基于LabVIEW圆度测量中的高斯滤波算法实现

    摘   要:为了实现对圆度误差评定过程中评定精度的提高,采用了一种数据前滤波算法。利用函数时域自卷积后对目标函数的逼近性,完成了在图形语言开发环境LabVIEW中对高斯圆度滤波算法的实现,并与典型的圆度数据滤波结果进行了比较分析和讨论。实验证明,该设计可以很好地完成对圆度采样数据的前滤波,使得对圆度误差的测量更加精确,达到了预期的目标。

    0引言

    圆度误差指回转体在同一正截面上实际被测轮廓相对其理想圆的变动量。传统的圆度仪一般采用传感器、放大器、滤波器、记录仪等全物理设备来获取圆度误差值并进行记录,虽然这种方法有其自身的优点,但由于造价高,运用不灵活以及受硬件条件制约较大等原因,已渐渐不能满足人们对高精度标准的需要。目前绝大多数圆度仪都将原有的圆度仪辅以计算机进行数据前处理,以求更好的得到圆度误差。

    LabVIEW提供了非常丰富的用户输入和结果输出的仪器面板控件,使编程人员可以编制出类似于真实仪器前面板的虚拟仪器面板。它用技术员、科学家和工程师所熟悉的专业术语、图标和思路,让编程人员以图形符号的方式在后台编制源代码。同时该语言还提供了一个综合数据采集、分析、描述和存储的函数库。以LabVIEW为平台开发虚拟仪器应用软件,可减少系统开发时间,提高编程效率。将圆度误差的数字滤波部分算法在NI公司推出的图形化开发环境LabVIEW中加以实现,有助于对传统圆度仪进行数字化改造。

    1 圆度误差评定中的滤波算法

    随着制造行业的快速发展,对圆度误差评定性能的要求越来越高。一般圆度仪的测量方法是轮廓测量,即主轴在传动系统的带动下匀速转动,转动的速度取决于系统所要求的采样频率或采样点数,此时与被测工件接触的电感测头将采集的原始信号送给后续的电路进行硬件预处理,从而得到相应的原始数据,这些数据以电信号的形式被传递给计算机,在计算机上通过软件按照特定的评定算法给出圆度的各项参数。可以看出,圆度仪的核心问题是取得被测工件表面的原始轮廓数据,经过放大滤波后送入计算机,再按照一定的评定算法给出测量结果。因此想要更好地评定圆度误差,首先是要对圆度误差进行精确的测量,这通常要在圆度仪上通过高精度的传感器来完成;其次是选择适当的圆度误差评定方法。圆度误差的评定方法主要有4种:最小外接圆法,最大内切圆法,最小包容区域法以及最小二乘法[1]3。一般情况下最小二乘法和最小包容区域法都能满足实际需求。

    圆度误差本质上是一种形状误差,而圆度测量信号是周期信号,且包含各次谐波,其中包含的表面粗糙度信号和振动噪声信号,必须加以滤除,否则将影响圆度误差的评定。因此有必要在对圆度采样数据进行评定前加入一定的前滤波处理。早期圆度测量系统中使用的模拟RC或2RC滤波器,其非线性相位特性会导致滤波后的圆轮廓形状严重扭曲,因此模拟RC或2RC滤波器现已基本停止使用。Whitehouse提出了相位校正滤波技术[2],它不仅可以应用于表面测量系统,而且还可应用于圆度测量过程中。在此基础上发展起来的相位校正2RC滤波器,解决了非线性相位特性问题。然而相位校正2RC滤波器,其幅度传输特性过渡带较宽,截止特性较差。以高斯函数为原型的高斯滤波器具有优良的时频特性,能够很好的对圆度测量数据进行处理[3]343,在逐渐取代相位校正2RC滤波器成为一种新的标准滤波器。本文正是以高斯滤波算法作为圆度后续信号处理的核心方法。