圆柱滚子作为轴承中的主要零件,其尺寸差异过大会造成轴承精度、运转性能和使用寿命受到不同程度的影响。因此,减小轴承滚子的尺寸差异,显得尤为重要。目前,在国内的轴承行业,对滚子尺寸测量主要采用人工检测法,存在着滚子分选精度差、误差大和效率低等特点,难以满足现代轴承精度的要求。本课题组所设计的轴承圆柱滚子尺寸分选系统,可以避免人工检测的缺点,为了保证分选系统的测量精度达到设计要求,本文对轴承圆柱滚子尺寸分选系统中的测量系统进行重点研究,在工作条件下,分析其测量过程中滚子与传感器触头发生接触时产生的动态测量误差,找出造成误差的主要因素,并结合基于BP神经网络模型实现对动态测量结果的误差补偿。首先,对测量系统的工作原理进行说明,建立圆柱滚子与传感器触头发生接触时的数学模型,分析在不同圆柱滚子的速度下,对直径传感器的采集造成影响,进而导致测量尺寸产生误差进行理论分析。考虑上料装置采用电磁振动料斗进行工作,振动频率过大会造成整机不稳定,使测量系统的测量精度产生偏差,通过对电磁振动料斗进行理论分析,得出其工作条件下的振动频率和测量系统的固有频率对比。在两者发生共振时,对测量系统产生的测量误差进行分析,为后续仿真分析提供理论依据。其次,为更准确的分析出整个动态测量过程产生误差的主要因素,设置不同的圆柱滚子速度和振动频率作为影响因素,设计正交试验,利用Adams动力学软件对测量过程中的滚子与传感器接触碰撞进行动力学仿真,以传感器触头伸缩量和y轴方向接触力的最大值为参考,并结合极差分析和方差分析进行论证,得出影响测量系统精度的主要因素。最后,由仿真结果设计实验,收集圆柱滚子直径的实验数据,建立BP神经网络模型,结合Matlab进行编程,对实验数据进行训练得出预测数据与基准尺寸数据对比分析,找出动态测量下的误差规律,实现动态测量误差补偿。本文对轴承圆柱滚子尺寸分选系统进行动态测量误差分析,结合BP神经网络模型进行误差补偿,使整机达到测量精度要求,对轴承分选系统的研究具有重要的理论意义和实用价值。