CN101821582A - 用于确定测量机中的动态误差的方法 - Google Patents

Abstract

一种用于确定测量机中的动态误差的方法，该方法给出测量机的移动元件(3)在工作空间中相对于参考系(X，Y，Z)的位置(xa，ya，za)，该方法包括：校准步骤(100)，其中，定义至少一个输入-输出模型(M1，M2，Mcomp1)，该模型描述测量机的至少一个部件的动态行为；所述输入-输出模型响应于至少一个输入量u(Ix，Iy)而产生多个输出量y(xa，ya，my，mz，ex，ey)，其中，所述输出量包括在位置测量中由经受动态变形的测量机(1)的部件的弹性变形而引起的位置误差(ex，ey)；定义估计量过滤器(M1)的步骤，其响应于输入量u的测量值以及输出量y的子集的测量值而产生位置误差(ex，ey)的估计值；通过基于输入-输出模型的分析方法来获得过滤器(M1)；以及连续实时的误差重构步骤，其中，在输入状态时将输入量u的测量值和输出量y的子集的测量值应用于所述估计量过滤器(M1)。

Description

用于确定测量机中的动态误差的方法

技术领域

本发明涉及一种用于确定测量机中的动态误差的方法。

背景技术

众所周知，具有笛卡尔坐标的接触型测量机包括三个滑块，这些滑块可沿着相应的正交轴线移动并被设计为在三维测量空间中移动接触传感器。在输出状态下，所述测量机从相应滑块的测量位置返回接触传感器相对于笛卡尔参考系的位置。为了移动测量传感器，使用在移动重物上施加力的线性电机。

在电流操作状态中，随着执行测量任务的时间越来越短，所需要的加速度将引起能在瞬时达到足够大值的力(数十牛的级别)，由于现代结构更加轻巧，这么大的力将导致对测量精度十分重要的移动零件的弹性变形。

为了确保测量机的精度等级，必须消除由弹性变形导致的测量误差，然后对其进行补偿。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于确定测量机中的动态误差的方法，该方法能够以极高的精度(例如，微米级)来确定进而补偿动态误差。

上述目的由如权利要求1所述的本发明实现。

附图说明

现在将参照示出了本发明的优选非限制性实施方式的附图来描述本发明，附图中：

图1通过实例示出了实施本发明的方法的测量机；

图1a以剖视图示出了测量机的细节；

图1b和图1c示出了经受动态变形的图1测量机的一部分；

图2描述了根据本发明的方法的步骤；

图3a详细描述了本发明的部分步骤；以及

图3b示出了在根据本发明的方法中所涉及的物理量的变化。

具体实施方式

在所示实施方式的实例中，(门型的)测量机1包括设置有平面搁置表面(工作表面)6的底座5，可沿着搁置表面移动的是电机驱动的滑块8，该滑块沿着工作空间的正交参考系的第一轴线(轴线Y)滑动。

滑块8基本是C形的，并包括两个垂直于搁置表面6的竖直立柱8a、8b和在竖直立柱8a、8b的顶端之间延伸的顶部水平横向构件8c。

顶部横向构件8c承载第二滑块10，该第二滑块沿着正交参考系的第二轴线(轴线X)滑动。

安装在第二滑块10上的是竖直支柱12，该竖直支柱可沿着正交参考系的第三轴线(轴线Z)移动。竖直支柱12在底部承载有(已知类型的)测量传感器32。

测量机1由设置有动力部分14e(示意性地示出)的电子单元(未示出)控制，该动力部分对线性电机(未示出)供电，所述线性电机移动滑块8、10和支柱12，以使测量传感器3沿着轴线Y、X和Z位移，从而使该测量传感器在测量空间中定位。

具体地，电子动力单元14e对上面说明的线性电机提供电流I_Y、I_X和I_Z，以使滑块8、10和支柱12产生相应的位移。

在输出状态下，测量机1通过基于已知类型算法的软件提供测量传感器3在测量空间中的位置xa、ya、za，并检测滑块沿着相应轴线X、Y和Z的位置。

在上述运行状况中，相对于所测值xa、ya、za的动态类型的位置误差ex、ey会影响测量传感器3的位置，该误差由于这样的事实而产生：支撑测量传感器3的机械结构(原则上是竖直立柱8a、横向构件8c、以及竖直立柱8a的顶端与横向构件8c之间的连接区域)因为移动滑块8和10的电机施加的力而经受弹性变形。

参照图1b和图1c来举例说明测量机1的变形，其中，图1b示出了由滑块8沿着轴线Y的位移而导致的变形。所述变形主要包括：

立柱8a围绕轴线Z的扭转；

立柱8a的弯曲；

横向构件8c的弯曲。

相反，图1c示出了由滑块10沿着轴线X的位移而导致的变形。

所述变形主要包括：

立柱8a和横向构件8c之间的连接处的变形；

横向构件8c的弯曲；

立柱8a围绕轴线Y的旋转；以及

横向构件8c沿着轴线X的平移。

在校准阶段(动态模型的识别)中，通过如下方式来测量沿着轴线Y和X的位置误差ex、ey：在工作表面6上直接安装(已知类型的)二维位置变换器14，该变换器不经受测量机的移动零件的变形，进而测量在二维位置变换器14上获得的测量传感器3的头部位置xg、yg与由测量机检测到的位置(xa和ya)之间的差(即，位置误差ex、ey)，即ex＝xg-xa，ey＝yg-ya。

例如，可由HEIDENHAIN公司生产的用于校准测量机的比较系统VM 182来执行二维位置变换器14的功能。

此外，在测量机1上还安装有激光传感器16，其提供关于测量机1的机械结构在滑块8和10的移动过程中所经受的动态变形my、mx的信息(关于变形，可参见参照图1b和图1c所描述的内容)。

特别参照图1a，激光传感器16由竖柱20支撑，该竖柱在立柱8a的竖直腔19内延伸，并具有相对于滑块8刚性固定(从而不经受立柱8a的变形)的第一底端20a和从立柱8a引出并承载有激光发射装置22的第二顶端，该激光发射装置容纳于横向构件8c的内腔24的第一端中。

激光发射装置22发出激光束26，其平行于轴线X穿过腔24并击中设置在腔24的相对端的目标28。

目标28由已知类型的位置传感器装置(PSD)构成，其根据机械结构的变形来检测激光束26沿着正交参考系的两轴线Y和Z的位移。

在目标28上检测到的激光束沿着轴线Y和Z的位移my、mz，与其他信息一起，使得回溯(例如，通过下文中描述的技术)机械结构由于轴线Y和X的移动而经受的动态变形是可能的。

在任何情况中，上面说明的测量机1以何种方式作为测量机的一个实例是显而易见的，本发明的方法可应用于上述的测量机，且该测量机可以转换成具有不同结构的测量机。

形成本发明主题的方法包括初始的校准步骤(方框100，图2)，其中，定义了输入-输出模型M，该模型描述了测量机1的动态行为(所述步骤也被定义为“模型识别”)。

具体地，输入-输出模型M(图3a)是多变量的，在输入状态时(输入u)随着供应给用来控制沿着轴线X和Y的相应位移(已初步验证，由于滑块沿着轴线Z的位移而产生的动态导致可忽略的误差)的两个电机的电流而变化，并且在输出状态时随着多个响应量(输出量Y)而变化，这些响应量包括：从测量机的轴线获得的测量传感器3的位置ya、xa，由于测量机1沿着轴线X和Y的弹性而引起的位置误差ey、ex(其通过二维位置变换器14测量)，以及由激光传感器16测量的测量机的变形my、mz。

由于小干扰现象的线性，可以将整个模型分解成两个模型：第一模型M1，其在输入状态时接收对应于轴线Y的电机电流Iy，并在输出状态时提供沿着轴线Y的位置ya、以及位置误差ey、ex和沿着轴线Y和Z的变形的测量结果my、mz；以及完全等效于模型M1的第二模型M2，其在输入状态时具有对应于轴线X的电机电流Ix，并在输出状态时提供沿着轴线X的位置xa、以及位置误差ey，ex和沿着轴线Y和Z的变形的测量结果my、mz。

事实上，对于沿着一根轴线的应力，对应有沿着相同轴线的主要误差成分和沿着正交轴线的次要成分(由于机械接合)。测量机的整体误差由两个模型所产生的误差成分的效果的叠加而引起(这部分将在下文中阐明)。

在下文中，将描述相对于一根轴线(轴线Y)的第一模型M1的定义，至于相对于另一根轴线(轴线X)的第二模型M2的定义方法完全相同。

模型M1具有作为输入量u的电流Iy，并且输出量y是：

由测量机1提供的沿着轴线Y的位置ya；

由激光传感器16测量的沿着轴线Y和Z的变形my、mz；以及

由二维位置变换器14测量的沿着轴线Y和X的位置误差ey、ex。

表现模型M1的特征的微分方程式是：

$\stackrel{\·}{x}=\mathrm{Ax}+\mathrm{Bu}+\mathrm{K\ϵ}$

y＝Cx+Du+ε

其中，u是测得的输入(提供给电机的电流Iy)，y是输出量，x是动态的状态变量，ε是从识别中产生的修正处理(innovationprocess)。最后，A、B、C、D和K是模型的矩阵。

具体地，

u＝[Iy]

$y=\left[\begin{array}{c}\mathrm{ya}\\ \mathrm{my}\\ \mathrm{mz}\\ \mathrm{ex}\\ \mathrm{ey}\end{array}\right]$

$A=\left[\begin{array}{cccccc}{a}_{11}& a_{12}& a_{13}& a_{14}& a_{15}& a_{16}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}& a_{24}& a_{25}& a_{26}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}& a_{34}& a_{35}& a_{36}\\ a_{41}& a_{42}& a_{43}& a_{44}& a_{45}& a_{46}\\ a_{51}& a_{52}& a_{53}& a_{54}& a_{55}& a_{56}\\ a_{61}& a_{62}& a_{63}& a_{64}& a_{65}& a_{66}\end{array}\right]$ $B=\left[\begin{array}{c}{b}_{11}\\ b_{21}\\ b_{31}\\ b_{41}\\ b_{51}\\ b_{61}\end{array}\right]$

$C=\left[\begin{array}{cccccc}{c}_{11}& c_{12}& c_{13}& c_{14}& c_{15}& c_{16}\\ c_{21}& c_{22}& c_{23}& c_{24}& c_{25}& c_{26}\\ c_{31}& c_{32}& c_{33}& c_{34}& c_{35}& c_{36}\\ c_{41}& c_{42}& c_{43}& c_{44}& c_{45}& c_{46}\\ c_{51}& c_{52}& c_{53}& c_{54}& c_{55}& c_{56}\end{array}\right]$ $D=\left[\begin{array}{c}{d}_{11}\\ d_{21}\\ d_{31}\\ d_{41}\\ d_{51}\end{array}\right]$

$K=\left[\begin{array}{ccccc}{k}_{11}& k_{12}& k_{13}& k_{14}& k_{15}\\ k_{21}& k_{22}& k_{23}& k_{24}& k_{25}\\ k_{31}& k_{32}& k_{33}& k_{34}& k_{35}\\ k_{41}& k_{42}& k_{43}& k_{44}& k_{45}\\ k_{51}& k_{52}& k_{53}& k_{54}& k_{55}\\ k_{61}& k_{62}& k_{63}& k_{64}& k_{65}\end{array}\right]$

关于修正处理的定义，可以参照Upper Saddle River，N.J.1999Prentice-Hall的Lennart Ljung的题为“System Identification-Theoryfor the user(系统识别-对于用户的理论)”的文章。

在一系列工作循环的过程中测量并记录输入量u和输出量y(方框110)，其中，使滑块8沿着轴线Y平移，从而使测量机1经受导致测量机本身由于动态作用而变形的加速度。然后，识别描述测量机弹性行为的动态输入-输出模型M1，并设定输入量u和输出量y的关系。

图3b中示出了用于识别的工作循环的典型实例。

用闭环控制使沿着轴线Y的滑块8遵循这样的位移路径：从静止状态开始，具有对应于速度斜线T1的第一加速阶段、第二恒速阶段和第三减速阶段T2，直到再次停止为止。与此路径相应的是电流循环，其特征是加速过程中的正阶段、恒速运动过程中的减小值，以及减速过程中的负阶段。

在校准过程中，对输入量u和输出量y取样并储存，其中具有500μs的取样阶段。

将输入量和输出量的样本提供给识别算法，该算法利用应用于线性修正模型(其特征是五部分组成的矩阵A、B、C、D、K、)的最大似然性方法(最大似然性算法的定义可以参照Upper SaddleRiver，N.J.1999 Prentice-Hall的Lennart Ljung的题为“SystemIdentification-Theory for the user(系统识别-对于用户的理论)”的文章)，如上所述的，通过上面给出的微分方程式的系统识别输入-输出模型M1。

应该指出，已经通过识别算法对结构模型、以及黑箱模型、还有参数进行了实验，通过滑动和一系列弹性铰接的摆动来近似(approximate)变形的动态性，在黑箱模型中确定矩阵的阶和结构。

为了精确，在测量机的工作空间内该模型不是恒定的，从而在覆盖整个测量空间之前执行不同的校准步骤，这些校准步骤与上述那个校准步骤相似。

模型的可变性与轴线X和Z有关系，从而将工作空间分成多个部分(例如，9个部分：底部左侧、底部中部、底部右侧、中部左侧，等等)，在这些部分中定义了相应的模型M1a，M1b，M1c，...，M1n。

然后，定义整体模型M1comp1，其近似三维测量空间中的各个模型M1a，M1b，M1c，...，M1n。

特别地，已指出了各个模型的矩阵A、B、D和K在测量空间中是如何基本恒定的，而仅有矩阵C部分在三维测量空间中变化。

因此，整体模型M1comp1包括在测量空间中不变化的矩阵A、B、D和K以及具有带有可变参数的部分(行对应于误差信号ex、ey)的矩阵C，矩阵C是轴线X和Z的坐标的函数，因此可在测量空间中变化：

C＝C(xa，za)

所述函数C＝C(xa，za)相对于轴线X和Z是非线性函数，并且通过用B样条函数(关于样条函数的定义，见Prentice-Hall International(U.K.)limited，1994的M.Broen，C.Harris的题为“NeuroFuzzyAdaptive Modelling and Controul(神经模糊适应模型和控制)”)插补工作空间的不同部分中的各个模型M1a，M1b，M1c，...，M1n的矩阵C来获得。

在校准步骤的最后，去除二维位置变换器14。

在整体模型M1comp1(其代表经过校准的特定测量机的“标志”)的定义之后，步骤100的后面是步骤200，在该步骤，从整体模型M1comp1开始，设计估计量过滤器

为此设计步骤，用以下形式表达模型M1comp1(在时域中，离散方式的类似表达式是可行的)：

x＝Ax+Bu+Kε

y＝C1x+D1u

z＝C2x+D2u

其中：

u＝[Iy]

$Y=\left[\begin{array}{c}\mathrm{ya}\\ \mathrm{my}\\ \mathrm{mz}\end{array}\right]$

$z=\left[\begin{array}{c}\mathrm{ex}\\ \mathrm{ey}\end{array}\right]$

$A=\left[\begin{array}{cccccc}{a}_{11}& a_{12}& a_{13}& a_{14}& a_{15}& a_{16}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}& a_{24}& a_{25}& a_{26}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}& a_{34}& a_{35}& a_{36}\\ a_{41}& a_{42}& a_{43}& a_{44}& a_{45}& a_{46}\\ a_{51}& a_{52}& a_{53}& a_{54}& a_{55}& a_{56}\\ a_{61}& a_{62}& a_{63}& a_{64}& a_{65}& a_{66}\end{array}\right]$ $B=\left[\begin{array}{c}{b}_{11}\\ b_{21}\\ b_{31}\\ b_{41}\\ b_{51}\\ b_{61}\end{array}\right]$

$C1=\left[\begin{array}{cccccc}{c}_{11}& c_{12}& c_{13}& c_{14}& c_{15}& c_{16}\\ c_{21}& c_{22}& c_{23}& c_{24}& c_{25}& c_{26}\\ c_{31}& c_{32}& c_{33}& c_{34}& c_{35}& c_{36}\end{array}\right]$ $D1=\left[\begin{array}{c}{d}_{11}\\ d_{21}\\ d_{31}\end{array}\right]$

$C2=\left[\begin{array}{cccccc}{c}_{41}& c_{42}& c_{43}& c_{44}& c_{45}& c_{46}\\ c_{51}& c_{52}& c_{53}& c_{54}& c_{55}& c_{56}\end{array}\right]$ $D2=\left[\begin{array}{c}{d}_{41}\\ d_{51}\end{array}\right]$

在这些输出中，突出显示测得的输出(在上面示出的系统中用符号y识别)和待估计的未测得的输出(在上面示出的系统中用符号z识别)。

矩阵C1包括矩阵C的前三行，而矩阵C2包括矩阵C的最后两行。类似地，矩阵D1包括矩阵D的前三行，而矩阵D2包括矩阵D的最后两行。

关于空间的可变性，根据此新的模型表达，仅有矩阵C2实际上是轴线X和Z的位置的函数，而所有其他矩阵都是恒定的：

C2＝C2(xa，za)

通过在之前识别的整体模型M1comp1的基础上应用鲁棒滤波分析技术(关于这一点，见Academic Press，1997的P.Colaneri，A.Locatelli，J.C.Jeromel的题为“Control theory and design，aRH2-RH-inf viewpoint(控制理论和设计，RH2-RH-inf观点)”的文章)来设计估计量过滤器

能够改进估计量精度的有效技术在于，接受所述过滤器将产生延时的估计(插补)。例如，在IEEE Trans.On Signal Processing，Vol.52，No.1，pp.132-141，2004的P.Bolzerem，P.Colaneri和G.DeNicolao的题为“Discrete-Time H-Infinity fixed lag smoothing(离散时间H∞固定延迟滤波)”的文章中描述了此技术。

换句话说，在时刻(t)瞬间，估计量使得能够得到对该瞬间(t增量)的动态变形的估计。该增量是时间延迟的，其足够短以至于不会危及测量机进行快速测量的效率，但是该增量又足够长以至于能够改进估计的精度。实际上，已发现，等于几百分之一秒的增量的值是适当的。

估计量过滤器

响应于测得的输入u的值和输出量y的值(沿着轴线Y的测量结果ya和变形值my、mz)来产生误差的估计值z。

估计量过滤器

由以下等式表达：

$\stackrel{\·}{\hat{x}}=\hat{A}\hat{x}+\mathrm{Bu}+\hat{K}y$

$\hat{z}=C2(\mathrm{xa},\mathrm{za})\hat{x}+D2u$

其中，y是测量机测得的输出的向量，而u是输入的向量，并且其中，矩阵

是根据上述鲁棒滤波技术从矩阵A、B、K、C1、D1开始的估计量的设计结果。

这样，估计量过滤器

在输出状态时提供动态类型的误差估计值。

根据线性类型的估计量过滤器

的矩阵的定义，将这些矩阵储存并集成在测量机的测量软件中，以估计未知的误差(方框400)。

对于轴线X的电流，重复上面描述的操作，以定义估计量过滤器

。根据叠加原理，将来自过滤器和

的结果加起来。

将在下文中举例说明上面描述的测量方法将会经历的变化。

具体地，根据本方法的第一变型实施方式，由变形测量装置16产生的信号my、mz不用来定义输入-输出模型M1，因此，估计量过滤器

不会使用这些信号。

因此，仅基于电机的电流和滑块的位置来进行估计。

这样，输入u包括电流Iy，而输出y由以下因素组成：

测量机1的位置ya；以及

用二维位置变换器14测得的位置误差ex、ey。

第二变型还设计了进一步消除电流上的信息的方式，从而模型和估计量仅基于滑块的位置测量结果。在此情况中，模型的输入仅由噪音给予，并且，输出y是位置ya和误差ex、ey。

Claims (12)

1.一种用于确定测量机中的动态误差的方法，所述方法给出了所述测量机的移动元件(3)在工作空间中相对于参考系(X，Y，Z)的位置(xa，ya，za)，所述方法包括：

-校准步骤(100)，其中，定义至少一个输入-输出模型(M1，M2，Mcomp1)，所述输入-输出模型描述所述测量机的至少一个部件的动态行为；所述输入-输出模型响应于至少一个输入量u(Ix，Iy)而产生多个输出量y(xa，ya，my，mz，ex，ey)，其中，所述输出量包括在位置测量中由经受动态变形的测量机(1)的各部件的弹性变形而引起的位置误差(ex，ey)；

-定义估计量过滤器

的步骤，所述估计量过滤器响应于输入量u的测量值并响应于输出量y的子集的测量值而产生所述位置误差(ex，ey)的估计值；所述估计量过滤器

通过基于输入-输出模型的分析方法来获得；以及

-连续实时的误差重构步骤，其中，在输入状态时，将所述输入量u的测量值和所述输出量y的子集的测量值应用于所述估计量过滤器

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述校准步骤(100)包括以下步骤：

-执行至少一个移动步骤，其中，将所述测量机的至少一个移动部件设置为处于运动，以产生导致所述测量机的动态变形的加速度；

-在所述移动部件的运动过程中，检测所述输入量u和输出量y的多个样本；

-储存所述样本；以及

-将所述样本提供给识别算法，以定义所述输入-输出模型M的矩阵(A，B，C，D，K)，所述输入-输出模型可用线性微分方程式系统表达。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述输入-输出模型M通过以下类型的微分方程式系统来表达：

$\stackrel{\·}{x}=\mathrm{Ax}+\mathrm{Bu}+\mathrm{K\ϵ}$

y＝Cx+Du+ε

其中，u代表输入量，y代表输出量，x代表系统的内部状态变量，而A，B，C，D和K是矩阵，且ε是修正处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述校准步骤(100)包括以下步骤：

-将所述工作空间分成多个部分，其中，定义相应的模型M1a，M1b，M1c，...，M1n；以及

-定义整体模型M1comp1，其近似三维测量空间中的所述模型M1a，M1b，M1c，...，M1n。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述整体模型M1c由在测量空间中恒定的一系列矩阵A，B，D和K以及具有带有可变参数的部分的矩阵C定义，所述矩阵C是沿着位置点的两根正交轴线(X和Z)的坐标的函数：C＝C(x，z)。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述函数C＝C(x，z)是非线性类型的，并通过利用b样条函数插补所述工作空间的不同部分中所定义的模型M1a，M1b，M1c，...，M1n的对应矩阵(C)来获得。

7.根据任何前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述输入量u至少包括电流值，该电流供应给驱动所述测量机(1)的移动部件(8)以使该移动部件沿着相应的第一测量方向(Y)移动的电机。

8.根据任何前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述输出量y包括以下量：

由所述测量机(1)提供的所述位置(xa，ya)；

在测量循环过程中经受动态变形的所述测量机的移动部件的动态变形(my，mz)的测量结果；

在由所述测量机检测的位置(xa，ya)与绝对参考位置(xg，yg)之间存在的位置误差(ex，ey)，所述绝对参考位置在所述测量机的移动部件的位移过程中保持不变形。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，在输入状态时提供给所述过滤器

的量包括：

由所述测量机(1)提供的所述位置(xa，ya)；

在测量循环过程中经受动态变形的所述测量机的移动部件的动态变形(my，mz)的测量结果；以及

供应给驱动所述测量机(1)的移动部件(8)以使该移动部件沿着相应的第一测量方向(Y)移动的电机的电流值。

10.根据权利要求1至7中的任一项所述的方法，其中，所述输出量y包括以下量：

由所述测量机(1)提供的所述位置(xa，ya)；以及

在由所述测量机检测的位置(xa，ya)与绝对参考位置(xg，yg)之间存在的位置误差(ex，ey)，所述绝对参考位置在所述测量机的移动部件的位移过程中保持不变形。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，在输入状态时提供给所述过滤器

的量包括：

由所述测量机(1)提供的所述位置(xa，ya)；以及

供应给驱动所述测量机(1)的移动部件(8)以使该移动部件沿着相应的第一测量方向(Y)移动的电机的电流值。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入量包括噪音，所述输出量y包括以下量：

由所述测量机(1)提供的所述位置(xa，ya)；以及

在由所述测量机检测的位置(xa，ya)与绝对参考位置(xg，yg)之间存在的位置误差(ex，ey)，所述绝对参考位置在所述测量机的移动部件的位移过程中保持不变形。

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