超精密加工工件表面存在影響其性能的各種空間頻率誤差,針對工件的不同性能研究,需要采用有效分解手段對含有特定頻段空間頻率誤差的形貌進行提取。傳統(tǒng)的空間頻率誤差分解方法存在嚴(yán)重的模態(tài)混疊現(xiàn)象,為了解決這一問題,提出自適應(yīng)二維變分模態(tài)分解（BVMD）算法對三維表面形貌進行分解。首先,由于采集三維形貌數(shù)據(jù)時會造成截斷誤差,引入鏡像延拓和自卷積Hanning窗方法對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。然后,利用粒子群退火優(yōu)化算法,對BVMD算法中的懲罰系數(shù)和分解層數(shù)進行尋優(yōu)處理。其中,以各模態(tài)分量之間的頻譜KL散度作為混疊指標(biāo),引入最小風(fēng)險貝葉斯決策理論,綜合KL散度與重構(gòu)誤差,構(gòu)建優(yōu)化算法適應(yīng)度函數(shù)。最后,對超精密加工實測表面形貌進行分析,并與離散小波分解、二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法相比較。結(jié)果顯示,所提方法分解的KL散度值在10²量級,遠高于其他兩種方法,能更好抑制模態(tài)混疊,實現(xiàn)超精密加工表面空間頻率誤差的有效分解。 

【文章來源】：光學(xué)學(xué)報. 2020,40(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)1的BEMD分解結(jié)果及對應(yīng)PSD圖。

所提算法的流程圖

傳統(tǒng)象限翻轉(zhuǎn)方法進行鏡像處理后的理論結(jié)果如圖2所示,其中A0、A1、A2、A3、A4分別表示原始圖像、右鏡像、上鏡像、左鏡像、下鏡像圖像�？梢钥闯�,該方法對相鄰邊界實現(xiàn)了延拓,但在四個角的位置并沒有延拓數(shù)據(jù)。為了彌補該缺陷,本文基于象限翻轉(zhuǎn)方法,設(shè)計一種逐步鏡像處理方法以實現(xiàn)初始數(shù)據(jù)的延拓。首先,以初始數(shù)據(jù)以下邊界為中心軸進行上下鏡像處理;然后,將新生成的數(shù)據(jù)作為待處理數(shù)據(jù),以其右邊界為中心軸進行鏡像處理;按同樣方法替換待處理數(shù)據(jù),分別以上邊界和左邊界為中心軸進行鏡像處理,其中上鏡像和左鏡像的結(jié)果分別只取與初始數(shù)據(jù)長度相同的上延伸寬度和左延伸寬度。具體結(jié)果如圖3所示,其中A′0為原始圖像;A′1為A′0的下鏡像圖像;A′2為A′0與A′1的右鏡像圖像;A′3為3倍原始圖像尺寸范圍內(nèi)A′0與A′2的上鏡像圖像;A′4為3倍原始圖像尺寸范圍內(nèi)A′0、A′1與A′3的左鏡像圖像。該方法彌補了傳統(tǒng)鏡像翻轉(zhuǎn)法在四個角處存在空白數(shù)據(jù)的缺陷,但依然存在對稱延拓理論的邊界突變的缺點。因此,需要進一步引入改進方法以去除邊界突變現(xiàn)象。圖3 逐步鏡像延拓

【參考文獻】：
期刊論文
[1]EMD端點效應(yīng)抑制方法[J]. 郝如江,李非.  振動.測試與診斷. 2018(02)
[2]光學(xué)元件表面缺陷檢測方法研究現(xiàn)狀[J]. 向弋川,林有希,任志英.  光學(xué)儀器. 2018(01)
[3]基于Shannon-cosine小波的農(nóng)田遙感圖像紋理延拓[J]. 郭書君,梅樹立,李麗.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2017(S1)
[4]基于遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的變分模態(tài)分解結(jié)合1.5維譜的軸承故障診斷[J]. 邊杰.  推進技術(shù). 2017(07)
[5]二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解在工程表面形貌誤差評定中的應(yīng)用[J]. 任志英,高誠輝,羅德海,林有希,張世忠.  光學(xué)精密工程. 2017(02)
[6]超精密加工中表面波紋度與主軸系統(tǒng)不平衡關(guān)系[J]. 陳東菊,范晉偉,李海涌,張飛虎.  機械工程學(xué)報. 2013(01)
[7]基于信號延拓的采樣信號頻譜泄漏抑制[J]. 郭東亮,張鐵軍,戴憲華.  儀器儀表學(xué)報. 2010(03)

碩士論文
[1]光學(xué)元件表面微觀形貌的光學(xué)散射特性研究[D]. 張英鴿.西安工業(yè)大學(xué) 2017
[2]KDP晶體超精密飛切加工表面形貌形成過程仿真與實驗研究[D]. 戰(zhàn)藍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015



本文編號：3312045