本文選題：表面粗糙度 + 穩(wěn)健估計　； 參考：《哈爾濱理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)代社會,不僅工業(yè)上對工件表面的形貌特征的精細程度提出了越來越高的要求,日常生活中人們對自己使用的消費品的表面的加工精細度也有了一定的要求。粗糙度、波紋度、形狀共同組成了物體的表面特征,表面的粗糙度形容的是零件表面的形貌特征,具有波長短(頻率高)的特點,對它進行準確的測量與評定意義深遠,對于零件的加工技術(shù)有非常重要的意義。本研究中使用的表面形貌的評定方法是建立在高斯濾波法的基礎(chǔ)上的,實驗數(shù)據(jù)是觸針式表面粗糙度測量儀測得的。針對傳統(tǒng)高斯濾波器在使用中的局限性,尤其是粗大誤差及數(shù)據(jù)中特殊特征值的存在對受正態(tài)分布束縛的高斯濾波器造成的誤導而導致的表面基準的畸形,引入了穩(wěn)健理論對其進行改進。在明確穩(wěn)健濾波算法需要達到的目標之后,對穩(wěn)健性度量標準及經(jīng)典的穩(wěn)健估計方法進行了分析,并選定最常用的M估計作為穩(wěn)健估計方法。接下來對M估計進行了詳細的分析。穩(wěn)健高斯濾波算法的實現(xiàn)選用了修正權(quán)法,具體的實現(xiàn)采用了迭代算法。針對不同的數(shù)據(jù)的特征,選擇對應(yīng)的穩(wěn)健估計權(quán)函數(shù)進行處理從而達到最好的處理效果。算法實現(xiàn)的工具使用的是Matlab2015版,首先對數(shù)據(jù)進行預處理并作出數(shù)據(jù)圖形,根據(jù)特征選用了QC權(quán)函數(shù)進行處理,并將穩(wěn)健算法引入前后的濾波效果進行了對比,證明了適當穩(wěn)健算法的引入能很好的抑制數(shù)據(jù)中異常特征對濾波基準造成的影響,能夠更加準確的得到表面粗糙度濾波中線,滿足了研究提出的要求。
[Abstract]:Roughness, corrugation and shape together make up the surface features of the object. The roughness of the surface describes the features of the surface morphology of the parts, and has the characteristics of short wavelength (high frequency). It is of profound significance to accurately measure and evaluate the roughness, corrugation and shape of the object.It is very important for the machining technology of parts.The evaluation method of surface topography used in this study is based on the Gao Si filter method and the experimental data are measured by a touch needle surface roughness measuring instrument.In view of the limitation of traditional Gao Si filter in use, especially the surface datum deformity caused by the error of gross error and the existence of special characteristic value in the data, which is caused by the misdirection of Gao Si filter bound by normal distribution.The robust theory is introduced to improve it.After defining the target of robust filtering algorithm, the robustness metrics and classical robust estimation methods are analyzed, and the most commonly used M estimators are selected as robust estimation methods.Then the M estimation is analyzed in detail.The robust Gao Si filtering algorithm adopts the modified weight method, and the iterative algorithm is used in the concrete implementation.According to the characteristics of different data, the corresponding robust estimation weight function is selected for processing to achieve the best processing effect.The tool to realize the algorithm is the Matlab2015 version. Firstly, the data is preprocessed and the data graph is made. According to the characteristics, QC weight function is selected to deal with it, and the filtering effect before and after the introduction of the robust algorithm is compared.It is proved that the introduction of the appropriate robust algorithm can restrain the influence of abnormal features on the filtering datum and obtain the surface roughness filtering midline more accurately, which meets the requirements of the research.
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN713

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本文編號：1740111