基于天牛须改进粒子群算法的平面度误差评定研究

刘 超， 王 宸，2， 钟毓宁

(1.湖北汽车工业学院，湖北 十堰 442002；2.上海市智能制造与机器人重点实验室，上海 200072)

1 引 言

随着精密制造技术的不断发展，有效、准确地评定平面度误差具有重要的现实意义。在相关的国际标准和国家标准中，评定平面度误差的方法主要有：最小区域法(minimum zone method，MZM)、最小二乘法(least square method，LSM)及智能优化算法等。MZM评定平面度误差可以得到理想误差值，但是寻找最小区域相对耗时，不能满足现代工业测量的高效需求[1]，因而目前采用最小二乘原理的三坐标测量机(CMM)测量平面度时，不能满足最小区域条件，这使得测量的评定结果难以满足实际情况[2]，由于CMM成本的限制，CMM获取的测量样本数量有限，费兰等[3]采用空间插值方法，获取更准确的平面度误差估计。康岩辉等[4]介绍了一种基于多角度旋转的全面形测量方法，该方法使用波前分离技术，得到相对较低的平面度的绝对误差值。随着群体智能优化算法的发展，各种新型算法不断涌现，改变以往算法复杂度较高且计算耗时等问题。

Chakraborti N等[5]提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm，GA)的平面度误差求解算法，建立了完全满足最小区域条件的平面度评价数学模型，通过仿真计算和实验数据验证了该算法的有效性，表明该算法具有全局优化和快速收敛的特点。温秀兰等[6]提出了基于实数编码的遗传算法平面度误差求解算法，通过三坐标测量机测量的实际数据进行验证，取得了更优效果。罗钧等[7]提出将改进人工蜂群算……