一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法技术

本发明专利技术属于测量仪器领域，公开一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法，包括如下步骤，准备实验装置，标定测角误差值，测角误差的函数关系，根据函数关系式，得到各个测角误差谐波项阶数n所对应的夹角α值；得到夹角的离散点αopq以及2个读数头的差值经傅里叶变换后E21的离散点E21opq；BP神经网络进行建模及测试，得到2个读数头的测角差值与环境温度T、谐波阶次n的关系E21(T,n)，以及2个读数头的实际夹角与环境温度T、谐波阶次n的关系α(T,n)；再将BP神经网络算法求出的E21(T,n)、α(T,n)带入关系式，得到该环境温度下的F(n)，F(n)进行傅里叶逆变换得到第一读数头的测角误差ε(θ)。可显著提高圆光栅和平行双关节坐标测量机的测量精度。

An Angle Measurement Error Correction Method of Circular Grating Sensor Based on BP Neural Network

【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法
本专利技术属于测量仪器领域，尤其涉及一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法。
技术介绍
关节类坐标测量机是现代制造业的一种重要的精密测量仪器，广泛应用在模具加工、汽车制造、航空航天等领域。该类仪器的测量精度受其旋转关节内安装的圆光栅传感器测角精度的显著影响，旋转关节中圆光栅传感器的测角精度受到环境温度的显著影响。在不同的工业现场，环境温度跨幅可能高达30℃，若测角误差修正模型中未包含工作环境温度参数，则当工业现场的环境温度与仪器进行标定时环境温度相差较大时，会引起显著的测角误差。针对环境温度对安装在旋转关节中圆光栅传感器的测角误差修正问题，常用的方法是单读数头标定法，即采用单读数头的布置方案，使用多面棱体和自准直仪在标称的温度区间内取若干个温度值，进行标定，通过最小二乘法等算法建立误差修正函数与圆光栅传感器角度值、温度的函数关系，从而修正测角误差，但该方法由于使用单个读数头，当仪器经过长时间使用后，由于轴承磨损等原因导致工况出现变化，由于单读数头无法进行自修正，因此无法消除由此引起测角误差成分中较大的一次项谐波成分，产生较大的测角误差。另一种应用较为广泛的方法是多读数头均布方案，常用的是双读数头对径均布方案，对2个读数头的测角数据求和取均值进行自修正，理论上可以消除测角误差谐波成分中的奇次项，也可以消除工作环境温度变化引起测角误差的奇次项谐波成分，但是当环境温度改变，引起精密轴系机械结构变形，造成2个读数头之间夹角值的改变，导致测角误差的奇次项谐波成分无法完全消除，同时该方法无法消除偶次项谐波成分。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决这一问题，提供一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法，能够有效修正工况变化以及旋转关节机械结构变形引起的测角误差方法，保证了圆光栅的测角精度以及关节类坐标测量机长期在工业现场使用时的测量精度，具有重大的适用性。为实现上述专利技术目的，本专利技术的技术方案是：一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法，包括如下步骤，步骤一，准备实验装置，将精密轴系固定在恒温箱中，精密轴系上安装两个读数头，通过夹具将23面棱体固定在精密轴系的旋转轴上，调整自准直仪和精密轴系的位置，使其能正常工作；步骤二，标定测角误差值，在设定的温度下，同步记录2个读数头的测角数值H1k,H2k,k＝1,2,···,23和自准直仪的水平方向示值γXk，标定测角误差离散值ε(θk)；步骤三，测角误差的函数关系，第一读数头的测角误差离散值进行傅里叶变换得到F(n)，第二读数头和第一读数头的差值再进行傅里叶变换，得到与第一读数头测角离散值误差的函数关系；步骤四，根据函数关系式，得到各个测角误差谐波成分阶数n所对应的夹角α值；步骤五，分别在设定温度范围内每隔5℃重复进行上述步骤二至四多次，得到夹角的离散点αopq以及2个读数头的差值经傅里叶变换后E21的离散点E21opq；步骤六，将2个读数头的测角差值离散点E21opq、夹角离散点αopq、实验组重复次数o、恒温箱内温度值p及测角误差阶数值q带入BP神经网络进行建模及测试，得到2个读数头的测角差值与环境温度T和谐波阶次n的关系E21(T,n)，以及2个读数头的实际夹角与环境温度T和谐波阶次n的关系α(T,n)；步骤七，再将BP神经网络算法求出的E21(T,n)、α(T,n)带入关系式，得到该环境温度下的F(n)，F(n)进行傅里叶逆变换得到第一读数头的测角误差ε(θ)，即待修正圆光栅传感器的测角误差ε(θ)。优选地，步骤1，2个读数头之间夹角α为144±0.5°。优选地，步骤2，测角误差离散值为优选地，步骤5，重复次数为3次。优选地，所述BP神经网络算法，步骤如下，1)构建BP神经网络，2)训练BP神经网络，先BP神经网络初始化，BP神经网络训练，在BP神经网络测试。与现有技术相比较，本专利技术的有益效果是：该修正方法基于傅里叶变换中的传递函数，同时结合BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正，包括环境温度改变造成的测角误差成分在内的测角误差，能够有效修正由于轴承磨损等原因导致的工况变化以及消除环境温度变化引发的旋转关节机械结构变形引起的测角误差方法，保证了圆光栅的测角精度以及关节类坐标测量机长期在工业现场使用时的测量精度，具有重大的适用性。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1为本专利技术基于优化BP神经网络的圆光栅测角误差修正方法的关节类坐标测量机旋转关节示意图。图2为本专利技术基于优化BP神经网络的圆光栅测角误差修正方法的BP神经网络结构图。图3为本专利技术基于优化BP神经网络的圆光栅测角误差修正方法的遗传算法优化BP神经网络算法的流程图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。本专利技术使用双读数头，通过傅里叶变换中的传递函数和BP神经网络，建立2个读数头的夹角与环境温度T和谐波阶次n的关系α(T,n)，通过傅里叶逆变换求得圆光栅传感器的测角误差ε(θ)。如图1所示，一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法，用于修正关节类坐标测量机中旋转关节内圆光栅传感器的测角误差，提高角度测量精度，具体包括如下步骤：步骤一，准备实验装置，将精密轴系固定在温控箱3中，精密轴系的读数头支架上安装第一、第二读数头，2个读数头之间夹角的设计值α为144(±0.5)°，在精密轴系读中的旋转轴1上安装夹具，固定23面棱体2，通过夹具将23面棱体固定在精密轴系的旋转轴上，调整自准直仪5和精密轴系的位置，使其光路通过温控箱的开孔4垂直射入23面棱体的工作面，能正常工作。拧松固定23面棱体和夹具的螺母，调整23面棱体的位置，使得当圆光栅传感器1号读数头示值接近0°(小于0.01°)时，23面棱体的第1个工作面垂直于自准直仪光路，拧紧螺母，关上恒温箱箱门。步骤二，标定测角误差值，在某一设定的温度下，同步记录2个读数头的测角数值H1k,H2k,k＝1,2,···,23和自准直仪的水平方向示值γXk，标定测角误差离散值ε(θk)；在某一设定的温度下，通过电机，带动旋转轴，使得23面棱体从第1工作面至第23工作面依次垂直于自准直仪光路，表现为自准直仪的十字靶标经棱体工作面反射回来后出现在视场的中央。在这23个均布位置处，同步记录2个读数头的测角数值H1k,H2k,k＝1,2,···,23和自准直仪的水平方向的示值γXk，令2个读数头的测角差值为δk，δk＝H2k-H1k。步骤三，测角误差的函数关系，第一读数头的测角误差离散值进行傅里叶变换得到F(n)，第二读数头和第一读数头的差值再进行傅里叶变换，得到与第一读数头测角离散值误差的函数关系；对第一读数头(参考读数头)测角数值H1k和γXk进行处理，得到当前温度下经23面棱体和自准直仪标定出的测角误差离散值ε(θk)：根据公式：其中ε(θ)为1号读数头(参考读数头)的测角误差，展开成傅里叶级数，其中0≤n≤22，即对ε(θk)进行傅里叶变换可以得到F(n)。步骤四，根据函数关系式，得到各个测角误差谐波成分阶数n所对应的夹角α值；根据公式：H1(θ)＝θ+ε(θ),H本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤一，准备实验装置，将精密轴系固定在恒温箱中，所述精密轴系上安装两个读数头，通过夹具将23面棱体固定在精密轴系的旋转轴上，调整自准直仪和精密轴系的位置，使其能正常工作；步骤二，标定测角误差值，在设定的温度下，同步记录2个读数头的测角数值H1k,H2k,k＝1,2,…,23和自准直仪的水平方向示值γXk，标定测角误差离散值ε(θk)；步骤三，测角误差的函数关系，第一读数头的测角误差离散值进行傅里叶变换得到F(n)，第二读数头和第一读数头的差值再进行傅里叶变换，得到与第一读数头测角离散值误差的函数关系；步骤四，根据函数关系式，得到各个测角误差谐波成分阶数n所对应的夹角α值；步骤五，分别在设定温度范围内每隔5℃重复进行上述步骤二至四多次，得到夹角的离散点αopq以及2个读数头的差值经傅里叶变换后E21的离散点E21opq；步骤六，将2个读数头离散点E21opq、夹角离散点αopq、实验组重复次数o、恒温箱内温度值p及测角误差阶数值q带入BP神经网络进行建模及测试，得到2个读数头测角差值与环境温度T和谐波阶次n的关系E21(T,n)，以及2个读数头的实际夹角与环境温度T和谐波阶次n的关系α(T,n)；步骤七，再将BP神经网络算法求出的E21(T,n)、α(T,n)带入关系式，得到该环境温度下的F(n)，F(n)进行傅里叶逆变换得到，第一读数头的测角误差ε(θ)。...

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的圆光栅传感器测角误差修正方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤一，准备实验装置，将精密轴系固定在恒温箱中，所述精密轴系上安装两个读数头，通过夹具将23面棱体固定在精密轴系的旋转轴上，调整自准直仪和精密轴系的位置，使其能正常工作；步骤二，标定测角误差值，在设定的温度下，同步记录2个读数头的测角数值H1k,H2k,k＝1,2,…,23和自准直仪的水平方向示值γXk，标定测角误差离散值ε(θk)；步骤三，测角误差的函数关系，第一读数头的测角误差离散值进行傅里叶变换得到F(n)，第二读数头和第一读数头的差值再进行傅里叶变换，得到与第一读数头测角离散值误差的函数关系；步骤四，根据函数关系式，得到各个测角误差谐波成分阶数n所对应的夹角α值；步骤五，分别在设定温度范围内每隔5℃重复进行上述步骤二至四多次，得到夹角的离散点αopq以及2个读数头的差值经傅里叶变换后E21的离散点E21opq；步骤六，将2个读数头离散点E21opq、夹角离散点αopq、实验组重复次数o、恒温箱内温度值p及测角误...

【专利技术属性】
技术研发人员：于连栋，贾华坤，张润，赵会宁，夏豪杰，李维诗，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34