基于網絡智能技術的機械金屬零件軸度測量系統研究

鄭曉輝

（福建船政交通職業學院，福建 福州 350000）

傳統機械金屬零件軸度的測量方法包括極坐標測量法、求距測量法以及應用系統功能的測量方法。其中被工業生產企業運用最廣泛的是求距測量法，但這種測量方法存在誤差率較高、測量人員工作量大等問題，在電氣領域當中，數據的傳輸逐漸被無線輸出方式所替代。尤其是最近幾年出現了低能耗、抗干擾能力強的網絡智能技術出現，使得工業生產企業現場的數據傳輸轉換為了無線輸出的形式，大大提升了工業生產企業的工作效率。

對此，本文設計一種基于網絡智能技術的機械金屬零件軸度測量系統，實現對零件軸度的精準測量的同時，保證數據得到更加有效的傳輸。

1 基于網絡智能技術的機械金屬零件軸度測量系統軟件設計

1.1 基于網絡智能技術的機械金屬零件邊緣數據提取

基于網絡智能技術的機械金屬零件邊緣數據提取是指通過測量系統的硬件部分，提取出零件映射的光斑坐標，通過計算出工作臺上零件各個維度的邊緣數據，以及后續通過系統對工作臺進行調整后，工作臺上零件平移和旋轉的信息，通過被測量的機械金屬零件的橫截面面積，建立對應的軸度測量基準線。基準線的計算公式為：

公式（1）中，a表示為映射光束中心點的橫坐標；b表示為映射光束中心點的縱坐標；an表示為近端光束映射中心的橫坐標；bn表示為近端光束映射中心的橫坐標；am表示為遠端光束映射中心的橫坐標；bm表示為遠端光束映射中心的縱坐標；z表示為映射光線中心點的空間坐標；d表示為光束端點到工作臺之間的距離。

系統中傳感器信號的采集主要是通過編碼器的程序實現的，具體的實現步驟為：①在本文系統當中，首先創建一個編碼器的測量任務；②再創建一個用于對機械金屬零件邊緣軸度數據傳輸的網絡通道。通當中應當包含了編碼器的具體編碼形式、信號的初始狀態等相關信息，從而方便后續對零件軸度的計算；③配置相應外時鐘源參數，例如測量方式、機械金屬零件數量等；④利用上文計算公式完成對基準線的數據異步讀取；⑤經過系統連續不斷地測量，當提取出所有數據類型的數據后，系統直接停止測量部分的運行，完成對機械金屬零件邊緣軸度的提取。

1.2 機械金屬零件軸度計算

假設被測量的零件輪廓上點的直角坐標為（ae，be），其中e=1,2,3，…，x。其中x表示為測量的點數。通過公式（2）計算出，被測量零件圓形部分的橫截面半徑長度。

上述公式（2）和（3）中，g、h、c均為未知的數值，通過公式（2）和公式（3）可以進行求解，從而得出機械金屬零件圓形橫截面上的邊緣軸度的各項數據。

在測量過程中，通過直觀直接測得的數據為激光光斑在基準線坐標系上的坐標，而基準線上的中心位置是當前被測零件的圓心位置。因此被測零件的圓心位置在測量坐標系上的位置可以通過基準線的坐標獲得。

2 基于網絡智能技術的機械金屬零件軸度測量系統硬件設計

根據上述基于網絡智能技術的機械金屬零件軸度測量系統軟件設計為機械金屬零件軸度測量奠定基礎，下文將對該系統硬件中的軸度測量設備進行設計。

系統中的所有硬件設備中數據的傳遞都是通過網絡智能技術實現，用于提高系統中測量數據的時效性和準確性。為了方便系統測量，在多功能測頭前端安裝一個定向桿，通過定向桿的調節實心對機械金屬零件定向光束的控制。

本文系統在進行測量的過程中首先需要通過計算機或相關設計對發出的信號進行控制，通過直流電機的旋轉帶動零件固定結構。當零件固定結構接觸到機械金屬零件時，直流電機開始進行空轉，此時多功能測頭可以準確的確定出零件的橫截面中心位置，再通過本文上述的軟件設計部分，實現對機械金屬零件軸度的測量。

3 實驗論證分析

（1）實驗準備。選取某零件生產企業中的機械金屬零件10個，分別利用本文測量系統與傳統測量方法對該零件的軸度進行測量，為了驗證兩種方法的測量精度，將兩種方法的測量結果與零件實際的軸度進行比較。

（2）實驗論證分析。為了保證實驗結果的可靠性和客觀性，除了兩種測量方法不同外，其它外界干擾因素均相同的情況下完成對比實驗，并將實驗測量過程中產生的數據信息以及平均誤差進行記錄，如表1所示。

表1 兩種測量方法實驗結果對比

根據對比實驗過程及表1中的實驗結果數據可以看出，通過對10個不同的機械金屬零件的軸度進行測量，本文方法的平均誤差明顯低于傳統測量方法的平均誤差。

4 結束語

本文針對傳統機械金屬零件軸度測量方法中存在的誤差大，難以滿足工業生產的需求問題，提出一種基于網絡智能技術的機械金屬零件軸度測量系統，并通過實驗進一步證明了該方法的可行性。