表面形貌评定方法对比分析-论文.pdf

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1、第29卷第5期机械设计Vo1．29No．52012年5月JOURNALOFMACHINEDESIGNMav2012表面形貌评定方法对比分析黄美发，程雄，刘惠芬，陈磊磊(桂林电子科技大学机电工程学院，广西桂林541004)摘要：表面形貌特征直接影响了零件的使用功能和技术性能，为了能合理地对表面形貌特征参数进行评估，分析了传统的最小二乘拟合法和经典的高斯滤波法对表面轮廓参数的评估，讨论了最小二乘拟合和高斯滤波法在评估中所存在的不足。根据表面形貌的综合成分，建立表面形貌的数学模型，首次运用B样条小波分析实

2、现了表面形貌数学模型的小波构建。通过小波的分解与重构原理，分离出表面形貌评定基准线。通过工程实例对比分析，验证了B样条小波对表面形貌多尺度分析的合理性，其结果与实际值的误差最小。关键词：表面形貌；最小二乘法；高斯滤波；B样条小波中图分类号：TG84文献标识码：A文章编号：1001—2354(2012)05—0006—04表面形貌是零件在加工过程中由于机械振动、刀估从微米级转向纳米级。测量精度的提高对数据信具温度变化、材料变形等诸多随机因素综合作用，残留号的分析与处理技术提出了更高的要求。传统的表在零

3、件表面的各种不同尺寸和形状的微观几何形面滤波技术对表面形貌的多尺度特性能力有限，因态_】J。它包括表面粗糙度、表面波纹度、形位误差及表此小波理论被应用于表面计量领域。XChen_4等提面轮廓形状等多种不同成分。大量实验证明，表面形出了小波频谱算法，并利用小波频谱分析了多尺度貌直接影响了零件的性能，如零件的耐磨性、抗腐蚀表面特征，解决了表面形貌特征参数评定的多尺度性、疲劳强度、机器和仪器的工作精度及轴承的振动和分析问题。陈庆虎等一选用Shannon小波提出了噪声等_2]。为了能够精确地测量出工件表面粗

4、糙度的三维表面粗糙度提取的新方法，分离出一条光滑的参数值，保证工件的表面加工精度，需要对表面形貌轮粗糙度评定基准线，并应用Mallat快速分解算法，提廓参数进行评定。最初是2RC模拟滤波器应用于表出基于小波分析原理的表面异常特征识别和提取的面计量，同时采用傅立叶变换或卷积运算抑制高频信微观分析理论及评定的方法，并应用于分离导轨位号分离表面成分，但非线性相移造成了表面轮廓形状移误差。小波变换能对加工过程和表面功能相关的的畸变，严重影响了轮廓参数评估。1967年DJ各种表面元素在不同尺度上进行分离，提取

5、出表面Whitehouse提出了相位校正滤波器的概念和方法，采形貌的微观几何特征，为有效地评估表面轮廓参数用相位校正克服了非线性相移造成的畸变，但由于计值提供了基础。算复杂，难以得到实际应用。数字滤波器不仅具有传文中通过对表面形貌特征进行数字化描述，对表输特性准确稳定，还可以弥补模拟滤波器的不足，而且面形貌特征信息进行分析，并以现代数学工具为技术容易实现和编写程序代码。PawelPawlus等通过比手段，编译滤波操作算子将表面轮廓信息以波长进行较数字高斯滤波器和2RC模拟滤波器的性能得出用分离，对所

6、获取表面粗糙度轮廓参数等进行分析和评数字高斯滤波器能更好地分离表面元素。1996年，估。此方法可实现对几何产品从功能描述、规范、制造ISO11562明确规定高斯滤波基准线作为表面轮廓评到检验等全过程的表面质量的监控。通过分析表面形定基准线。从此，高斯滤波器被广泛地应用于表面计貌的综合成分，建立其数字化描述的数学模型。采用量领域，大量学者对其进行了深入研究，并取得较好的传统的最小二乘拟合、高斯滤波及小波变换等方法对效果。表面形貌轮廓相关参数进行综合评定，并通过工程实随着制造业的不断发展，表面形貌功能参

7、数评例分析其结果的优劣性。收稿日期：2011—07—18；修订日期：2011—11—20基金项目：国家自然科学基金资助项目(50865003)；广西研究生教育创新计划资助项目(2010105950802M03)作者简介：黄美发(1962一)，男，广西蒙山人，教授，博士，研究方向：制造系统建模与优化、国际新一代精度理论体系的基础研究等。2012年5月黄美发，等：表面形貌评定方法对比分析7对于任意表面的截面轮廓t)，它为表面粗糙度、2表面形貌评定方法形位误差、波纹度及表面轮廓形状等多种频率成分的综合。其

8、中表面粗糙度为高频信号，而形位误差、波纹度及表面轮廓形状等属于低频信号。以s(t)表示轮廓2．1最4~--乘拟合法粗糙度的评定基准，s(t)表示轮廓粗糙度成分，则最小二乘基准线是在选定的各个取样长度内，依(t)为表面形位误差、波纹度及表面轮廓形状等低频照最小二乘原理对轮廓数据进行直线拟合，获得最小二乘直线。设评定长度内所采样的轮廓点数序列为信号之和。即：：{，z，⋯，}(Ⅳ为评定长度内的采样点数)；第)=I(￡)+2(f)(7)个取样长度内的采样点数序列为=⋯。，若粗