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        基于隱馬爾科夫模型的非球面磨床誤差建模與補(bǔ)償分析

        2023-10-12 01:35:56劉殊男楊柳
        機(jī)床與液壓 2023年18期
        關(guān)鍵詞:環(huán)帶非球面馬爾科夫

        劉殊男,楊柳

        (1.長(zhǎng)春科技學(xué)院智能制造學(xué)院,吉林長(zhǎng)春 130600;2.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)人文信息學(xué)院汽車工程學(xué)院,吉林長(zhǎng)春 130122)

        0 前言

        光學(xué)非球面在加工過(guò)程中,無(wú)論精磨或是拋光,其表面均會(huì)殘留一定程度的環(huán)帶波紋誤差,如何解決非球面光學(xué)加工表面環(huán)帶波紋誤差已成為當(dāng)前光學(xué)加工領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[1-2]。由于光學(xué)非球面相比于光學(xué)球面具有無(wú)法比擬的優(yōu)越性,所以提出有效方法降低甚至消除光學(xué)非球面加工中表面殘留的環(huán)帶誤差,具有一定的工程意義,也可以使光學(xué)非球面元件的應(yīng)用范圍得到進(jìn)一步拓展[3-4]。

        針對(duì)光學(xué)非球面在加工中表面殘留的環(huán)帶波紋問(wèn)題,提出數(shù)控切線回轉(zhuǎn)成形原理[5-6],輔以模式識(shí)別領(lǐng)域中的隱馬爾科夫模型進(jìn)行加工補(bǔ)償,可以有效提升非球面加工質(zhì)量。

        1 加工原理

        如圖1所示,L為被加工非球面曲線,m為磨輪,在磨削過(guò)程中,磨削點(diǎn)Pi同時(shí)進(jìn)行3種運(yùn)動(dòng):橫向進(jìn)給、縱向進(jìn)給和回轉(zhuǎn)擺動(dòng),使磨輪與被加工曲線一直保持相切,可形成近似理想光滑的連續(xù)運(yùn)動(dòng)曲線,且得到的是沒(méi)有波紋誤差的非球面面型曲線。

        圖1 切線回轉(zhuǎn)成形示意

        為驗(yàn)證加工原理,自主研發(fā)了“非球面磨削拋光機(jī)床”,原理樣機(jī)如圖2所示,其采用速度插補(bǔ)方法進(jìn)行非球面成形加工。

        圖2 原理樣機(jī)

        2 速度插補(bǔ)數(shù)學(xué)解析

        速度插補(bǔ)以傳統(tǒng)插補(bǔ)為基礎(chǔ),對(duì)被加工曲線以固定步長(zhǎng)分割,通過(guò)數(shù)學(xué)建模可獲得節(jié)點(diǎn)進(jìn)給速度及加速度,具體數(shù)模如下:

        將被加工曲線方程進(jìn)行固定步長(zhǎng)分割,可得到橫、縱軸位移時(shí)間映射函數(shù),如方程組(1)所示:

        (1)

        假設(shè)Δti為任意步長(zhǎng)進(jìn)給時(shí)間,直接解算縱軸進(jìn)給速度vyi=Δyi/Δti,間接解算橫軸任意步長(zhǎng)進(jìn)給速度及加速度,其中進(jìn)給起點(diǎn)速度為vx0=0。

        第1分割段:

        (2)

        vx1=ax1Δt1

        (3)

        第2分割段:

        (4)

        vx2=vx1+ax2Δt2

        (5)

        第3分割段:

        (6)

        vx3=vx2+ax3Δt3

        (7)

        第i分割段:

        (8)

        vξi=vξ(i-1)+aξiΔti

        (9)

        第n分割段:

        (10)

        vxn=vx(n-1)+axnΔtn

        (11)

        方程(1)—(11)中:vyi為縱軸第i分割段平均速度;ai為橫軸第i分割段加速度;ti為第i分割段進(jìn)給時(shí)間。

        3 隱馬爾科夫模型

        由于數(shù)控切線回轉(zhuǎn)成形原理的特殊插補(bǔ)形式,傳統(tǒng)的誤差補(bǔ)償技術(shù)(檢測(cè)誤差再補(bǔ)償)已不滿足速度插補(bǔ)的時(shí)基需求,因此,結(jié)合模式識(shí)別中的隱馬爾科夫模型建立速度插補(bǔ)前瞻預(yù)測(cè)模型,可實(shí)現(xiàn)數(shù)控切線回轉(zhuǎn)成形的精密補(bǔ)償。

        3.1 HMM組成

        20世紀(jì)70年代,隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)首次問(wèn)世[7-8],并逐漸得到發(fā)展,目前已廣泛應(yīng)用于面相識(shí)別[9]、語(yǔ)音處理[10]、車輛檢測(cè)[11]和車輛跟蹤[12]領(lǐng)域。HMM是一種用于統(tǒng)計(jì)隨機(jī)特性的概率模型,可用5項(xiàng)基本元素對(duì)其進(jìn)行描述,如表1所示。

        表1 HMM基本元素

        如表1所示,狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A可用式(12)表示,具體為:T時(shí)刻,狀態(tài)Si在T+1時(shí)刻的概率;觀測(cè)概率矩陣B可用算式(13)表示,具體為:T時(shí)刻,觀測(cè)符號(hào)Vk的概率;初始狀態(tài)概率矩陣π可用算式(14)表示,具體為:T=1的初始時(shí)刻,狀態(tài)Sj的概率。

        Aij=P(AT+1=Sj|QT=Si) 1≤i,j≤N

        (12)

        Bj(k)=P(Vk|QT=Sj) 1≤k≤M,1≤j≤N

        (13)

        πj=P(Q1=Sj) 1≤j≤N

        (14)

        3.2 前瞻誤差預(yù)測(cè)

        以過(guò)往和當(dāng)前誤差數(shù)據(jù)為樣本對(duì)HMM進(jìn)行有效訓(xùn)練,確定HMM五項(xiàng)基本元素,完成速度插補(bǔ)前瞻預(yù)測(cè)。具體實(shí)施如下:

        (1)數(shù)據(jù)離散化處理

        利用閾值T1對(duì)檢測(cè)誤差進(jìn)行狀態(tài)分類:較高、正常、較低;利用閾值T2對(duì)檢測(cè)誤差狀態(tài)進(jìn)行觀測(cè)n分類。

        (2)參數(shù)估計(jì)

        建立曲線N個(gè)分割段的不同HMM,應(yīng)用MATLAB軟件,有效評(píng)估狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A和觀測(cè)概率矩陣B,構(gòu)建N個(gè)HMM。

        (3)誤差預(yù)測(cè)

        根據(jù)過(guò)往分割點(diǎn)檢測(cè)誤差、當(dāng)前分割點(diǎn)檢測(cè)誤差和HMM,對(duì)下一刀次分割點(diǎn)誤差進(jìn)行前瞻預(yù)測(cè),得到誤差估計(jì)值E,如式(15)所示:

        (15)

        (4)誤差補(bǔ)償

        應(yīng)用式(15)解算得到誤差預(yù)測(cè)值,實(shí)施誤差前瞻補(bǔ)償,得到補(bǔ)償運(yùn)動(dòng)參數(shù),如式(16)所示:

        Δ′=Δ+Ei

        (16)

        4 誤差補(bǔ)償建模

        以實(shí)際加工進(jìn)刀50、100次誤差數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,構(gòu)建HMM補(bǔ)償模型,檢測(cè)誤差E范圍為(-20,20)脈沖;狀態(tài)數(shù)N取3,較高、正常、較低;每個(gè)狀態(tài)觀測(cè)數(shù)M取9,初始狀態(tài)概率矩陣π取[1/3,1/3,1/3],設(shè)置閾值T1=0.05,確定離散誤差狀態(tài)S如式(17)所示,實(shí)際觀測(cè)值O由式(18)得到

        (17)

        (18)

        在誤差前瞻預(yù)測(cè)解算時(shí),離散化誤差預(yù)測(cè)值還原離散值,采用式(15)進(jìn)行解算,參數(shù)Γ設(shè)置為[-18,-14,-10,-6,0,6,10,14,18]T。

        5 實(shí)驗(yàn)分析

        以原理樣機(jī)實(shí)際加工為例,非球面曲線方程如式(19)所示,面型參數(shù)如表2所示。

        (19)

        表2 非球面參數(shù)

        將被加工曲線進(jìn)行15分割,以進(jìn)刀50、100次的檢測(cè)誤差ε1、ε2為訓(xùn)練樣本構(gòu)建HMM,以補(bǔ)償前1次檢測(cè)誤差ε0狀態(tài)觀測(cè)值解算當(dāng)前刀次誤差分布概率值,從而得到誤差預(yù)測(cè)期望值,對(duì)下一刀次誤差進(jìn)行前瞻補(bǔ)償。表3所示為補(bǔ)償前后誤差數(shù)據(jù)。

        表3 誤差數(shù)據(jù)對(duì)比 單位:脈沖

        由表3可知:補(bǔ)償后分割節(jié)點(diǎn)誤差數(shù)據(jù)得到顯著改善,ε1、ε2明顯變??;補(bǔ)償后誤差殘差數(shù)據(jù)方差下降至0.949 8,加工后工件表面光滑且無(wú)環(huán)帶波紋誤差;比較ε1、ε2,ε2方差更小、補(bǔ)償效果更優(yōu),說(shuō)明模型訓(xùn)練樣本基數(shù)影響補(bǔ)償精度,與HMM基本理論相符,因此基于隱馬爾科夫模型的誤差補(bǔ)償技術(shù)行之有效。

        6 總結(jié)

        (1)經(jīng)文獻(xiàn)調(diào)研總結(jié),環(huán)帶波紋是制約非球面光學(xué)元件廣泛應(yīng)用的主要問(wèn)題,采用數(shù)控切線回轉(zhuǎn)成形可以有效解決非球面加工中的環(huán)帶波紋;

        (2)速度插補(bǔ)是實(shí)現(xiàn)數(shù)控切線回轉(zhuǎn)成形的關(guān)鍵。基于數(shù)學(xué)模型解析了速度插補(bǔ)的應(yīng)用過(guò)程,指出了針對(duì)速度插補(bǔ)實(shí)施補(bǔ)償存在的時(shí)基性問(wèn)題;

        (3)結(jié)合模式識(shí)別領(lǐng)域的隱馬爾科夫模型構(gòu)建了適應(yīng)于速度插補(bǔ)原理的誤差補(bǔ)償模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:研究的誤差補(bǔ)償方法有效實(shí)施了速度插補(bǔ)補(bǔ)償,補(bǔ)償后的速度殘差滿足原理樣機(jī)的加工需求。

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