CN114264234A - 一种非接触式叶轮跳动检测系统和方法 - Google Patents

一种非接触式叶轮跳动检测系统和方法 Download PDF

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CN114264234A CN202111598168.3A CN202111598168A CN114264234A CN 114264234 A CN114264234 A CN 114264234A CN 202111598168 A CN202111598168 A CN 202111598168A CN 114264234 A CN114264234 A CN 114264234A
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樊璇
朱宝林
王文周
曹雏清
赵立军
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Abstract

本发明揭示了一种非接触式叶轮跳动检测系统,系统设有用于固定待测叶轮的叶轮跳动检测装置,所述叶轮跳动检测装置上固定有驱动叶轮转动的伺服电机,所述伺服电机的驱动端连接伺服驱动器,所述伺服驱动器连接PLC,所述叶轮跳动检测装置上设有采集与叶轮旋转面距离数据的激光距离传感器,所述激光距离传感器通过数据采集卡连接工控机,所述工控机与PLC通信。本发明可以实现叶轮轴向和径向圆跳动值检测,用于检测叶轮表面轮廓相对于轴线的平行度及叶轮在焊接后表面的变形量。通过非接触式测量方法,避免了常用百分尺之类的接触式测量带来的机械磨损,有利于长期使用。应用基于基准参考的数据处理方法,改进了非接触式测量方式,大大减小了由于装配误差引起的测量误差。

Description

一种非接触式叶轮跳动检测系统和方法
技术领域
本发明涉及水泵叶轮等圆跳动形位公差非接触式检测系统,可扩展应用至其他回转型工件的圆跳动形位公差非接触式检测系统。
背景技术
在水泵中,机械传动是必不可少的,水泵叶轮等结构,作为动力式泵中重要的传动装置被广泛应用,这些结构的相关指标将影响水泵的运行情况和技术指标,叶轮圆跳动就是其中一项重要的检测指标。
许多工厂中常用的检测跳动量的手段,仍然是采用指针式的百分表这种仪表,通过操作工人对百分表上的指针进行观看,并记录变化情况。另外,在某些工厂中采用自动化检测仪对叶轮圆跳动进行检测,但其方法大多是采用机械接触式测量方式。采用非接触式自动检测系统将减少由于百分表机械磨损带来的测量误差,且可利于长期使用,不会引起机械劳损,更有利于圆跳动形位公差的精准检测。
现有手段仍然是采用指针式的百分表这种仪表,通过操作工人对百分表上的指针进行观看,并记录变化情况,测量结果大量依靠人工经验;部分采用的接触式检测仪虽然减少了人工经验带来的影响,但百分表等测量仪长期使用引起的机械磨损,又会导致检测精度的下降,最终导致检测结果不准确,这样对叶轮质检产生了较大的质量隐患。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是实现一种采用非接触式,对叶轮轴向和径向圆跳动值进行检测的系统和方法。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案为:一种非接触式叶轮跳动检测系统,系统设有用于固定待测叶轮的叶轮跳动检测装置,所述叶轮跳动检测装置上固定有驱动叶轮转动的伺服电机,所述伺服电机的驱动端连接伺服驱动器,所述伺服驱动器连接PLC,所述叶轮跳动检测装置上设有采集与叶轮旋转面距离数据的激光距离传感器,所述激光距离传感器通过数据采集卡连接工控机,所述工控机与PLC通信。
所述叶轮跳动检测装置设有底座,所述底座整体为C形并在开口处构成工作腔,所述工作腔的底部固定有伺服回转台,所述伺服回转台向下延伸的转轴通过联轴器连接伺服电机,所述工作腔内设有用于夹持叶轮的叶轮中心气动压紧装置,所述叶轮中心气动压紧装置的固定部安装在伺服回转台上表面的中心位置,所述叶轮中心气动压紧装置的活动部位于固定部的上方并通过连杆与工作腔上方的电动气缸连接,所述激光距离传感器固定在工作腔内。
所述激光距离传感器设有两个,一个为轴向传感器,另一个为径向传感器,所述轴向传感器通过轴向支架固定在工作腔内,所述轴向传感器位于叶轮中心气动压紧装置上叶轮的端部边缘上方,用于实时检测叶轮端部轴向边缘的跳动值,所述径向传感器通过径向支架固定在工作腔内,所述径向传感器位于叶轮中心气动压紧装置上叶轮的端部边缘侧方,用于实时检测叶轮端部径向边缘的跳动值。
一种非接触式叶轮跳动检测方法,包括以下步骤:
1)将叶轮由压紧装置紧紧压在伺服回转台中心;
2)控制伺服回转台带动叶轮旋转一圈;
3)激光距离传感器将采集的数据输送至工控机;
4)当伺服回转台完成一周旋转后停止数据采集;
5)分析已采集的数据。
对轴向圆跳动测量数据样本分析方法:
1)建立轴向圆跳动基准参考平面;
2)对每个样本点进行标识;
3)对样本数据进行滤波剔除;
4)对滤波后的数据样本,采用相同的方式建立欧拉坐标系T1,根据欧拉坐标系T1的Z轴轴向与基本参考平面法线向量空间偏转角β,将数据样本点对应的空间旋转β角,矫正各个激光测距点装配误差,将矫正后的样本点的Z值作为最终有效样本数据;
5)对所有有效样本数据进行常规误差偏差分析,得到样本数据最大跳动值及平均跳动值等统计结果。
所述建立轴向圆跳动基准参考平面的方法:
1)对每个样本点进行标识,标识每个样本点在叶轮旋转时对应的旋转角度α;
2)对样本数据进行滤波剔除,将所有数据样本跳动值记为随机变量X,则X应服从一个期望为μ、方差为σ的正态分布,分别计算期望μ和方差σ:
Figure BDA0003432101660000031
其中xi为各个样本点;
Figure BDA0003432101660000032
其中xi为各个样本点;
所有有效数据样本跳动值应在(μ-3σ,μ+3σ)区间内,区间外所有数据点样本将被剔除;
3)在滤除数据采样误差数据点后,由剩余的样本数据在欧拉坐标系中构建基准参考平面,各样本点对应旋转角度和标定块半径生成样本点对应的X和Y值,其对应的Z值是测距传感器测量得到的对应值,则能够在直角坐标系中生成一组3D数据样本,对该组3D数据样本进行平面拟合,获得轴向圆跳动基准参考平面。
对径向圆跳动测量数据样本分析方法:
1)建立用于矫正误差的基准参考椭圆;
2)对每个样本点进行标识;
3)对样本数据进行滤波剔除;
4)针对滤波后的数据样本进行一个比例K的缩放,获得最终矫正有效样本数据
5)对所有有效样本数据进行常规误差偏差分析,得到样本数据最大跳动值及平均跳动值的统计结果。
所述建立用于矫正误差的基准参考椭圆的方法:
1)对每个样本点进行标识,标识每个样本点在叶轮旋转时对应的旋转角度α;
2)对样本数据进行滤波剔除,将所有数据样本跳动值记为随机变量X,则X应服从一个期望为μ、方差为σ的正态分布,分别计算期望μ和方差σ:
Figure BDA0003432101660000041
其中xi为各个样本点;
Figure BDA0003432101660000042
其中xi为各个样本点;
所有有效数据样本跳动值应在(μ-3σ,μ+3σ)区间内,区间外所有数据点样本将被剔除;
3)在滤除数据采样误差数据点后,由剩余的样本数据在欧拉坐标系中构建基准参考椭圆,各样本点对应旋转角度α和测距传感器测量得到的对应值L在欧拉坐标系X-Y平面内构成一组平面数据点,计算公式如下:
x=L*cos(α)
Y=L*sin(α)
Z=0
对该组数据样本在X-Y平面内进行椭圆拟合,获得用于矫正误差的基准参考椭圆。
本发明可以实现叶轮轴向和径向圆跳动值检测,用于检测叶轮表面轮廓相对于轴线的平行度及叶轮在焊接后表面的变形量。通过非接触式测量方法,避免了常用百分尺之类的接触式测量带来的机械磨损,有利于长期使用。应用基于基准参考的数据处理方法,改进了非接触式测量方式,大大减小了由于装配误差引起的测量误差。
附图说明
下面对本发明说明书中每幅附图表达的内容及图中的标记作简要说明:
图1为非接触式叶轮跳动检测系统原理图;
图2、3为叶轮跳动检测装置结果示意图;
图4为轴向传感器检测示意图;
图5为径向传感器检测示意图;
图6为轴向圆跳动的基准参考平面示意图;
图7、8为径向圆跳动的基准参考椭圆示意图
上述图中的标记均为:1、电动气缸,2、轴向支架,3、轴向传感器,4、底座,5、叶轮中心气动压紧装置,6、伺服回转台,7、径向支架,8、径向传感器,9、联轴器,10、伺服电机。
具体实施方式
下面对照附图,通过对实施例的描述,本发明的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等,作进一步详细的说明,以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
如图1所示,非接触式叶轮跳动检测系统设有用于固定待测叶轮的叶轮跳动检测装置,叶轮跳动检测装置上固定有驱动叶轮转动的伺服电机10,伺服电机10的驱动端连接伺服驱动器,伺服驱动器连接PLC,叶轮跳动检测装置上设有采集与叶轮旋转面距离数据的激光距离传感器,激光距离传感器通过数据采集卡连接工控机,工控机与PLC通信。
叶轮跳动检测装置主要用于实现对叶轮的装夹、压紧功能,其伺服回转台6用于带动叶轮实现沿轴向的回转运动;非接触式高精度激光测距传感器用于对叶轮轴向圆及径向圆的跳动距离值的检测;USB数据采集卡用于实时采集高精度激光测距传感器的返回值即4-20mA电流值;PLC主要通过伺服驱动器驱动伺服回转台6的旋转运动;工控机通过USB数据采集卡采集的叶轮轴向和径向跳动值检测叶轮轴向和径向的跳动情况。
叶轮跳动检测装置的结构如图2、3所示,叶轮跳动检测装置设有底座4,底座4整体为C形并在开口处构成工作腔,工作腔的底部固定有伺服回转台6,伺服回转台6一般水平设置并可以旋转,伺服回转台6向下延伸的转轴通过联轴器9连接伺服电机10,由伺服电机10驱动其旋转,工作腔内设有用于夹持叶轮的叶轮中心气动压紧装置5,叶轮中心气动压紧装置5有两个部分,即固定部和活动部,固定部安装在伺服回转台6上表面的中心位置用于支撑叶轮,活动部位于固定部的上方并通过连杆与工作腔上方的电动气缸1连接,激光距离传感器固定在工作腔内。
激光距离传感器设有两个,一个为轴向传感器3,另一个为径向传感器8,轴向传感器3通过轴向支架2固定在工作腔内,轴向传感器3位于叶轮中心气动压紧装置5上叶轮的端部边缘上方,用于实时检测叶轮端部轴向边缘的跳动值,从叶轮上表面或下表面朝向叶轮边缘获取信号,径向传感器8通过径向支架7固定在工作腔内,径向传感器8位于叶轮中心气动压紧装置5上叶轮的端部边缘侧方,用于实时检测叶轮端部径向边缘的跳动值,从叶轮侧面朝向叶轮获取信号。
本系统实时检测叶轮径向圆跳动指标,主要用于检测叶轮边缘加工的同轴度即边缘轮廓相对轴线来说的平行度。本系统实时测量叶轮轴向圆和径向圆跳动检测情况即叶轮端部边缘沿轴向和径向两个方向的检测,具体检测方式如图4和5所示。
本系统在实际测量过程中,由于采用的是非接触式测量,对于激光测距传感器的安装误差需要进行度量,因此提出一种基于基准参考的测量方法以消除伺服回转台6加紧、激光测距传感器安装所带来的微小的装配误差。
由于轴向圆和径向圆跳动测量中的安装误差均来自于叶轮跳动检测装置的装配误差,因此提出的基准参考测量方式可适用于轴向和径向两个方向的测量。
基于基准参考的测量方式在不改变由USB数据采集卡采集得到的原始数据样本的情况下,需要制作一块圆饼状类似叶轮的圆柱形标定块,该标定块外形边缘尺寸保持与检测叶轮尺寸一致且标定块的表面加工精度必须满足轴向和径向圆跳动检测分辨率的10%以内。
按照正常检测流程对标定块的轴向和径向圆跳动值进行测量,正常检测流程如下:
1)将叶轮由压紧装置紧紧压在伺服回转台6中心,使其中心对称;
2)PLC控制器控制伺服回转台6带动叶轮旋转一圈;
3)当PLC控制器控制伺服回转台6运动开始的同时,工控机控制USB数据采集卡高频采集激光测距传感器所测量的数据;
4)当伺服回转台6完成一周旋转后,停止USB数据采集卡的采集,分析已测量数据结果。
按照正常检测流程对标定块测量后,对于轴向和径向圆跳动测量数据样本分别进行以下处理:
对于轴向圆跳动测量数据样本,进行三步数据处理操作:
1)对每个样本点进行标识;
标识每个样本点在叶轮旋转时对应的旋转角度α;
2)基于“3σ准则”对样本数据进行滤波剔除;
将所有数据样本跳动值记为随机变量X,则X应服从一个期望为μ、方差为σ的正态分布。分别计算期望μ和方差σ:
Figure BDA0003432101660000081
其中xi为各个样本点;
Figure BDA0003432101660000082
其中xi为各个样本点;
所有有效数据样本跳动值应在(μ-3σ,μ+3σ)区间内,区间外所有数据点样本将被剔除。
3)建立一个用于矫正误差的基准参考平面;
在滤除数据采样误差数据点后,由剩余的样本数据在欧拉坐标系(X-Y-Z直角坐标系)中构建基准参考平面。各样本点对应旋转角度和标定块半径生成样本点对应的X和Y值,其对应的Z值是测距传感器测量得到的对应值。因此,在直角坐标系中生成一组3D数据样本,对该组3D数据样本进行平面拟合,最终求得轴向圆跳动的基准参考平面,如图6所示。
建立轴向圆跳动基准参考平面后,每个叶轮轴向圆跳动测量值应按照基本参考平面进行矫正,对每个样本数据进行三步矫正处理,前两步与建立基准参考平面一样,第三步稍作改动:
1)对每个样本点进行标识;
2)基于“3σ准则”对样本数据进行滤波剔除;
3)对滤波后的数据样本,采用相同的方式建立欧拉坐标系T1(X-Y-Z直角坐标系),根据欧拉坐标系T1的Z轴轴向与基本参考平面法线向量空间偏转角β,将数据样本点对应的空间旋转β角,矫正各个激光测距点装配误差,将矫正后的样本点的Z值作为最终有效样本数据;
4)对所有有效样本数据进行常规误差偏差分析,得到样本数据最大跳动值及平均跳动值等统计结果。
对于径向圆跳动测量数据样本,进行三步数据处理操作:
1)对每个样本点进行标识
标识每个样本点在叶轮旋转时对应的旋转角度α;
2)基于“3σ准则”对样本数据进行滤波剔除
将所有数据样本跳动值记为随机变量X,则X应服从一个期望为μ、方差为σ的正态分布。分别计算期望μ和方差σ:
Figure BDA0003432101660000091
其中xi为各个样本点;
Figure BDA0003432101660000092
其中xi为各个样本点;
所有有效数据样本跳动值应在(μ-3σ,μ+3σ)区间内,区间外所有数据点样本将被剔除。
3)建立一个用于矫正误差的基准参考椭圆
在滤除数据采样误差数据点后,由剩余的样本数据在欧拉坐标系(X-Y-Z直角坐标系)中构建基准参考椭圆。各样本点对应旋转角度α和测距传感器测量得到的对应值L在欧拉坐标系X-Y平面内构成一组平面数据点,计算公式如下:
X=L*co s(α)
Y=L*sin(α)
Z=0
对该组数据样本在X-Y平面内进行椭圆拟合,最终求得径向圆跳动的基准参考椭圆。
建立径向圆跳动基准参考椭圆后,每个叶轮径向圆跳动测量值应按照基本参考椭圆进行矫正,对每个样本数据进行三步矫正处理,前两步与建立基准参考椭圆一样,第三步稍作改动:
1)对每个样本点进行标识;
2)基于“3σ准则”对样本数据进行滤波剔除;
3)对滤波后的数据样本,只需对数据样本值进行一个比例K的缩放即可得到最终矫正有效样本数据。
Figure BDA0003432101660000101
L=K*L||
Figure BDA0003432101660000102
对数据样本进行比例K缩放后的值作为最终有效样本数据。
4)对所有有效样本数据进行常规误差偏差分析,得到样本数据最大跳动值及平均跳动值等统计结果。
非接触式叶轮跳动检测系统基于基准参考的测量方法以消除设备装配误差所带来的微小偏差,可解决圆柱类工件表面和边缘由装配问题引起的测量误差,可推广应用至相关类似测量应用中。能够同时检测叶轮轴向和径向圆跳动的装置,通过非接触式测量方式完成对叶轮质量检测,可解决目前叶轮轴向和径向圆跳动值非接触式检测问题,改进叶轮跳动值检测方式。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述,显然本发明具体实现并不受上述方式的限制,只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进,或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的,均在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种非接触式叶轮跳动检测系统,其特征在于:系统设有用于固定待测叶轮的叶轮跳动检测装置,所述叶轮跳动检测装置上固定有驱动叶轮转动的伺服电机,所述伺服电机的驱动端连接伺服驱动器,所述伺服驱动器连接PLC,所述叶轮跳动检测装置上设有采集与叶轮旋转面距离数据的激光距离传感器,所述激光距离传感器通过数据采集卡连接工控机,所述工控机与PLC通信。
2.根据权利要求1所述的非接触式叶轮跳动检测系统,其特征在于:所述叶轮跳动检测装置设有底座,所述底座整体为C形并在开口处构成工作腔,所述工作腔的底部固定有伺服回转台,所述伺服回转台向下延伸的转轴通过联轴器连接伺服电机,所述工作腔内设有用于夹持叶轮的叶轮中心气动压紧装置,所述叶轮中心气动压紧装置的固定部安装在伺服回转台上表面的中心位置,所述叶轮中心气动压紧装置的活动部位于固定部的上方并通过连杆与工作腔上方的电动气缸连接,所述激光距离传感器固定在工作腔内。
3.根据权利要求2所述的非接触式叶轮跳动检测系统,其特征在于:所述激光距离传感器设有两个,一个为轴向传感器,另一个为径向传感器,所述轴向传感器通过轴向支架固定在工作腔内,所述轴向传感器位于叶轮中心气动压紧装置上叶轮的端部边缘上方,用于实时检测叶轮端部轴向边缘的跳动值,所述径向传感器通过径向支架固定在工作腔内,所述径向传感器位于叶轮中心气动压紧装置上叶轮的端部边缘侧方,用于实时检测叶轮端部径向边缘的跳动值。
4.一种非接触式叶轮跳动检测方法,其特征在于,包括以下步骤:1)将叶轮由压紧装置紧紧压在伺服回转台中心;
2)控制伺服回转台带动叶轮旋转一圈;
3)激光距离传感器将采集的数据输送至工控机;
4)当伺服回转台完成一周旋转后停止数据采集;
5)分析已采集的数据。
5.根据权利要求4所述的非接触式叶轮跳动检测方法,其特征在于,对轴向圆跳动测量数据样本分析方法:
1)建立轴向圆跳动基准参考平面;
2)对每个样本点进行标识;
3)对样本数据进行滤波剔除;
4)对滤波后的数据样本,采用相同的方式建立欧拉坐标系T1,根据欧拉坐标系T1的Z轴轴向与基本参考平面法线向量空间偏转角β,将数据样本点对应的空间旋转β角,矫正各个激光测距点装配误差,将矫正后的样本点的Z值作为最终有效样本数据;
5)对所有有效样本数据进行常规误差偏差分析,得到样本数据最大跳动值及平均跳动值等统计结果。
6.根据权利要求5所述的非接触式叶轮跳动检测方法,其特征在于,所述建立轴向圆跳动基准参考平面的方法:
1)对每个样本点进行标识,标识每个样本点在叶轮旋转时对应的旋转角度α;
2)对样本数据进行滤波剔除,将所有数据样本跳动值记为随机变量X,则X应服从一个期望为μ、方差为σ的正态分布,分别计算期望μ和方差σ:
Figure FDA0003432101650000021
其中xj为各个样本点;
Figure FDA0003432101650000022
其中xi为各个样本点;
所有有效数据样本跳动值应在(μ-3σ,μ+3σ)区间内,区间外所有数据点样本将被剔除;
3)在滤除数据采样误差数据点后,由剩余的样本数据在欧拉坐标系中构建基准参考平面,各样本点对应旋转角度和标定块半径生成样本点对应的X和Y值,其对应的Z值是测距传感器测量得到的对应值,则能够在直角坐标系中生成一组3D数据样本,对该组3D数据样本进行平面拟合,获得轴向圆跳动基准参考平面。
7.根据权利要求4所述的非接触式叶轮跳动检测方法,其特征在于,对径向圆跳动测量数据样本分析方法:
1)建立用于矫正误差的基准参考椭圆;
2)对每个样本点进行标识;
3)对样本数据进行滤波剔除;
4)针对滤波后的数据样本进行一个比例K的缩放,获得最终矫正有效样本数据
5)对所有有效样本数据进行常规误差偏差分析,得到样本数据最大跳动值及平均跳动值的统计结果。
8.根据权利要求7所述的非接触式叶轮跳动检测方法,其特征在于,所述建立用于矫正误差的基准参考椭圆的方法:
1)对每个样本点进行标识,标识每个样本点在叶轮旋转时对应的旋转角度α;
2)对样本数据进行滤波剔除,将所有数据样本跳动值记为随机变量X,则X应服从一个期望为μ、方差为σ的正态分布,分别计算期望μ和方差σ:
Figure FDA0003432101650000031
其中xj为各个样本点;
Figure FDA0003432101650000041
其中xi为各个样本点;
所有有效数据样本跳动值应在(μ-3σ,μ+3σ)区间内,区间外所有数据点样本将被剔除;
3)在滤除数据采样误差数据点后,由剩余的样本数据在欧拉坐标系中构建基准参考椭圆,各样本点对应旋转角度α和测距传感器测量得到的对应值L在欧拉坐标系X-Y平面内构成一组平面数据点,计算公式如下:
X=L*cos(α)
Y=L*sin(α)
Z=0
对该组数据样本在X-Y平面内进行椭圆拟合,获得用于矫正误差的基准参考椭圆。
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