齿轮测量中异常值的判定及剔除系统设计

发布时间：2025-05-29 01:34

　　 针对齿轮测量数据中存在异常值的问题,分别对异常值的4种常用准则进行了对比分析;设计了异常值剔除系统,结合齿轮测量系统所测得的齿轮数据,选用相应的判定准则,对齿轮测量数据进行快速高效的异常值剔除处理。通过实验分析,给出了齿轮测量数据预处理需要遵循的原则。研究结果表明,当对齿轮测量数据进行粗大误差剔除时,需要结合实际情况对4种准则综合运用,以达到所得数据的科学性和合理性,对齿轮误差的后续处理做出科学的预处理。

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【部分图文】：

图3 格拉布斯法判别运行结果

图2肖维勒法判别运行结果3.3拉伊达判别法实验

图1 齿轮测量异常值剔除系统界面

1)数据输入、输出模块原始测量数据的读入以及处理后数据的输出、保存都采用I/O接口模块来实现。在实际测量过程中，齿轮测量数据量是比较大的，如果用人工输入的方式则会浪费大量的时间，严重降低测量工作的效率，所以本文采用文本格式(*．txt)的方式进行数据的读入及输出，大大地提高了数据....

图2 肖维勒法判别运行结果

当用格拉布斯判别法进行判别时，从运行结果可以看出，在对混入3个粗大误差的相同48个齿距偏差数据进行处理时，没有判断出粗大误差;当取21个齿距偏差，其中存在1个异常值的数据进行判别时，检测出粗大误差值为-84.3。图3格拉布斯法判别运行结果

图4 拉伊达法判别运行结果

当使用拉伊达法对含有3个异常值的48个齿距偏差数据进行判定时，检测出3个异常值，分别为-84.3、112.5、97.6。当对其中含有1个异常值的11个数据进行判定时没有判定出异常值，运行结果如图4所示。3.4狄克逊判别法实验

本文编号：4048517