自动在线测量（精选9篇）
自动在线测量 篇1
引言
近年来, 随着我国社会经济的不断发展, 以及城市规模的扩大, 越来越多的有毒、有害物质被排放到河流、湖泊、海洋中, 严重危及到人们的饮水安全和身体健康。据我国水质监督部门统计:目前, 国内在不同水域中发现的有毒、有害化学物质已经超过50万种, 与人们生存质量息息相关的自然水质遭受了严重的破坏。在我国传统的水质监测工作中, 所采用的水质采样方法多为人工现场取样, 并且通过实验室的仪器、设备分析等方法对区域水质状况进行检测, 这样不但增加了人力、物力的投入, 而且增加了相关实验室和工作人员的工作量, 不利于现代水质监测工作的科学发展。同时, 采取人工采样和实验室分析等手段, 还存在采样误差大、监测频次低、监测数据分散等弊端, 难以准确反映区域水质的实际污染和变化状况, 对于水质管理部门开展相关防治工作也是极其不利的。
为了有效解决传统水质采样和监测的问题, 国内现在主要使用无人自动测量船进行水质采样和在线监测, 其适用于较大面积的河流、湖泊或海洋局部区域的样品采集和在线监测。无人自动测量船的广泛应用, 有利于促进水利保护工作的有序开展, 而且是我国现代环境监控体系构建的重要基础。
一、无人自动测量船的主要功能与特点
目前, 在我国的水质采样工作, 以及在线监测系统的构建中, 无人自动测量船得到了广泛的应用。与传统的水质采样和监测手段相比, 无人自动测量船的主要功能与特点主要表现在以下几个方面:
1、无人自动测量船使用无线电技术遥控和测量船的实际航行情况, 并且利用较为先进的GPS及时进行定位和布点。无人自动测量船的测量范围较广, 主要包括:水深、水温、p H值和水流速度等, 也可进行具体的水质测量工作。
2、无人自动测量船可以同时采集32个采样点水深, 25个采样点的水温、p H值, 8个采样点的水流速度, 这是传统水质检测手段所无法实现的。在完成水深、水温、p H值和水流速度等测量工作后, 所获取的各类信息和数据可以自动保存在测量船的计算机系统中, 以方便技术人员及时进行查询。
3、无人自动测量船采集的水样具有时空或区域代表性的特点, 在水质采样中严格执行了国家水质监督部门颁布的《地表水和污水监测技术规范》、《水质湖泊和水库采样技术指导》等技术规范中的具体要求, 而且避免了人工水质采样中有可能出现在涉水危险性。
二、无人自动测量船水质采样的注意事项
在应用无人自动测量船进行水质采样时, 为了保证工作的实际效率和质量, 必须注意相关技术问题, 否则有可能导致水质采样过程中出现数据不实、信息不全等问题。在无人自动测量船的水质采样中, 注意事项主要为以下几点:
1、应用无人自动测量船进行水质采样时, 应尽量避开雨、雪、大风等恶劣天气状况, 否则难以保证所采集样品的代表性。在进行水质采样时, 无人自动测量船所选取的横向、垂向断面点位的数目、位置等必须保持准确, 而且要坚持“先水面, 后底质”的采样流程, 避免在水质采样中出现剧烈搅动水体的现象。
2、由于无人自动测量船的容积有限, 在进行较大水域的水质采样时, 如果难以在一次完成全部采样工作, 可以将前期采集的水质样品进行分装和密封, 保存在专业的实验室中。在对样品进行BOD、DO、细菌指标、硫化物、油类等项目的测量时, 应考虑到分析样品的实际用量和测量次数, 以保证测量结果的准确性、可靠性。
三、无人自动测量船在线监测系统的作用
在国内水质在线监测系统的构建中, 无人自动测量船的应用具有积极的推动作用, 而且是保证水质监测和保护工作全面开展的重要基础。
1、减少比对监测的工作量
根据我国现行的水质监测和环境保护法律、法规, 各地区水质监管部门必须保持每季度对所管辖的水域进行一次对比监测, 这也是保证水质在线监测系统科学构建的信息基础。无人自动测量船的应用有效缓解了各区域水样比对监测工作的压力, 工作人员仅需按照规范操作流程设定采样频次, 就可以完成相关水质采样工作。使用无人自动测量船进行水质比对检测时, 整个过程无需人工值守, 不但提高了工作效率、而且减小了人工劳动强度。
2、为污染事故监测提供完整的资料
无人自动测量船采集的水质样品, 不仅可以用于氨氮值、COD的测量, 而且可以对重金属、有毒、有害的化学物质进行检测。一旦某一区域发生严重的水质污染事故时, 可以根据应用无人自动测量船构建的在线监测系统分析事故的类型、发源地、起因、危害程度等, 为污染事故监测提供完整的资料。
无人自动测量船的广泛应用为水质采样工作和在线监测系统的构建提供了必要的条件, 促使水质采样与监测工作由传统的固定点向可移动的多点方向发展, 这是我国水质监测和保护工作发展的重要标志之一。同时, 随着现代电子计算机和自动化技术的不断创新, 无人自动测量船也将向通用化、网络化、集成化的方向全面发展。
参考文献
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[3]武万峰、徐立中、徐鸿:《水质自动监测技术综述》, 《水利水文自动化》, 2004, 3 (1) :14-18。
在线自动问答系统 篇2
经常需要计算一些数学题目或者弄清楚一些日常问题吗？通过Google搜索引擎我们可以轻松地换算各种度量单位，以及进行一些简单的数学计算，但是，对于其他的问题则只能够通过搜索结果的网页寻求答案。著名的搜索引擎Wolfram Alpha的创始人已经发现了这个问题，并为搜索引擎添加了能够就许多问题为用户提供答案的自动问答系统。该系统基于Wolfram早期的旗舰产品Mathematica（一款囊括了电脑代数、符号和数值计算、可视化和统计功能的计算平台和工具包），并结合包括学术网站和出版物、商业网站和公司、科学机构等众多的数据来源为用户解答问题，因而，Wolfram Alpha可以轻松地解答数学计算的问题及能够通过数据获得答案的问题，能够在我们的日常生活中提供许多的便利。
提问的艺术
对于中文用户来说，使用Wolfram Alpha（www.wolframalpha.com）最大的障碍是语言。因此，我们需要通过一些在线翻译系统，帮助我们转换单位和英语术语（步骤1）。在接下来的步骤中，我们将通过几个例子，告诉大家如何使用Wolfram Alpha为我们的问题找到答案。像使用其他搜索引擎一样，找到正确答案的关键在于选择适当的关键字，而在Wolfram Alpha我们需要知道如何提出正确的问题。除了关键字，Wolfram Alpha也能够理解完整的句子，但是如果通过在线翻译系统翻译完整的句子，翻译结果是否能够被Wolfram Alpha理解是我们需要考虑的问题。
如何进行
1、翻译和转换
要将我们的问题翻译成英文，Google的在线翻译服务（translate.google.cn）是首选，其次，也可以使用微软（dict.bing.com.cn）和PONS（zh.pons.com）的翻译服务，而单位的转换，则可以使用ConvertWorld（www.convertworld.com/zh-Hans）。
2、计算身体质量指数
通过ConvertWorld转换我们的身高和体重单位，然后转到Wolfram Alpha输入转换后的结果，例如“human， 6ft 1 in， 189lb”，将可以计算出我们的身体质量指数（Body Mass Index，简称BMI）为24.9以及理想的体重与基础代谢率等相关的数据。
3、分析Facebook个人资料
在Wolfram Alpha输入“Facebook report”，单击“Analyze My Facebook Data”按钮并登录到自己的Facebook账户。点击“OK”确认安全性问题。接下来，我们将可以看到有关自己与Facebook朋友之间相互关联的所有信息，例如经常使用的词汇以及发布文章的习惯等等。
4、国际空间站的位置
在Wolfram Alpha输入“international space station”，Wolfram Alpha将在地图上显示当前国际空间站的位置。如果我们想知道什么时候可以尝试从自己的家中观察国际空间站，则可以一直滚动到底部，Wolfram Alpha会告诉我们日期和时间。
5、晚上10点我们能看到哪些星座？
如果我们还想尝试在家中观察星座，那么我们需要知道在特定的时间可以观察到什么星座。这个问题我们可以在Wolfram Alpha里通过“sky chart城市，国家，time”找到答案，例如，我们可以输入“sky chart Beijing，China， 10：00pm”查找在北京晚上10点能看到哪些星座。
6、比较不同的车型
哪款车型有更强的马力？我们可以通过搜索参数“and”对不同的车型进行比较。例如，键入“BMW 7 and Porsche 911”，Wolfram Alpha将给出这两款车的所有技术细节、照片以及和性能与排放有关的数据。如果数据中使用的单位有不了解到地方，则可以使用ConvertWorld进行转换。
7、计算数据传输时间
如果我们使用16Mb/s宽带的网络，那么需要多长时间来下载一个10GB的文件？Wolfram Alpha可以告诉我们这个问题的答案，只需输入“data transfer time 10GB， 16Mb/s”我们就能够知道这将需要约83min的时间。
8、显示国际键盘布局
自动在线测量 篇3
我国华北、华东等区域电网都已步入装机、负荷双过亿的特大电网时代。尊重电网的物理规律，从系统全局角度对电力系统进行监测、控制和规划是特大电网发展的必然趋势。广域测量系统WAMS(Wide Area Measurement System)正是顺应这一趋势而诞生的电网动态过程监测分析系统。
我国自90年代中期开始进行WAMS的研究，目前WAMS的应用和研究已达到世界先进水平。以华北电网为例，到2008年6月份，接入华北网调WAMS主站的PMU子站达71个，覆盖了500 kV主网架大部分厂站和部分220 kV发电厂，上传遥测量达到16 000多个，大大提高了电力系统动态过程的可观测性。
作为互联电力系统动态过程监测分析的重要手段，WAMS在规模不断扩大的同时，其高级应用功能也日益得到重视[1,2,3,4,5,6,7]。WAMS系统的分析控制等高级应用功能高度依赖于相量测量装置PMU(phasor measurement unit)的动态数据质量。关于PMU的动态性能测试可分为实验室测试[8]和现场测试。迄今为止，各厂家的PMU产品只是在实验室内进行过离线检验，而在实际运行环境中的精度并没有严格地经过检验。而PMU的动态测量性能是其区别于传统SCADA的最重要特征之一，因为许多现场环境中的实际信号难以在实验室中复现，因此有必要在WAMS主站开发相量测量算法，对PMU自身记录的采样数据(暂态录波数据)进行分析计算，计算结果与同时段该PMU上传的动态数据进行比较，从而判断PMU动态数据质量的好坏。
本文以华北电网WAMS系统的实测数据为例，论证了PMU动态性能在线监测的必要性与可行性。
1 PMU动态性能监测指标
在线PMU测试中主要应找出PMU在以下方面存在的动态特性问题：
(1）滤波延迟差异引起的计时不一致
PMU的相量计算实际上是包含平均处理过程，该过程包含或等值于一个滤波器。该滤波器带宽过大导致引入过多的不感兴趣频段的信号，带宽过窄将导致信号延迟并使曲线被不合理平滑，丧失快速变化信息。
(2）频率的非正常突变
电力系统作为一个惯性系统，其频率是不能突变的。现有采用电气量测量频率的方法往往在暂态过程中测量结果会出现突变，从而影响动态过程监测分析的可信性。
(3）频率偏移引起的栅栏效应和泄漏误差
非同步采样时，离散傅立叶变换结果存在栅栏效应(grid effect)和泄漏(leakage)误差，这部分误差会造成相量计算结果存在固定偏差和虚假振荡。
(4）采样定理得不到满足而引起的混叠误差
目前我国PMU厂家所生产的PMU产品采样频率基本分为4 800 Hz和10 000 Hz两种。实际电力系统信号中往往包含高于采样频率一半的分量，例如HVDC控制系统引起的高频分量等，这些高频分量会对离散傅立叶变换的计算结果产生混叠效应(aliasing effect)。一般情况下，电力系统中高频分量的含量很小，混叠效应引起的误差不会太大。
(5）数据延迟比较
带有正确时标的PMU相量可能由于子站或通信系统的延迟，在不同的时刻到达主站，这将影响后续的分析计算，并进一步影响控制效果，因此有必要比较子站PMU在结果输出上的延迟。
(6)GPS同步错误
GPS同步错误来自于GPS故障，时标与量测时间匹配错误等原因。
2 PMU动态性能监测分析方法
目前，我国几大PMU生产厂家生产的PMU均具有暂态数据录波功能。暂态录波数据是子站装置按照其采样间隔记录采集的通道瞬时值，录波数据采样频率分4 800 Hz(即每周波96点)和10 000 Hz(即每周波200点)两种。录波数据本身的精度取决于A/D转换的精度，目前接入华北电网WAMS的相量测量装置的A/D转换分辨率一般为16位，完全可以满足重现现场真实信号和相量计算的要求。
在调度中心WAMS主站对PMU的暂态录波数据进行计算分析，分析结果与同时段PMU上传的相量测量结果进行比较，可以找出PMU测量结果不合理的地方。
由于各PMU厂家的具体相量测量算法属于商业机密，同时为了避免投资浪费，一个厂站只能安装一套PMU装置，因此，不可能对不同PMU实现同信号(现场信号)的比较测试。在线PMU测试主要应通过比较不同的PMU量测结果与主站计算结果的差异，寻找数据中的矛盾或异常，在此基础上，对出现的矛盾或异常加以解释，从而达到评价各PMU动态性能的目的。
3 实际算例分析
本部分算例均基于华北电网广域测量系统所记录的实际电压数据。
在华北电网调度中心WAMS主站对A电厂和B电厂的PMU子站进行扰动触发后，将同一时段的暂态录波数据和动态数据召唤到主站。在主站对电压录波数据进行计算分析后与子站上传的电压相量动态数据进行对比分析。
为避免滤波延迟，主站对录波数据没有进行滤波，对录波数据的分析处理直接采用文献[7,8,9]的算法。
3.1 频率测量对比
图1给出了A电厂的频率分析结果。图中两条曲线分别为基于2008年3月26日17:27:39的录波数据在主站的频率计算结果和子站PMU上传的同时段频率动态数据。图2给出了这两条曲线之间的差别。图1和图2中纵坐标为Hz。
由图1和图2可以看出，在WAMS主站基于A电厂的录波数据计算得到的A电厂频率与同一时间段该厂PMU装置上传到主站的频率有一定差别，二者的差别在0.004 Hz左右。
图3给出了B电厂的频率分析结果。图中两条曲线分别为基于2008年3月26日17:27:28的录波数据在主站的计算结果和子站PMU上传的同时段结果。图4给出了这两条曲线之间的差别。
由图3和图4可以看出，在WAMS主站基于B电厂的录波数据计算得到的B电厂频率与同一时间段该厂PMU装置上传到主站的频率基本一致，二者的差别在0.002 Hz以内。
为比较A厂PMU装置和B厂PMU装置的动态性能，图5给出了同一时间段内，B电厂和A电厂的频率分析结果。由于本时段电网基本处于稳态运行，因此电网各节点频率应基本一致。由图5可以看出，B电厂的主站计算频率和子站上传频率以及A电厂的主站计算频率基本一致，而A电厂的PMU上传频率与其他三条曲线差异较明显。
3.2 幅值测量对比
图6给出了基于A厂PMU录波数据的主站幅值计算结果和子站上传的A电厂幅值结果。图中纵坐标为500 kV线路相电压的有效值，单位为伏特。
图7给出了这两条曲线之间的相对差别(以线电压500 k V为基准，对应的基准相电压为500/1.732=288.675 kV)。
由图6和图7可以看出，基于A厂PMU真实录波数据的幅值计算结果与A厂PMU子站上传的同时段幅值结果基本一致，二者的误差在1‰以内。
图8给出了基于B电厂PMU录波数据的主站幅值计算结果和子站上传的B电厂幅值结果之间的相对差别。由图8可以看出，基于B厂PMU真实录波数据的幅值计算结果与B厂PMU子站上传的同时段幅值结果存在固定差别，其相对差别在5‰以上。
3.3 角度测量对比
图9给出了主站基于A厂PMU录波数据的电压角度计算结果和该厂PMU装置上传的A电厂电压角度。图中纵坐标为弧度。
由图9可以看出，基于真实录波数据的幅值计算结果与子站上传的同时段角度结果之间的差别在0.011弧度(对应角度为0.7˚)左右。
图10给出了主站基于B电厂PMU录波数据的电压角度计算结果和B电厂PMU装置上传的同时段电压角度之间的差别(弧度)。
由图10可以看出，基于B电厂PMU真实录波数据的角度计算结果与子站上传的同时段角度结果之间差别较大，达到了0.0255弧度(对应角度为1.4˚)左右。
3.4 算例分析
当原始信号频率偏离额定频率(50 Hz)的数值在0.1 Hz以内时，A厂和B厂PMU静态测量误差指标都为：电压(电流)幅值<0.1%;频率误差<0.001 Hz;角度误差<0.1°。
主站算法的测量精度[9]：原始信号频率偏离额定值(50 Hz)小于0.5 Hz的情况下，频率测量误差小于0.000 02 Hz，幅值测量误差小于0.01%，角度测量误差小于0.000 3°。在0.5%的白噪声干扰下，主站算法的测量精度为：频率测量误差小于0.001 Hz，幅值测量误差小于0.015%，角度测量误差小于0.015°。
由以上算例可以看出，PMU子站的相量计算结果与主站根据同时段PMU录波数据的计算结果之间存在一定差别：A厂PMU装置的频率测量精度略差于B厂PMU装置，但其幅值和角度测量精度要略好于B厂PMU装置。
根据分析结果可知，由于现场存在干扰，无论是A厂还是B厂的PMU装置的测量性能都达不到其出厂精度。以上仅为根据不同PMU装置量测结果之间的差异进行的定性分析，但已充分说明有必要制订相关标准和分析手段对各厂站的PMU在线测量精度进行分析比较。
本算例只针对PMU的相量测量精度进行了分析，对滤波延迟、GPS故障等没有进行分析，这部分工作有待于进一步开发新的算法进行综合考虑。
4 结语
基础数据是调度自动化专业最重要的资源。自动化系统的数据处理、信息共享和高级应用功能的实现在很大程度上依赖于基础数据的准确性与可靠性。随着调度决策对自动化系统的依赖程度不断加深，基础数据的好坏直接影响电网的安全稳定运行。
相量测量装置(PMU)及其基础之上的广域测量系统为电力系统各领域中的新应用功能的研究提供了技术上的新思路和新手段,随着其应用理论体系的成熟完善以及在电力系统中的推广应用,将会把现有电力系统动态分析与监控技术全面提升到一个新的水平。在开发基于PMU动态数据的高级应用功能的同时，应高度重视PMU基础数据的质量问题，制订相关标准，实现PMU量测性能在线评估，为高级应用功能的开发完善打好基础。
参考文献
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如何选择在线自动质量检测系统 篇4
（1）衡量投入产出比
印刷企业在采购在线自动质量检测系统时，要对其在单张纸胶印机上的应用进行市场调研，了解目前印刷市场对在单张纸胶印机上安装在线自动质量检测系统的需求量；对配置在线自动质量检测系统前后的产品质量和成本进行综合对比，计算其在印刷生产环节所占的生产时间，以及配置在线自动质量检测系统所带来的经济效益和社会效益等。进行多方面权衡后，若投入产出比与预想比较接近，或者效益超过原先设想，可考虑加装在线自动质量检测系统。
（2）确保核心部件的品质
在线自动质量检测系统主要由硬件部分和软件部分组成。硬件部分主要完成对图像的采集和数据的传输，软件部分主要对硬件所采集的图像进行处理、分析。在线自动质量检测系统的检测工作流程如图1所示。
每家印刷企业可根据现有设备情况，制定符合自身情况的在线自动质量检测系统安装方案，一般会根据产品特点增加辅助单元，若需要在线自动质量检测系统检测到缺陷产品后可以自动剔除废品，就需要增加剔废装置等。不仅如此，印刷企业也要确保在线自动质量检测系统的核心部件的性能稳定。具体如下。
①摄像光源是关键
摄像光源是确保在线自动质量检测系统能否正常工作的关键，首先摄像光源要能够真实地采集印品色彩，不能造成采集到的颜色失真，建议一般采用色温为6000～6500K的光源；其次应保证有足够的亮度且亮度均匀；最后在调整光源位置时，需要一边观察图像一边调整位置，直到光斑与摄像机传感器共线，即保证图像亮度最高且清晰。
②摄像机品质要好
首先，摄像机的拍照速度要与单张纸胶印机的印刷速度相匹配，对于印刷质量要求较高的印品，印刷企业可采取全检方式，此时摄像机的拍照速度应与单张纸胶印机的印刷速度相同；对于印刷质量要求不高的印品，印刷企业可采取抽检方式，摄像机的拍照速度应根据印刷企业需要（每隔几份样进行抽检）而定。
在线式激光极板厚度测量系统 篇5
本系统主要由扫描机构、测量激光传感器、参考激光传感器、扫描驱动电机、控制器、管理显示计算机及接口、相应的辅助电器系统等组成。
该技术与现有的GAMA射线测量方法相比, 具有环保、无核辐射污染的特点, 同时还可消除长期漂移和极片褶皱对测量精度的影响。
为了消除薄板运动过程中产生的波动给测量结果带来的影响, 本方案采用两个传感器双面测量, 即在薄板上下两侧各安装一个激光测量头, 分别测出上下两个传感器到薄板表面的距离, 由于两个激光传感器间的距离是固定的, 所以通过对测量值的计算就可得出薄板的厚度。
单位:哈尔滨工业大学
地址:黑龙江哈尔滨南岗区92号
圆度误差在线测量与影响因素分析 篇6
1 圆度误差在线测量现状
圆度误差是指回转体的同一正截面上实际轮廓对理想圆的变动量。它是高精度回转体零件的一项重要精度指标, 其测量是一个重要、复杂的工作。目前主要采用圆度仪和三坐标测量仪对圆度误差进行测量。而在线测量是测量仪器长期安装在机器设备上, 连续不断地采集有关数据并实时进行分析。
现代工厂作业中, 圆度误差对于数控机床来说, 是可以无障碍的作用于数控机床的精度、性能等方面。而现代工厂所拥有的技术中, 接触测量是较为常见的, 也是使用率最高的圆度误差测量方法。而在接触性测量中, 又可以分为两:特定的圆度测量用具和利用特定的感应器来收集数据的微型机器圆度测量[1]。
微型机器圆度测量系统在国内并未得到大量使用, 所以, 我们现在常用的测量手段大部分来自于圆度测量仪器。在圆度误差测量的时候, 它们会表现出如下特性:
1) 相比于现在先进的测量方法来说, 以前老旧的方法表现出一些明显的缺点, 它的测量设备较为简陋, 测量方法简单上手, 但是这种测量方法会有一些不稳定因素, 因为它是手工测量, 所以对测量人的测量方法有较高的要求, 如果测量人的方法不当, 可能会有测量误差的出现, 而且人工测量的测量效率较低, 无法做到完全的在线测量。
2) 在诸多测量方法中, 圆度仪、三坐标测量仪这些测量仪器相对于其他测量仪来说具有测量精度大的优点, 但是这几类仪器在实际测量的时候, 它的内容繁琐, 且它的测量成本相比于其他来说相对较高, 对于现代工厂的经济条件来说并不适合。
3) 在现代的一些测量方法中, 存在一种可以在线测量的系统, 那就是在线微型检测。它的检测精度高[2], 但是自身也存在着缺点, 那就是相比于前面两种方法来说, 它的可适性不足, 而在现代技术中, 仅仅可以达到接触测量, 所以, 它并不适用于大多数的测量。
总体来说, 对于非接触检测的分析手段, 是数控机床的圆度误差检测的基本条件。这种处理技术相对于以前的圆度误差检测手段来说, 显得相对落后。
2 数控机床圆度检测误差的影响因素
数控机床圆度误差在线测量会受到各种各样的因素影响, 但是影响最大的还是以下几种:1) 受机床的主轴的回转精度的作用;2) 通过作用于机床顶端的夹具;3) 在实际操作时, 加工配件的作用;4) 操作时, 外力对于测量结果的作用;5) 操作过程中, 配件自身的影响;6) 加工时, 加工技术的作用。
另外一种情况则是:在测量时, 被检测的那一方的实际因素相比于其想象的因素来说, 他们之间存在较大差异。在实际操作中, 这个误差是普遍存在的, 我们不应该逃避它, 我们要正视误差, 找到误差出现的深层原因, 分析是哪里出了问题, 可能是因为测量用具的问题, 还可能受到测量时其所处的环境所影响, 操作人员的专业度等问题。正是因为这些测量时出现误差的原由[3], 我们才可以找出原因, 以至我们在下次测量时可以避免。而我们的最终目标就是要使测量误差尽可能的缩小到可以忽视的地步。这就需要我们能够清晰的认识测量时可能出现误差的几点原因:1) 测量用具误差。这种误差是测量工具在设计的时候、在生产的过程中以及在投入实际操作的工作中, 因为某些原因所导致测量用具自身出现误差。2) 测量方法误差。这里所说的误差是在测量时由于测量手法的错误而导致测量结果的偏差。3) 测量时所处的环境误差。环境误差的具体体现可能是, 在实际测量时, 会受到当地环境条件的影响。可能是当地的一些气候条件的作用, 还有周围电力磁场的影响等。4) 操作人员的误差。以人主导的测量误差是在具体测量过程中, 操作人员可能出现的测量错误。这种失误的情况较多, 且难以预估。
3 结束语
就整个社会的技术发展水平来说, 数控机床的发展应用是呈上涨的趋势, 而在数控机床的技术水平日益提高的时候, 圆度误差检测技术也随之在不断的进步发展。同时, 在电脑技术与相关视觉软件对于图像处理能力不断发展的今天, 在以后的数控机床检测方面, 非接触在线圆度误差检测一定会越来越得到重视[4]。所以, 为了在今后的圆度误差测量技术中可以有更显著的发展进步, 对于那些巨大的、非短轴型的配件的圆度检测手段的分析是十分重要的。同时, 对于电脑技术以及视觉软件对于图像的处理技术水平的整体分析思考也将是圆度误差的前进目标与工作重心。
摘要：现在社会对于科学技术的要求越来越高, 数控机床的出现则满足了这一要求。数控机床的发展在一定意义上引导着机床控制技术的前进方向。本文就数控机床圆度误差在线测量及其影响因素进行分析与研究, 使数控机床圆度误差在线测量技术更加成熟, 以至于它能更好的为现代工厂生产做出贡献。
关键词：数控机床,误差分析,影响因素
参考文献
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自动在线测量 篇7
赤潮是我国各海域面临的最主要的海洋污染问题之一。近几年来,在各海域均有大面积赤潮现象的发生,迫切要求环境监测部门对海藻浓度的时空变化状况进行实时监测。通常采用的检测方法有:黑瓶法、C14法、吸光法、高效液相色谱法等等,这些方法有的准确性比较差,有的成本比较高而难应用于实际。目前国内外主要是应用激发荧光法,它利用685nm荧光强度检测海藻的叶绿素a浓度,以总叶绿素a浓度指示浮游植物总生物量。由于不同种类浮游植物的叶绿素a含量和荧光量子效率不同,水质状况和季节改变对海藻种群的影响,不同海藻种类对环境造成的危害存在差异等原因,这种测量总量的方法由于包含了许多不希望测量的物质,从而引入不必要的信息量,增加复杂度,很不利于在线实时检测的实现,因此环境监测越来越强调对不同浮游植物种群进行分类测量,而且国外也在大力发展这种技术。目前国内外的方法和仪器通常以激光诱导延时激发荧光法和三维荧光光谱法结合特定的算法实现浮游植物的分类测量[1,2]。然而,这两种方法要求的仪器昂贵,结构复杂,而且要求有强大的计算能力[3]。对此,本研究通过使用成本低廉的高亮度LED[4],并基于海藻的分类方法,以及针对秦皇岛港海区海藻种群特点,开发了一整套在线实时检测系统。
1 分类检测的理论依据
1.1 激发荧光光谱特征
本课题所要检测的新煤码头的海藻均为绿藻类[5](孔石莼、肠浒苔和尾孢藻),通过实验已经得到绿藻样品的最大激发荧光吸收峰位于约420nm处,其次为610、665nm[6]处,这三处激发荧光吸收峰均由叶绿素a产生。
1.2 分类测量的理论依据
根据多组分混合海藻荧光强度的可加性,混合海藻在某一激发波长处的激发荧光强度为该激发波长处所有海藻总激发荧光强度之和,用公式表示如下:(参见右栏)
式中M为测量得到的混合海藻培养体各测量波长处的激发荧光强度。FSik为波长i处的激发荧光强度。fSik为单位浓度第k种纯种浮游植物培养体激发波长i处的激发荧光强度。Ck为第k种浮游植物培养体的浓度,r为测量误差。
由此可见,若单位浓度海藻植物纯种培养体的标准激发荧光强度已知,根据测量得到的混合海藻植物培养体的激发荧光强度,利用多元线性回归的方法可以求出混合培养体中各组成浮游植物的浓度。
本研究利用420nm、610nm、665nm激发荧光光强对3种海藻植物纯培养体和配制的10种不同浓度比例的海藻植物混合培养体进行分类法测量,并对激发荧光强度进行了多元线性回归分析,得到了混合培养体的对应浓度。
2 系统的工作原理
2.1 光路部分设计
本光学系统采用90°散射,可以很好地减少杂散光对荧光的影响。
此光路采用分时激发的方法,利用这三种特征激发光对海藻进行光照,得出特征波长处的荧光强度。
2.2 电路部分设计
本系统包含一个荧光信号处理模块和一个通信模块,如图2所示。
荧光信号处理模块的工作原理:激发产生的荧光(由调制后的激发光产生)照射到光敏器件后产生光电流,经过电流电压转换电路转换为电压,通过前置放大器提高电压幅度。由于系统产生的是接近于方波的调制波,所以通过滤波电路可以很好地滤掉杂波。最后,通过峰值保持电路提取出所需的电压信号。将处理好的信号输入到单片机MSP430中转换为数字信号发送到通信模块,再由其通过GPRS方式,把数字信息发送给海岸主机进行处理,从而达到实时监控的目的。
3 分类检测实验
依照秦皇岛港区海藻的群落结构:新煤码头为绿藻类的孔石莼、肠浒苔和红藻蜈蚣藻;灯塔为红藻类的海藻及绿藻类的孔石莼和刺松藻;金山咀为孔石莼、刺松藻、萱藻和蜈蚣藻。我们要检测的新煤码头均为绿藻类的孔石莼、肠浒苔和尾孢藻。
3.1 混合浮游植物样品配制
3.2 叶绿素a浓度的测定
根据多组分混合物荧光强度相加性原则[8],先要测量这3种藻的纯种海藻各组的叶绿素a的荧光光强,然后根据以上表中混合样品的实际配制比例应用多元线性回归计算各混合样品中总的叶绿素a总荧光光强。
3.3 海藻激发荧光光谱的测量
应用Avantes公司Avaspec-2048-2光谱仪以及该公司的Avalight-DH-S-BAL对波长范围在400~670nm进行测量,每个样品测量3次,平均值作为测量结果。
4 实验结果与误差分析
4.1 实验结果
测量得到的浓度与计算后得到的误差在1.71%~12.30%。这种误差已经可达到我们的要求,而且对仪器要求低,没有复杂的算法,在无线传输时不需要占用很大带宽,适合多测量点的组网检测。
4.2 误差分析
本系统对海藻测量实际是对叶绿素a进行测量,从而实现测量海藻含量的目的。而叶绿素a的浓度与海藻浓度成一定的数学关系。但不同藻类的叶绿素a浓度和海藻浓度的对应关系不尽相同。所以,在理论上将荧光强度和海藻浓度对应起来本身就存在误差。解决方法是对不同的藻类进行分类单位测量,得到各类单位含量与之相对应的荧光强度和海藻浓度的关系曲线或数据库。在电路方面,由于其本身的误差如温度影响,未滤除的杂散波等等,都会使结果发生偏差。解决的办法就是要进行多次的仪器测试并且尽量减少温度对整个电路系统的影响。
5 结论
本系统利用项目地点特殊的海藻群落组成,通过测量三种最主要的海藻种类的激发荧光波长,利用多元线性回归方程得到海藻叶绿素a浓度。这种检测方法很有针对性,可以很好地降低实验仪器的复杂度,并且可以很大程度上降低带宽,很适合本项目的实现,同样的测量方法可以用在相似条件的海域的海藻测量。
参考文献
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自动在线测量 篇8
在原油处理和储藏过程中,原油含水率的准确性和及时性直接影响到原油处理设备的正常运行。原油含水的波动会造成管输、燃油损耗并造成原油沉降罐的运行不稳定。由于原油在开发过程中使用化学助剂,原油所含水分的成分复杂,易造成设备和管道局部穿孔[1]。因此,在线检测原油含水率是原油开采、脱水、处理、集输计量、储运销售及石油炼制等过程的重要依据。
2 联合站储罐含水率的在线测量
原油含水率在线测量是不将原油中的水分脱出,采用一套微机化系统进行测量,用单个或多个传感器探头在线实时采样。在线分析测量又分为直接测量和间接测量。直接测量是根据原油和水在许多方面的物理特性及化学特性不同,采用不同测量原理的一次表进行测量。在线测量方法主要有:密度法、电容法、微波法、短波法、放射性法、中子水分测试仪法等。长期、稳定、精确进行在线测量较为困难,主要因为:(1)产油过程中,油水成分一直不断变化,而流程中一次仪表的标定不及时;(2)目前仪器对影响测量结果的参数修正不够;(3)原油成分复杂,附着在一次表的探头表面,易形成死油、死水区;(4)基于微机处理系统的仪表精度要求高,而大部分在现场使用的油田检测仪表,无法达到此精度要求;(5)位置一般固定,难测到其他层面的含水率。
本研究采用短波吸收的原理进行原油储罐含水率在线检测。短波吸收法是将电能以电磁波的形式辐射到乳化状态存在的油水介质中,根据油、水这两种介质对短波吸收的能力的不同来检测油水乳化液中的水含量[2]。电磁波通过介质时,总是有一部分被吸收,因此电磁波的出射能量总是小于入射能量[3]。这种能量的减少服从朗伯-贝尔定律(J.H.Lamber-A.Beer),即
式中µ--介质的吸收系数;N--介质的分子数
I入--电磁波入射波强;I出--电磁波出射波强。当保持出射波强一定时,电磁波的入射波强与吸收介质分子数成指数规律变化。吸收系数由介质特性决定的,各种介质的吸收系数µ是不同的。如果吸收介质由多种物质组成,则上式应为
在原油乳化液中,上式可变为
式中µ0--原油吸收系数;N0--原油分子数;
µW--水吸收系数;NW--水分子数。
根据实验可知,µ0<<µW,所以N0变化对I入的影响很小,可设电磁波通过纯油介质的入射波强为常数,即I0=I出eµ0N0,则上式可变为
说明电磁波的入射波强只与容器里的油中含水量成指数规律变化。基于这一原理可实现对原油含水的检测。
油田联合站储罐参数自动检测系统是通过安装在油罐中垂直运动的传感器实现移动检测。传感器由短波发生器、发射体、接收体组成。发射体和接收体以原油为介质,当原油含水率发生变化时,对短波的吸收能量也发生变化,传感器将这种变化转化为4～20mA的标准信号,通过二次仪表或计算机显示出油罐参数的检测数值。在每一个采样过程中传感器自上而下降至罐底时自动停住,接着传感器自动返回上升,升至油水乳化带时,以9 5%含水率数值为界限,划分出油水界面的位置。此时,传感器以等间隔上升检测罐中不同高度油层的含水率、温度等参数。当含水率变化大时,减小油层检测间隔,直到传感器检测至液面为止。
3 联合站储罐油量的在线测量
油田联合站沉降罐参数自动检测系统如图1所示,其检测过程是:通过安装在油罐中垂直运动的传感器实现移动检测,传感器由短波发生器、发射体(探头)、接收体(护罩)组成。发射体和接收体以原油为介质,当原油含水率发生变化时,对短波的吸收能量也发生变化,传感器将这种变化转化为4～20mA的标准信号,通过二次仪表或计算机显示出油罐参数的检测数值。在每一个采样过程中:传感器自上而下降至罐底时自动停住,接着传感器自动返回上升,升至油水乳化带时,以9 5%含水率数值为界限,划分出油水界面的位置。此时,传感器以等间隔上升检测罐中不同高度油层的含水率、温度等参数。当含水率变化大(或突变)时,减小油层检测间隔(即增加测量点数),直到传感器检测至液面为止。
在储罐参数的每一个采样过程,采样点数可能不相同,并且不是等间隔采样,所以把区间(ha,hb)分成n份,即ha=h0
曲线下方夹在直线h=ih-1,h=ih之间的区域是一个曲边四边形,它的一条曲边是原曲线y=f(h)的一段弧。若把区间分得足够细,这段小弧可近似地看成一段直线,于是这个曲边四边形可近似地用一个梯形来代替,而这个梯形的面积等于
所有这种梯形面积的和等于
由此可得储罐油量的动态测量公式为
在原油生产过程中,沉降罐的油水界面ah和液面hb都是随时间在不断变化。因此,积分限是可变的,在此称(1)式为原油储罐动态油量近似计算公式。为了进一步提高计算精度,定积分的近似计算可采用抛物线法或牛顿-柯特斯法。本研究以某联合站一储罐为例,该储罐测得一组数据如表1所示。
原油含水率Cw与储罐高度h的关系曲线如图3所示。
在人工测量中,所测罐内含水率通常仅取某点垂直线上的上、中、下三点的含水率,即认为是平均含水率。实际上这种测量结果很少有代表性。由于罐内含水率是油高的非线性函数,因此本研究采用梯形近似法和多项式回归法计算储罐油量:
1、采用梯形近似法计算
由于采样间隔不同,分别为T1=0.25(m),T2=0.5(m),T3=0.1(m),T4=0.2(m),可分为4段进行计算,即
设修正系数k=1,储罐直径D=17.146(m),罐内平均温度t1=40℃,原油密度ρt1=820.3 kg/m3,储罐净油量为
2、采用多项式回归法计算
根据现场数据,设y=f(h)=1-Cw,建立y与h之间的关系,采用4段回归曲线进行拟合,分段多项式回归方程为
储罐净油量的计算式为
上式中,
设修正系数k=1,储罐直径D=17.146(m),罐内平均温度t1=40℃,原油密度ρt1=820.3 kg/m3,储罐净油量为
由梯形近似法计算得到的油量为Gd1=801.45(t),由分段曲线回归法计算得到的油量为Gd2=803.44(t),由此可见,上述近似计算方法基本上能满足工程上的要求。
4 结束语
根据原油含水率非线性分布的变化规律,分析不同工艺条件下原油储量的测量方案,提出采用变积分限和不等采样间隔的定积分近似计算原理以及采用分段多项式回归方法计算拟合曲线下的积分,建立了原油储罐油量动态测量的数学模型。通过理论与实际应用相结合解决了油田联合站脱水工艺流程沉降罐油量的动态计算,为油田联合站原油储运动态、实时盘库系统的实现提供一条可行的途径。
参考文献
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自动在线测量 篇9
关键词：转轴,高速电主轴,在线测量系统,数控程序,精密磨削
0前言
高速电主轴是现代数控机床和加工中心的重要部件, 它是将电机转子直接热装于高精度的转轴零件上, 定子热装于壳体冷却套上, 组装相关零件形成一个完整的主轴单元, 通过驱动电源直接驱动主轴进行工作, 实现了电机、主轴的一体化功能[1]。高速电主轴性能的高低直接影响着高速高精度加工机床的整体发展, 因此对其精密零件的尺寸及几何精度等方面的要求也相应提高了很多[2,3]。
磨加工在线测量系统的产生促进了半自动、自动磨床的发展, 它由振动仪、定位仪和主动测量仪组成, 可以通过定位仪、振动仪与主动测量仪测量所得的信号向数控系统反馈, 实现闭环控制, 保证机床各加工动作的完成, 最终保证零件加工尺寸, 在线测量系统是磨床精密磨削的关键[4,5]。本文运用在线测量系统, 编写转轴的具体磨加工程序, 与传统加工方式对比获得了更高的产品精度和工效。
1 电主轴结构及在线测量系统介绍
1.1 电主轴结构
电主轴结构见图1所示, 其中转轴作为电主轴的重要零件, 其在运行中需要承受由轴承热膨胀和离心力等因素所造成的负荷变化, 因此对其轴颈的尺寸公差、锥度和粗糙度, 轴肩的粗糙度、垂直度要求很高。因此研究转轴的精密加工方法至关重要。
1.2 应用环境
本公司所使用的M1432B普通万能磨床采用往复磨削方式, 需磨削停止后才能测量工件尺寸, 再反复进行尺寸补偿直至加工完成。这种工作方式磨削出的零件精度一致性差, 每个零件往往需要多次加工, 操作人员劳动强度高, 工效难以提升。
现公司引进了G32A斜进式数控磨床, 该轴颈磨床采用X、Z双数控进给轴, 其中X轴为斜轴, 与Z轴成60°夹角, 用于实现数控磨床的斜进式数控加工, 其特点是同时磨削轴颈轴肩处, 能保证两者之间的尺寸精度和垂直度, 且轴肩处磨削效果好、粗糙度低, 有良好的清根效果, 而该机床所具有的在线测量系统, 更是加工精度、安全和效率的保证。
1.3 在线测量系统组成
G32A数控磨床在线测量系统包括定位仪、振动仪和主动测量仪。
(1) 定位仪采用意大利马波斯弯头定位仪 (简称端测) , 用于对工件水平方向进行定位, 以保证工件水平方面的尺寸, 是机床实现批量生产的根本。
(2) 振动仪采用马波斯E20N振动仪, 用于实时测量加工过程中的振动水平, 再通过仪表显示出来, 供操作人员时时监控, 并可在振动超过设定值的时候实现自动退刀, 提高加工过程的安全性。
(3) 主动测量仪则采用马波斯E9, 它主要由测量装置、驱动装置和主动测量控制系统三部分组成。其中主动测量控制系统是核心;测量装置采用双臂式结构, 利用差动式电感位移传感器进行测量;驱动装置采用油缸驱动, 其结构原理如图2所示。
主动测量仪是整个在线测量系统的核心, 用于测量轴颈尺寸, 并根据测量尺寸时刻向主动测量仪传递电信号, 数控系统接收到信号后根据监测项目进行运算获得磨削当前状况, 并以此来判断工件尺寸状态, 通过控制磨削进给速度最终保证轴颈的圆度、锥度和尺寸等, 主动测量控制器则将加工尺寸测量结果或判断结果以合适方式显示, 用于人机交互[6]。
2 加工程序编写及加工过程介绍
G32A数控磨床采用的数控系统为FANUC series Oi Mate-TD系统, 它主要通过宏程序编写用户加工程序[7]。宏程序是通过数学计算或逻辑运算, 以变量的不断变化进行编程, 程序简洁且逻辑性强。但是宏程序的编写需要掌握较多数控知识, 对编程人员和操作人员的要求较高。而将主程序和宏程序结合起来使用, 把宏程序作为子程序, 在主程序中以各种方式调用宏程序, 使编程和加工调试方便快捷, 能降低编程人员和操作人员的工作难度。
2.1 主程序和宏程序编写
G32A斜进式数控磨床在使用在线测量系统时常用来精磨直径为8~80 mm的转轴零件, 这里以磨削直径50 mm转轴为例, 编写主程序O0001和加工宏程序O9100如下所示, 其中砂轮在程序中的刀具号为T01。
2.2 子程序调用指令
G65、M96、M98均为调用子程序, 三者有区别:G65可指定参数且修改方便, 在O0001中分别调用了O9020、O9030和O9100三个宏程序, 其中O9020通过更改参数K即可设定加工多少件修砂轮, O9030中参数#601和#602表示端测坐标位置, 而加工程序O9100只需更改工件外径尺寸参数X和总磨量U等参数即可加工不同零件;M98不能指定参数, 但可以指定顺序号, 在这里调用程序O9010目的是调整砂轮转速保证线速度恒定;M96为子程序待机插入, 在程序运行中当有相应信号输入时, 当前程序中止运行, 转为运行M96调用的子程序, 此处调用紧急回退程序O9000。
2.3 G31跳转指令
G31是与外部设备一起应用的, 当无外部信号时, G31同G01直线插补功能相同, 当有外部信号时输入时, 当前程序段停止, 开始执行下一程序段。在O9100中N10段程序表示砂轮以3 mm/min的速度消除间隙, 当CNC系统检测到主轴负载有轻微变化时, 间隙消除关闭, 程序跳转至N12开始以粗磨进给速度开始磨削, 该段程序目的是以较快速度消除间隙, 节省加工时间。程序段N30、N40、N50则表示测量仪在测量尺寸到达设定值时, 进给速度分别跳转至P1、P2、P3进给速度。
2.4 宏变量的使用
宏程序中使用的宏变量包括局部变量和公共变量。公共变量可在宏程序中的任意位置使用, 其变量号为#100~#199与#500~#999, 其中#500~#999为保持型公共变量其特点是关机不清零。而#100~#199的公共变量以及局部变量在关机后会清零, 每次调用程序都需要重新赋值。局部变量为#1~#33, 它常用于主程序以G65调用宏程序时以参数的形式进行设定, 常用的局部变量见表1所示。
O9100程序中#500表示砂轮设定安全位置, X表示外径终磨尺寸, U表示外径总磨量, W表示端面起始位置, H表示端面粗磨量, D表示端面精磨量, I表示外径粗磨量, J表示外径精磨量, A表示粗磨进刀速度, B表示精磨进刀速度, C表示P1进给速度, E表示P2进给速度, F表示P3进给速度, S表示外径光磨时间。
2.5 加工过程介绍
整个加工过程包括砂轮修整、端测定位、主动测量仪设定以及工件磨削循环。
(1) 砂轮修整是加工精度的保证, 在首次加工之前, 由于砂轮表面状况不明, 应先修整砂轮。当砂轮磨削一定数量的转轴后, 砂轮表面需要重新修整, 每次加工程序都会自动判断是否到达修整砂轮的加工次数, 若达到则修整砂轮。修整结束后系统会根据程序把修整量补偿到工件坐标系和砂轮坐标系所表示的位置变量里。
(2) 端测定位:在机械坐标系下通过工件位置预先设定端测位置, 其X轴、Z轴位置信息分别存储在共变量#601和#602之中, 每次加工时系统读取该位置信息即可对工件进行定位。
(3) 主动测量仪设定:采用标准件对主动测量仪进行设定, 调整量仪上下两测臂使其综合读数为零, 调整完毕后放置上待加工件, 此时用主动测量仪测量的读数即为该工件的磨削余量。根据磨削余量设定P1、P2跳转点, P3为零点。一般将P2设为0.01 mm, P1设为0.03 mm。
(4) 工件磨削循环:当定位完成后, 砂轮向转轴待磨位置进给, 期间速度依次减慢直到设定位置, 之后砂轮以3 mm/min的速度消除间隙, 接着主动测量仪前进至轴颈处开始测量, 之后X轴、Z轴以粗磨削进给速度和精磨削进给速度通过直线插补同时磨削转轴轴肩和轴颈处。当轴肩处磨量磨削完毕后, 磨削进给速度由精磨进给速度降为P1进给速度, 开始单独磨削轴颈处。随着磨量逐渐减小, 当测量仪感应到设定的P1点后 (P1灯亮) , 磨削进给速度降为P2进给速度, 并以此速度继续进给, 直到测量仪感应到设定的P2点 (P2灯亮) , 磨削进给速度降为P3进给速度, 并以此速度继续进给, 直到测量仪感应到设定的P3点 (P3灯亮) , 之后光磨一定时间后达到最终尺寸, 之后量仪退出, X轴以快速退刀速度返回初始位置, 加工完成。
3 加工结果对比
本公司转轴精磨加工采用先试磨出合格的首件, 将其作为标准件为接下来的加工提供尺寸参考。这里以磨削直径为50 mm转轴轴颈和轴肩处为例, 磨削余量为0.1 mm左右, 其中轴颈最终尺寸要求为49.995 mm~50 mm之间, 锥度≤2μm, 圆度≤2μm, 粗糙度≤0.4μm;轴肩处要求粗糙度≤0.4μm, 与轴颈的垂直度≤5μm。
该批转轴零件共100根, 采用的标准件直径为49.998 mm。用G32A数控磨床运行程序O0001结合在线测量系统磨削其中40根, 使用M1432B万能磨床磨削40根, 在不使用测量仪时使用G32A数控磨床加工10根, 半自动磨床因为进给时有轻微的冲击, 一般不用来进行精磨加工, 这里也加工10根来做对比, 实际加工结果见表2所示。
加工结果表明M1432B万能磨床和半自动磨床加工次数最多, 一个零件需反复加工4~6次, 操作人员还需停机测量, 加工时间长, 精度统一性差, 都有较多不合格品产生。而G32A数控磨床在不使用测量仪的情况下, 每件零件也需反复加工2~3次, 精度分散范围也比使用测量仪加工时大。
当使用在线测量系统时, 仅需运行一次程序即可完成零件加工, 加工效率高;40件已加工零件精度分散范围在2μm以内, 各项要求均在公差范围内, 精度一致性很好;特别是对轴肩处的磨削效果好, 比手动磨床“靠磨”所得表面粗糙度很大的提升;操作人员只需更改个别参数即可加工不同零件, 操作简单、易学, 工作强度低。
4 结论
将主程序和宏程序结合起来编制加工程序, 运用在线测量系统进行转轴精密加工, 相比其他加工方式优势明显, 能够节省大量时间和劳动力, 降低了加工成本, 提高了产品合格率、工件精度和尺寸一致性, 特别适用于大规模生产。现公司对成批次的转轴零件全部采用在线测量系统进行数控加工, 产品质量和加工效率都有了明显提高, 收到了良好的经济效益。
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