤5、根据位姿关系模型建立传感器球心坐标优化函数,采用群体智能搜索算法根据传感器球心坐标优化函数进行传感器球心迭代标定。拟合传感器球心坐标与实际球心坐标之间的差距越小,则表明当前的标定误差越小,因此以拟合传感器球心坐标与实际球心坐标之间差值最小为优化目标,结合位姿关系模型建立传感器球心坐标优化函数,并通过群体智能搜索算法对传感器球心坐标优化函数进行迭代计算,直到找到最优解,即对应最优的标定情况。
实施例2:
本实施例在实施例1的基础上做进一步优化,所述步骤3中拟合得到拟合传感器球心坐标如下:
其中:Pij为拟合传感器球心坐标;Pi0为实际初始球心坐标向量;Vri为实际位移传感器位姿向量;Δlij为位移读数。
本实施例的其他部分与实施例1相同,故不再赘述。
实施例3:
本实施例在上述实施例1或2的基础上做进一步优化,所述步骤4中的位姿关系模型如下:
其中:Oj为实际球心坐标;R为标准球的半径;r为位移传感器的测量端球头的半径。
将上述适量方程标量化得到:
(xio+Ii·Δlij-xj)2+(yio+Ji·Δlij-yj)2+(zio+Ki·Δlij-zj)2=(R+r)2;
针对三个位置传感器,进一步得到:
通过上述方程组即可求得位移传感器的实际位移传感器位姿向量Vri以及实际初始球心坐标向量Pi0,此时即相当于完成了对接触式R-Test仪器的标定,但是满足上述方程组的标定结果并不一定是误差最小的最优解,因此还需要通过群体智能搜索算法对标定过程进行迭代计算以得到最优解。
本实施例的其他部分与上述实施例1或2相同,故不再赘述。
实施例4:
本实施例在上述实施例1-3任一项的基础上做进一步优化,所述步骤5包括以下步骤:
步骤5.1、建立位姿关系模型的残差模型;
步骤5.2、根据建立的残差模型建立传感器球心坐标优化函数;
步骤5.3、设置群体智能搜索算法的迭代初值;
步骤5.4、采用群体智能搜索算法根据传感器球心坐标优化函数对传感器球心迭代标定。
本实施例的其他部分与上述实施例1-3任一项相同,故不再赘述。
实施例5:
本实施例在上述实施例1-4任一项的基础上做进一步优化,所述步骤5.1中建立的残差模型如下:
fj(Ii,Ji,Ki,xio,yio,zio)=(xio+Ii·Δlij-xj)2+(yio+Ji·Δlij-yj)2+(zio+Ki·Δlij-zj)2-(R+r)2。
根据上述残差模型,所述步骤5.2中建立的传感器球心坐标优化函数如下:
传感器球心坐标优化函数的值越接近0,则代表最终标定越准确。
本实施例的其他部分与上述实施例1-4任一项相同,故不再赘述。
实施例6:
本实施例在上述实施例1-5任一项的基础上做进一步优化,为了避免群体智能搜索算法随机设置的盲目性导致迭代计算效率降低,因此需要对群体智能搜索算法设置合适的迭代初值。所述步骤5.3设置群体智能搜索算法的迭代初值包括如下步骤:
步骤5.3.1、根据实际球心坐标Oj=(xj,yj,zj)组成第一矩阵N;
步骤5.3.2、根据位移读数Δlij组成第二矩阵M;
步骤5.3.3、采用最小二乘法将第一矩阵与第二矩阵拟合得到群体智能搜索算法的迭代初值矩阵,根据迭代初值矩阵得到实际位移传感器位姿向量的初始迭代值以及实际初始球心坐标向量的初始迭代值。
所述步骤5.3.3中得到的迭代初值矩阵如下:
V=(NTN)-1(NTM);
所述实际位移传感器位姿向量的初始迭代值为迭代初值矩阵的每一列值,即矩阵V的第一列值为第一个位置传感器的实际位移传感器位姿向量的初始迭代值,矩阵V的第二列值为第二个位置传感器的实际位移传感器位姿向量的初始迭代值,矩阵V的第三列值为第三个位置传感器的实际位移传感器位姿向量的初始迭代值。
所述实际初始球心坐标向量的初始迭代值为V·(R+r)矩阵的每一列值,即矩阵V·(R+r)的第一列值为第一个位置传感器的实际初始球心坐标向量的初始迭代值,矩阵V·(R+r)的第二列值为第二个位置传感器的实际初始球心坐标向量的初始迭代值,矩阵V·(R+r)的第三列值为第三个位置传感器的实际初始球心坐标向量的初始迭代值。
通过设置合理的迭代初值,大大提高了迭代计算的效率。
进一步的,所述群体智能搜索算法包括但不限于遗传算法、粒子群算法、蚁群算法。
进一步的,设置迭代总数Iterations和迭代精度tolerance,若迭代次数未达到上限或迭代精度超过给定的阈值,则继续迭代,否则停止迭代,输出已保存的最优值,最优值即为位移传感器的实际位移传感器位姿向量。
本实施例的其他部分与上述实施例1-5任一项相同,故不再赘述。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例,并非对本发明做任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化,均落入本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种采用球头位移传感器的接触式R-Test仪器标定方法,基于带有三个位移传感器的R-Test仪器与标准球实现,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、对应标准球设置三个位移传感器,并使得标准球与三个位移传感器的测量端相切,然后以标准球的球心为原点建立测量坐标系;
步骤2、模拟建立三个位移传感器的实际位移传感器位姿向量,模拟建立标准球的实际初始球心坐标向量;在测量坐标系下移动标准球,在移动过程中始终保持标准球与三个位移传感器的测量端相切,读取三个位移传感器的位移读数;
步骤3、根据实际位移传感器位姿向量、实际初始球心坐标向量、位移读数拟合得到三个位移传感器的拟合传感器球心坐标,同时读取标准球在测量坐标系中移动过程中的实际球心坐标;
步骤4、根据标准球在移动过程中始终与三个位移传感器的测量端相切的位姿关系,建立拟合传感器球心坐标与实际球心坐标之间的位姿关系模型;
步骤5、根据位姿关系模型建立传感器球心坐标优化函数,采用群体智能搜索算法根据传感器球心坐标优化函数进行传感器球心迭代标定;
所述步骤3中拟合得到拟合传感器球心坐标如下:
所述步骤4中的位姿关系模型如下:
所述步骤5包括以下步骤:
步骤5.1、建立位姿关系模型的残差模型;
步骤5.2、根据建立的残差模型建立传感器球心坐标优化函数;
步骤5.3、设置群体智能搜索算法的迭代初值;
步骤5.4、采用群体智能搜索算法根据传感器球心坐标优化函数进行传感器球心迭代标定;
所述步骤5.1中建立的残差模型如下:
所述步骤5.2中建立的传感器球心坐标优化函数如下:
所述步骤5.3设置群体智能搜索算法的迭代初值包括如下步骤:
步骤5.3.3、采用最小二乘法将第一矩阵与第二矩阵拟合得到群体智能搜索算法的迭代初值矩阵,根据迭代初值矩阵得到实际位移传感器位姿向量的初始迭代值以及实际初始球心坐标向量的初始迭代值;
所述步骤5.3.3中得到的迭代初值矩阵如下:
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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