1.一种基于单基准平面的轴孔零件垂直度快速评定方法，其特征在于，由以下步骤组成：
步骤1： 首先，获取被测轴线的测点，并用其组成测点集{pi}；获取基准平面的测点，并用其组成基准测点集{p’j}；其中：
i=1, 2, 3, …, N；i为测点序号，N为被测轴线的测点总数；
pi={xi, yi, zi}是轴线拟合测点i的空间直角坐标，并且被测轴线接近坐标系的z轴；
j=1, 2, 3, …, M；i为测点序号，M为基准平面的测点总数；
p’j={xj, yj, zj}是测点j的空间直角坐标，基准平面接近于坐标系的XOY平面；
是轴线拟合测点i的空间直角坐标，并且基准圆柱体的轴线接近坐标系的z轴，基准圆柱体的两个底面的中心平面接近坐标系的XOY平面；
然后，获得初始关键序号l1和l2，将l1和l2加入关键序号集{l}；
l1为p’j中zj值最大的点pl1的序号，l2为p’j中zj值最小的点pl2的序号；
然后，设定边界位置U和B；
U=zl1，zl1为pl1的z坐标值；U为上边界位置，上边界即过点[0, 0, U]且平行于XOY平面的面；
B=zl2，zl2为pl2的z坐标值；B为下边界位置，下边界即过点[0, 0, B]且平行于XOY平面的面；
然后，获得边界中间位置aver；aver=(U+B)/2；
最后，根据{p’j}建立特征行向量集{A’j}；其中：
对所有zj>aver的点，其A’j =[-1, -yj, xj]; 对所有zj<aver的点，其A’j =[1, yj, -xj]；A’j是一个特征行向量，所有的特征行向量A’j的集合为特征行向量集{ A’j }；
步骤1结束后进行步骤2；
步骤2：根据{p’j}建立基准状态元素集{uj}和{dj}；
uj= U - zj；uj为基准测点到上边界的距离；
dj =zj - B；dj为基准测点到下边界的距离；
步骤2结束后进行步骤3;
步骤3：根据关键序号集{l}建立分析矩阵A和分析列向量b，其中：
A=[…, ApT, …, AqT, …]T，是个L行4列的矩阵，L为关键序号集{l}中的元素个数，p,q为关键序号集{l}中的元素；
b=[…, bp, …, bq, …]T，是个L行的列向量；
步骤3结束后进行步骤4；
步骤4：对分析矩阵A及增广分析矩阵[A, b]进行秩分析；
计算分析矩阵A的秩rA=rank(A)，增广分析矩阵[A, b] 的秩rAb=rank（[A, b]），并比较rA和rAb，只有以下两种情况：
情况一：如果rA=rAb，那么，应当继续寻优，跳到步骤5；
情况二：如果rA< rAb，那么，初始化计算器r=1，并进行步骤4.1；
步骤4.1：令关键序号集{l}去掉第r个元素kr后得到{ks}，根据{ks}建立缩小矩阵As和缩小列向量bs，其中：
As=[…, ApT, …, AqT, …]T，是个S行4列的矩阵，S为{ks}中的元素个数，p, q为{ks}中的元素；
b=[…, bp, …, bq, …]T，是个S行的列向量；
步骤4.2：求线性方程Asvs= bs的解vs=vs0，然后计算bj=Asvs；如果bj>bs，那么将缩小矩阵As和缩小列向量bs分别作为A矩阵及分析列向量b，将元素kj移出关键序号集{k}，并跳到步骤5；如果bj<=bs，那么进行步骤4.3；
步骤4.3：判断r是否等于S，如果r≠S+1，则跳至步骤4.1；如果r=S+1，应当结束寻优，跳到步骤7；
步骤5：求测点的运动向量v0，即线性方程Av= b的一个解v=v0，其中，v=[v1, v2, v3]T，v0=[v0,1, v0,2, v0,3]T；
步骤5结束后进行步骤6；
步骤6：以追及问题求新的关键点，对{p’j}和{pi}进行更新；
首先，计算各基准测点与边界的相对速度{vj}：vj= A’j v0；
然后，计算追及时间τj；
τ’j= uj / vj|j=1, 2, …N；τ’j为上边界追上点p’j的时间；
τ’’j= dj / vj |j=1, 2, …N；τ’’j为下边界追上点p’j的时间；
τi取τ’j、τ’’j中的较小值；
然后，决策关键点：以追及时间τj中大于零的那部分中的最小值τmin对应的测点为关键点pl3，将该点对应的序号l2加入关键序号集{l}；
然后，根据p’j=τmin∙ v’ ∙p’j+τmin∙v’’更新基准测点集{p’j}，v’=，v’’=[0, 0, v0,1]；
然后，根据pi =τmin∙ v’ ∙ pi +τmin∙v’’更新被测轴线点集{pi}，v’=，v’’=[0, 0, v0,1]；
最后，根据U= U-τmin∙b更新上边界位置U；根据B= B+τmin∙b更新上边界位置B；
步骤6结束后完成一次寻优，进行步骤2；
步骤7：此时基准平面的实效尺寸为U-B，如果U-B<t1，那么基准平面符合平面度要求；其中，t1为垂直度公差值；
步骤7结束，如果U-B<t1，则进行步骤8；
步骤8：首先，设定边界中心位置c；
c=[ xc, yc, 0]；c为边界在XOY平面的投影中心；xc, yc的初始值皆为0；
然后，进行预定位；
令pi= pi- pmin，使点集在XOY平面的投影中心移到原点，其中：
pmin={xmin, ymin, 0}；
xmin为xi中最大值与最小值之和的平均值；
ymin为yi中最大值与最小值之和的平均值；
最后，根据{pi}建立特征行向量集{Ai}和状态元素集{ti}；，其中：
ti=，所有的状态元素ti的集合为状态元素集{ti}；
Ai=([-xi, -yi, xi, yi])/ti，是一个特征行向量，所有的特征行向量Ai的集合为特征行向量集{Ai}；
步骤8结束后进行步骤9；
步骤9：根据{pi}更新实时状态元素集{Ti}；
；Ti为测点在XOY平面上的投影到边界中心的距离；
步骤9结束后进行步骤10;
步骤10：将一个关键点的测点序号加入到关键序号集{k}中；
如果未进行过步骤7，那么，取实时状态元素集{Ti}的最大值Tmax对应的测点pk1为关键点，并将其测点序号k1加入到关键序号集{k}中；此时D=Tmax，D为边界到中心的距离尺寸；
如果步骤7产生了一个关键点pk2，那么，关键点pk2将取代测点pk1，其测点序号k2加入到关键序号集{k}中；
步骤10结束后进行步骤11；
步骤11：根据关键序号集{k}建立分析矩阵A和分析列向量b，其中：
A=[…, ApT, …, AqT, …]T，是个K行4列的矩阵，K为关键序号集{k}中的元素个数，p,q为关键序号集{k}中的元素；
b=[…, bp, …, bq, …]T，是个K行的列向量；
步骤11结束后进行步骤12；
步骤12：对分析矩阵A及增广分析矩阵[A, b]进行秩分析；
计算分析矩阵A的秩rA=rank(A)，增广分析矩阵[A, b] 的秩rAb=rank（[A, b]），并比较rA和rAb，只有以下两种情况：
情况一：如果rA=rAb，那么，应当继续寻优，跳到步骤13；
情况二：如果rA< rAb，那么，初始化计算器r=1，进行步骤12.1；
步骤12.1：令关键序号集{k}去掉第r个元素kr后得到{ks}，根据{ks}建立缩小矩阵As和缩小列向量bs，其中：
As=[…, ApT, …, AqT, …]T，是个S行4列的矩阵，S为{ks}中的元素个数，p, q为{ks}中的元素；
b=[…, bp, …, bq, …]T，是个S行的列向量；
步骤12.2：求线性方程Asvs= bs的解vs=vs0，然后计算bj=Asvs；
如果bj>bs，那么将缩小矩阵As和缩小列向量bs分别作为A矩阵及分析列向量b，将元素kj移出关键序号集{k}，并跳到步骤6；如果bj<=bs，那么进行步骤5.3；
步骤12.3：判断r是否等于S，如果r≠S+1，则跳至步骤4.1；如果r=S+1，应当结束寻优，跳到步骤15；
步骤13：求测点与边界的运动向量v0，即线性方程Av= b的一个解v=v0，其中，v=[v1, v2,v3, v4]T， v0=[v0,1, v0,2, v0,3, v0,4]T；
步骤13结束后进行步骤14；
步骤14：以追及问题求新的关键点，对{pi}进行更新；
首先，计算各测点与边界之间的相对速度{vi}：vi=Aiv0；
然后，计算各测点的追及时间τi，τi=(D–Ti)÷(bi– vi) |i=1, 2, …N；
然后，决策关键点：以追及时间τi中大于零的那部分中的最小值τmin对应的测点为关键点pk2；
然后，根据pi= pi+τmin∙vm更新测点集{pi}，其中vm={v0,1, v0,2,0}；
最后，根据c=c+τmin∙vg更新投影中心c，其中vg={v0,3, v0,4,0}；
步骤14结束后完成一次寻优，进行步骤9；
步骤15：此时被测轴线实效尺寸为D，如果D>t2，那么被测轴线符合垂直度要求，被测轴线合格；否则不合格；其中，t2为垂直度公差值。
