《表2 2种实测数据处理方法的圆度处理结果》

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《基于机器人技术的液压油缸圆度测量》

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本圆度检测实验采集和处理的数据长度为1 153。所采用的均匀窗法的分组值为360，S-G平滑滤波器法的阶数为3。经2种不同方法进行数据处理后的原检测圆和最小二乘圆曲线图如图5所示。均匀窗法消除极值能力较弱，平滑处理后仍含有尖点，经计算，其最大、最小值差为3.382 4 mm；S-G滤波器法平滑处理能力较强，基本消除全部尖点，其最大最小值差为1.676 6 mm。原测量数据的最大、最小值差为7.025 1 mm，可计算得知，均匀窗法和S-G滤波器法分别将极值差减小了51.85%和76.13%，S-G滤波器的数据处理效果优于均匀窗法。这是由于在样本量减少时，均匀窗法的窗口值变小，其数据平滑能力随之减小，数据平滑处理能力变差；当样本量足够大时（通过仿真结果知其样本数据量需大于4 000），均匀窗法的数据处理能力与S-G滤波器法相近，其极值差将不大于S-G滤波器法处理后的极值差。经2种数据处理方法处理后的最小二乘圆圆心坐标、油缸半径以及圆度误差值如表2所示。通过表2中的圆度误差数据可以看出，S-G滤波器法处理后的数据，经最小二乘圆法进行圆度误差值计算，所得的圆度误差值小于均匀窗法。这说明在样本量较小时，S-G滤波器法的数据处理效果优于均匀窗法。在本实验中，该油缸的圆度误差为0.690 1 mm。