直线轴承圆度误差评定算法实践

在直线轴承检验中，圆度误差是重要的检测指标，圆度测量需对能够反映被测对象直线轴承几何特征的要素进行离散数据采集，并通过计算机技术分析处理，进行离散数据信息处理的圆度误差评定常用 4 种方法:   MZC、LSC、MIC和 MCC （算法请自行搜索）。

由于直线轴承圆度误差评定的目标函数为非线性函数，求解较困难，可采用遗传算法( GA)， 标准粒子群优化算法( PSO)及协同粒子群优化算法 CPSO 等不断提高后期圆度误差评定的效率和精度，但对前期数据采集方法和采集点数的 研究却较少。

目前的直线轴承圆度实际测量主要依据测量人员的经验，测量数据较少时测量效率会有所提高，但后期圆度误差评定结果变化较大； 若要保证后期圆度误差评定结果的稳定性和精度，则需选择较多的测量点数，会导致测量效率大大降低，影响测量进度。因此，在上述基础上，需要尝试对测量点数进行优化，以达到测量精度与测量效率的优化配置。

1、圆度误差模型的建立

二乘法理论成熟，精度较高，在圆度误差评定中使用广泛，且测量点数为偶数、对称分布时，直线轴承圆度误差评定方程可由非线性方程转化成线性方程，使误差评定难度大大降低。

2、圆度误差模型类型的判断

按直线轴承结构，以外圆柱面的圆度为例，采用三坐标测量机进行测量，内圆柱面的圆度测量方法相似。采集直线轴承外圆柱面圆度的不同测量点数，并对每套轴承分别采集多组数据进行试验，然后根据采集的数据由相关公式建立圆度误差模型。

2.1 基于图形初定圆度误差模型类型

常见的模型类型有正态分布、指数分布、均匀分布等，统计图定性分析可采用直方图、茎叶图、箱式图、P － P 图，Q － Q 图等方法。具体步骤是根据离散点分布情况，采用适当的曲线尽量拟和逼近该离散点。以直方图为例，当直方图中间高、两边低，左右对称呈“钟形”曲线，可定性判断近似服从正态分布。

2.2 统计指标定量检验圆度误差模型

目前常采用国际通用的统计分析软件( SAS，SPSS 等) 进行指标统计计算。

3、优选临界点数的确定

当直线轴承圆度测量点数超过一定数量后，圆度误差模型特征则会呈现正态分布特征，可根据正态分布特性，采用统计试验确定优选临界点数。

4、直线轴承圆度误差评定点数优化结论

采用三坐标测量机采集圆度误差数据，基于二乘法建立圆度误差模型，然后采用基于正态分布模型的点数优化方法确定优选临界点数，与经验点数测量方法相比，测量精度基本变化不大，但测量效率可提高 30% 以上。在企业直线轴承圆度误差测量的实际应用中，该方法测量效率提高明显，测量结果稳定可靠，具有较强的指导意义。

以上直线轴承文章采编自行业期刊，提供学习参考。

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