基于粒子群退火优化BVMD方法的超精密加工表面空间频率分解

发布时间：2021-07-30 20:08

　　超精密加工工件表面存在影响其性能的各种空间频率误差,针对工件的不同性能研究,需要采用有效分解手段对含有特定频段空间频率误差的形貌进行提取。传统的空间频率误差分解方法存在严重的模态混叠现象,为了解决这一问题,提出自适应二维变分模态分解（BVMD）算法对三维表面形貌进行分解。首先,由于采集三维形貌数据时会造成截断误差,引入镜像延拓和自卷积Hanning窗方法对数据进行预处理。然后,利用粒子群退火优化算法,对BVMD算法中的惩罚系数和分解层数进行寻优处理。其中,以各模态分量之间的频谱KL散度作为混叠指标,引入最小风险贝叶斯决策理论,综合KL散度与重构误差,构建优化算法适应度函数。最后,对超精密加工实测表面形貌进行分析,并与离散小波分解、二维经验模态分解方法相比较。结果显示,所提方法分解的KL散度值在10²量级,远高于其他两种方法,能更好抑制模态混叠,实现超精密加工表面空间频率误差的有效分解。 

【文章来源】：光学学报. 2020,40(11)北大核心EICSCD

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

数据1的BEMD分解结果及对应PSD图。

所提算法的流程图

传统象限翻转方法进行镜像处理后的理论结果如图2所示,其中A0、A1、A2、A3、A4分别表示原始图像、右镜像、上镜像、左镜像、下镜像图像。可以看出,该方法对相邻边界实现了延拓,但在四个角的位置并没有延拓数据。为了弥补该缺陷,本文基于象限翻转方法,设计一种逐步镜像处理方法以实现初始数据的延拓。首先,以初始数据以下边界为中心轴进行上下镜像处理;然后,将新生成的数据作为待处理数据,以其右边界为中心轴进行镜像处理;按同样方法替换待处理数据,分别以上边界和左边界为中心轴进行镜像处理,其中上镜像和左镜像的结果分别只取与初始数据长度相同的上延伸宽度和左延伸宽度。具体结果如图3所示,其中A′0为原始图像;A′1为A′0的下镜像图像;A′2为A′0与A′1的右镜像图像;A′3为3倍原始图像尺寸范围内A′0与A′2的上镜像图像;A′4为3倍原始图像尺寸范围内A′0、A′1与A′3的左镜像图像。该方法弥补了传统镜像翻转法在四个角处存在空白数据的缺陷,但依然存在对称延拓理论的边界突变的缺点。因此,需要进一步引入改进方法以去除边界突变现象。图3 逐步镜像延拓

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3312045