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        基于時(shí)間序列的時(shí)柵轉(zhuǎn)臺誤差修正研究

        2015-12-07 02:52:20彭東林練俊君陳錫候高忠華
        關(guān)鍵詞:測量模型

        彭東林,練俊君,陳錫候,高忠華

        (1.重慶理工大學(xué)機(jī)械檢測技術(shù)與裝備教育部工程中心,重慶 400054;2.時(shí)柵傳感器及先進(jìn)檢測技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400054)

        時(shí)柵傳感器是基于“時(shí)間測量空間”思想設(shè)計(jì)的,具有高精度、高穩(wěn)定性的位移傳感器[1-3],將其作為轉(zhuǎn)臺的測量元件,可構(gòu)成穩(wěn)定性較高的時(shí)柵轉(zhuǎn)臺。時(shí)柵轉(zhuǎn)臺因具有穩(wěn)定性高、成本低等優(yōu)勢而得到廣泛運(yùn)用,擁有良好的市場前景。但是,由于安裝結(jié)構(gòu)、使用環(huán)境等因素,轉(zhuǎn)臺的定位精度相比時(shí)柵傳感器而言有較大的降低,在很大程度上未能發(fā)揮時(shí)柵傳感器精度高的特點(diǎn)。針對這一問題,目前時(shí)柵轉(zhuǎn)臺采用FFT技術(shù)進(jìn)行誤差修正,通過大量的標(biāo)定實(shí)驗(yàn),運(yùn)用傅里葉級數(shù)對轉(zhuǎn)臺誤差的基次諧波進(jìn)行修正[4-5]。FFT修正取得了不錯(cuò)的結(jié)果,目前最好的效果能使精度提高到±6角秒,但仍然存在以下問題:從測量數(shù)據(jù)的組成結(jié)構(gòu)來看,測量數(shù)據(jù)包含了標(biāo)準(zhǔn)量、綜合系統(tǒng)誤差和綜合隨機(jī)誤差。以往的修正方法很少考慮隨機(jī)誤差的因素,將分離的誤差基本視為系統(tǒng)誤差,然后進(jìn)行建模修正。從精益求精的角度看,對隨機(jī)誤差的修正是時(shí)柵轉(zhuǎn)臺精度提高的重要研究內(nèi)容,隨機(jī)誤差也是FFT修正后殘差中的主要組成部分[6]。

        本文為進(jìn)一步提高轉(zhuǎn)臺的定位精度,改進(jìn)現(xiàn)有的修正方案,考慮隨機(jī)誤差的修正并結(jié)合時(shí)柵傳感器的原理,采用時(shí)間序列模型對具有相關(guān)性的隨機(jī)誤差進(jìn)行建模修正。時(shí)間序列模型是利用“未來是過去規(guī)律的延續(xù)”這一思想,通過大量過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,然后通過有效的模型預(yù)測下一時(shí)刻的隨機(jī)誤差,以達(dá)到減小轉(zhuǎn)臺定位的隨機(jī)誤差,從而進(jìn)一步提高時(shí)柵轉(zhuǎn)臺精度的目的[7-9]。

        1 時(shí)柵分度轉(zhuǎn)臺的時(shí)間序列誤差修正原理

        時(shí)柵轉(zhuǎn)臺是可重復(fù)測量的穩(wěn)定系統(tǒng)。從誤差溯源的角度看,其誤差主要是由傳感器的非線性誤差、軸系的回轉(zhuǎn)誤差、齒輪的偏心誤差和溫度等因素引起。從所得測量數(shù)據(jù)的組成上看,數(shù)據(jù)包括了標(biāo)準(zhǔn)值、綜合系統(tǒng)誤差和綜合隨機(jī)誤差[10-11]。采用綜合誤差修正的思想,從測量數(shù)據(jù)中通過分離技術(shù)得到綜合的誤差數(shù)據(jù),然后采用取平均、中心化等數(shù)據(jù)處理方法可分別得到系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)和隨機(jī)誤差數(shù)據(jù)。將系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)和隨機(jī)誤差數(shù)據(jù)分別進(jìn)行建模,并通過模型疊加方式進(jìn)行修正,從而達(dá)到提高轉(zhuǎn)臺定位精度的目的[12-13]。在誤差修正過程中,誤差模型建立是關(guān)鍵,模型是否合適是影響修正結(jié)果好壞的重要因素。本文將時(shí)柵傳感器的原理與時(shí)間序列模型相結(jié)合,采用時(shí)間序列模型建立誤差模型。

        時(shí)柵傳感器基于“時(shí)間測量空間的思想”,利用TST原理建立相對運(yùn)動雙坐標(biāo)系,將一個(gè)坐標(biāo)系上的位置關(guān)系表現(xiàn)為在另一個(gè)坐標(biāo)系上的時(shí)間差關(guān)系[14],然后通過測量時(shí)間的方式來實(shí)現(xiàn)空間的測量。

        如圖1所示,三相電流產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)磁場V可作為勻速坐標(biāo)系。圖1中:Pa和Pb分別為動測頭和定測頭,傳感器所測量的角度為Pa與Pb之間的夾角。根據(jù)電磁感應(yīng)原理,旋轉(zhuǎn)磁場相繼掠過動、定測頭就會有感應(yīng)電動勢產(chǎn)生,對感應(yīng)信號進(jìn)行處理就可以得到如圖2所示的信號圖。在圖2中:Pa為定測頭感應(yīng)出的信號,Pb為定測頭的感應(yīng)信號。當(dāng)轉(zhuǎn)臺旋轉(zhuǎn)時(shí),Pa會平移,這時(shí)定測頭和動測頭之間的夾角就表現(xiàn)為信號中的相位差θi。通過插入高頻脈沖pt后計(jì)脈沖數(shù)的方式可以計(jì)算出夾角。推導(dǎo)公式如下:

        式(1)中:V為旋轉(zhuǎn)磁場的轉(zhuǎn)速,V=60f/k,f為電源頻率,k為電機(jī)對數(shù);Pt為單位脈沖頻率。

        由式(1)可知:時(shí)柵傳感器實(shí)現(xiàn)了通過測量時(shí)間來測量空間的目的。傳感器對于時(shí)間的測量主要是通過插入高頻脈沖進(jìn)行計(jì)數(shù)的方式來實(shí)現(xiàn)。因?yàn)闀r(shí)柵傳感器會以某一頻率不斷地給出轉(zhuǎn)臺當(dāng)前的位置信息,由此可以得到具有相關(guān)位置信息的時(shí)間序列 {θ(t),t=0,±1,±2,… }。

        圖1 時(shí)柵傳感器原理

        在誤差分離時(shí)運(yùn)用了插入標(biāo)準(zhǔn)量法進(jìn)行誤差的分離[15]。在時(shí)柵給出當(dāng)前位置信息量的同時(shí)插入該位置的標(biāo)準(zhǔn)量,然后通過將標(biāo)準(zhǔn)量與時(shí)柵傳感器的測量值進(jìn)行比較可得到轉(zhuǎn)臺的綜合誤差。分離得到的綜合誤差含有系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差,其中系統(tǒng)誤差很大程度上決定了誤差數(shù)據(jù)的變化趨勢。

        圖2 時(shí)柵傳感器動、定測頭信號

        將分離后的綜合誤差數(shù)據(jù)進(jìn)行取平均、中心化等處理,然后運(yùn)用傅里葉級數(shù)進(jìn)行擬合,將擬合出來的基波和低次諧波作為系統(tǒng)誤差,并把綜合誤差與系統(tǒng)誤差進(jìn)行比較就可以分離出隨機(jī)誤差。隨機(jī)誤差分離過程如圖3所示。圖3中:Θ為時(shí)柵傳感器給出的位置信息量;Θ0為標(biāo)準(zhǔn)量;er為分離出來的隨機(jī)誤差。

        圖3 隨機(jī)誤差提取

        時(shí)間序列的誤差修正是利用過去值與現(xiàn)在值有相關(guān)性的特點(diǎn),通過過去時(shí)刻的隨機(jī)誤差序列ert,ert-1,ert-2,…來預(yù)測未來時(shí)刻的隨機(jī)誤差 ert+1。因?yàn)檎`差序列為離散的序列點(diǎn),如果要得到兩個(gè)時(shí)刻之間的誤差數(shù)據(jù),可以通過曲線擬合的方式擬合出隨機(jī)誤差的連續(xù)函數(shù)。如圖4中,實(shí)心點(diǎn)為y1,y2,y3時(shí)刻插入的標(biāo)準(zhǔn)值,與實(shí)心點(diǎn)相對應(yīng)的空心點(diǎn)為該時(shí)刻的預(yù)測值。預(yù)測值通過對前期大量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模得到。如果需要得到兩個(gè)時(shí)刻之間的時(shí)刻yk所對應(yīng)的預(yù)測值,可以將采樣點(diǎn)的數(shù)值作為插入值進(jìn)行擬合,通過擬合的模型求出yk時(shí)刻的預(yù)測值[16]。

        結(jié)合隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差疊加修正的思想可以得到整個(gè)時(shí)柵分度轉(zhuǎn)臺的修正模型:

        其中:Y0(t)為修正后的數(shù)據(jù);Y(t)為時(shí)柵傳感器測量數(shù)據(jù);ΔsY(t)為系統(tǒng)誤差,可由傅里葉擬合得到有限次的傅里葉級數(shù)形式:

        ΔrY(t)為隨機(jī)誤差,可由時(shí)間序列模型擬合。

        圖4 隨機(jī)誤差預(yù)測

        2 AR(p)時(shí)序模型的建立

        誤差修正的關(guān)鍵在于誤差模型的建立,本文采用隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差分別修正的思想,將分離后的誤差分別建立系統(tǒng)誤差模型和隨機(jī)誤差模型,然后通過模型疊加的方式進(jìn)行修正。對系統(tǒng)誤差采用傅里葉級數(shù)擬合的方式修正,隨機(jī)誤差采用時(shí)間序列模型進(jìn)行擬合。時(shí)間序列模型可以很好地?cái)M合出具有相關(guān)性的隨機(jī)誤差。本文針對時(shí)柵轉(zhuǎn)臺誤差的特點(diǎn),通過實(shí)驗(yàn)分析,采用AR(p)模型進(jìn)行擬合,通過擬合的AR(p)模型來預(yù)測下一時(shí)刻的隨機(jī)誤差,達(dá)到誤差修正的目的。

        對于隨機(jī)序列 {X( t),t=0,±1,±2,… },有數(shù)學(xué)模型:

        模型中 φp≠0,保證最高階數(shù)為 p,其中:{εt}是均值為零的白噪聲 WN(0,σ2);{φ1,φ2,…,φp}是模型的參數(shù)。從模型可以看出,當(dāng)前時(shí)刻的值與過去p個(gè)時(shí)刻的值和當(dāng)前時(shí)刻的隨機(jī)干擾有關(guān),因此可以通過模型的遞推公式預(yù)測未來的值。

        模型中的參數(shù)估計(jì)是整個(gè)模型建立的關(guān)鍵[17]。下面對模型中的參數(shù)估計(jì)進(jìn)行介紹。將所有的時(shí)間序列零均值處理后,通過式(4)計(jì)算出樣本子相關(guān)系數(shù)。

        系數(shù) ρ1,ρ2,…,ρp和φ1,φ2,…,φp滿足 Yule-Wolker方程,如下所示:

        3 實(shí)驗(yàn)研究

        圖5為時(shí)柵轉(zhuǎn)臺的誤差修正平臺。運(yùn)用步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動時(shí)柵轉(zhuǎn)臺勻速運(yùn)動,同時(shí)時(shí)柵傳感器將發(fā)出帶有位置信息的時(shí)間序列。每次時(shí)柵傳感器發(fā)出信號的同時(shí),光柵也發(fā)出相應(yīng)的位置信號作為標(biāo)準(zhǔn)信號,然后將時(shí)柵和光柵信號同時(shí)送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

        實(shí)驗(yàn)研究將結(jié)合上述的實(shí)驗(yàn)平臺,對轉(zhuǎn)臺進(jìn)行整周離散采樣,采樣規(guī)格為對時(shí)柵傳感器的一個(gè)對極(5°)進(jìn)行240個(gè)點(diǎn)的采樣,即每隔0.021°對光柵傳感器和時(shí)柵傳感器進(jìn)行一次采樣。圖6(a)為一對極采樣中光柵數(shù)據(jù)和時(shí)柵數(shù)據(jù)的差值,可視為該實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)臺的綜合誤差。從圖6(a)中數(shù)據(jù)可以看出,其最大誤差達(dá)到了90角秒。根據(jù)本文前述,運(yùn)用傅里葉級數(shù)對系統(tǒng)誤差進(jìn)行擬合。本實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)臺采用8次傅里葉級數(shù)進(jìn)行擬合,圖6(b)中曲線為系統(tǒng)誤差擬合的曲線。將擬合模型視為該轉(zhuǎn)臺的系統(tǒng)誤差模型,然后與綜合誤差數(shù)據(jù)做比較可得到綜合隨機(jī)誤差數(shù)據(jù)。如圖6(c)所示,可見該轉(zhuǎn)臺的隨機(jī)誤差達(dá)到±6角秒,對于隨機(jī)誤差的修正是本文研究的重點(diǎn)。

        隨機(jī)誤差采用AR模型進(jìn)行擬合,通過對實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)臺的大量研究發(fā)現(xiàn),采用6階AR模型具有較好的擬合效果。圖7中‘ ’為隨機(jī)誤差數(shù)據(jù)的實(shí)際測量值,通過對前50個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,得到合適的AR模型,該模型的擬合曲線在圖中用‘ ’表示。從圖7可以看出其擬合程度較好,能達(dá)到47.41%。

        圖5 實(shí)驗(yàn)平臺

        圖6 誤差分析

        圖8為整個(gè)誤差修正之后的結(jié)果。通過傅里葉級數(shù)對系統(tǒng)誤差的修正和AR模型對隨機(jī)誤差的修正,從圖8可知轉(zhuǎn)臺的精度有了較大的提高,由原來的最大90角秒減少到±3角秒。

        圖7 隨機(jī)誤差預(yù)測

        圖8 修正結(jié)果

        4 結(jié)論

        本文結(jié)合時(shí)間序列與時(shí)柵傳感器原理之間的關(guān)系,將時(shí)間序列模型運(yùn)用到時(shí)柵轉(zhuǎn)臺誤差修正中。通過時(shí)柵傳感器在單位周期內(nèi)給出的具有轉(zhuǎn)臺位置信息的時(shí)間序列進(jìn)行建模,預(yù)測出下一時(shí)刻的誤差值,然后通過誤差修正模型提高轉(zhuǎn)臺的定位精度。通過本文的研究可以得到以下的結(jié)論:

        1)通過實(shí)驗(yàn)研究,對比圖6(a)中的最大90角秒的誤差和圖8中的±3角秒誤差可知:對于時(shí)柵轉(zhuǎn)臺,采用系統(tǒng)誤差模型和隨機(jī)誤差模型疊加的方式進(jìn)行修正可以取得較好的修正效果。

        2)在隨機(jī)誤差修正模型中,本文采用時(shí)間序列AR模型,并通過大量實(shí)驗(yàn)研究得到較好的AR模型,證明了時(shí)間序列模型可以很好地運(yùn)用到時(shí)柵轉(zhuǎn)臺的隨機(jī)誤差修正中。

        3)除了通過改善時(shí)柵轉(zhuǎn)臺結(jié)構(gòu)的方式來提高時(shí)柵轉(zhuǎn)臺的精度外,增強(qiáng)時(shí)柵轉(zhuǎn)臺系統(tǒng)的穩(wěn)定性,使其成為可重復(fù)測量的穩(wěn)定系統(tǒng),然后運(yùn)用本文方法也可以很好地提高轉(zhuǎn)臺精度。該方法為提高時(shí)柵轉(zhuǎn)臺精度提供了另一種設(shè)計(jì)思路。

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