一种面结构光三维测量系统的不确定度分析评定

面结构光三维测量方法是一种典型的非接触式测量方法,在扫描测量领域具有广泛的应用,为了定量评估其测量结果的质量、可靠性,需要对不确定度进行评定。结合传统误差分析方法对面结构光测量系统的原理进行探究,采用基于测量系统分析(MSA)方法对不确定度来源进行分析并建立相应的分析模型;针对各不确定度分量设计对应的量化评定方案;分别使用测量不确定度表示指南(GUM)法与自适应蒙特卡洛方法(AMCM)对测量不确定度做出评定,并对评定结果进行分析比较。通过工件尺寸测量不确定度评定实例的结果表明,AMCM的评定结果较GUM法的结果更加可靠。同时,通过验证程序表明,对于本测量任务,在不确定度保留一位有效数字时,GUM法依然适用;但是在不确定度保留两位有效数字时,GUM法未通过验证,说明使用AMCM进行替代是有必要的。     

微纳测量机靶镜正交偏差角测量不确定度评定

三维靶镜是微纳米坐标测量机系统中的重要组成部分,其各面间正交性对保障系统测量精度至关重要。 为检验三维靶 镜加工是否符合测量机精度要求,对三维靶镜正交偏差角进行测量及不确定度评定,在量值特性分析建模基础上,研究了测量 不确定度表示指南传统方法(称为 GUM 法)、蒙特卡洛方法(MCM)及自适应蒙特卡洛方法(AMCM)3 种测量评定方法。 测量 评定结果对比表明,三维靶镜加工精度基本符合预期要求,其中 Z-X 面和 Y-Z 面的面间夹角均为 0. 5″左右,X-Y 面间夹角在 3. 3″左右;3 种方法所得评定结果基本一致,MCM 和 AMCM 较 GUM 法评定结果更合理,AMCM 相对 MCM 更高效。 所做工作为 后续研究微纳米坐标测量机面向任务的测量不确定度评定提供了借鉴方法。     

基于蒙特卡洛法的微波功率测量不确定度评定

利用蒙特卡洛法对微波功率测量不确定度进行评定。介绍了蒙特卡洛法评定测量不确定度的过程,给出了基于MATLAB 实现蒙特卡洛法评定的步骤。分别使用单批次蒙特卡洛法和自适应蒙特卡洛法评定给定频率下微波功率测量不确定度,并与 GUM 法结果进行比较和验证。结果表明除标准不确定度值蒙特卡洛法和 GUM 法相差5%外,其他结果几乎一致,蒙特卡洛法验证了 GUM 法,完全适合微波功率测量不确定度评定。蒙特卡洛法能处理线性模型,在各不确定度分量相差较大情况下优势明显,同时简单、方便,易于推广。     

蒙特卡洛法在气压传感器检定结果不确定度评定中的应用

GUM法是评定测量不确定度的一般方法,以传播不确定度的方式提供输出量的包含区间,在线性模型条件下能够提供较为准确的评定结果,气象仪器检定结果的不确定度评定也采用GUM法进行。然而,当测量模型和计算较为复杂时,GUM法得到的结果可能出现较大的偏差。蒙特卡洛方法（MCM）以传播概率分布的方式,为测量不确定度的评定提供了一种通用的数值方法。以气压传感器检定结果为例,运用MCM进行不确定度评定,并用MCM评定结果验证了GUM法评定结果的准确性。结果表明,GUM法评定结果未能通过验证,说明GUM法在气压传感器检定结果的不确定度评定方面可能存在一定的问题,而用MCM可以得到更为准确可靠的包含区间。     

基于蒙特卡洛法的吸油烟机全压效率不确定度评定分析

不确定度是评价测量结果准确可靠,评估实验室检测能力的重要指标。采用科学可靠的方法进行不确定度分析十分必要。蒙特卡洛法是实现概率分布传播的一种数值方法,适用范围比GUM法更加广泛。采用蒙特卡洛法对吸油烟机全压效率不确定度进行评定,给出了标准不确定度和包含区间,并与传统的GUM法不确定度评定结果进行了分析比较。     

基于蒙特卡罗法的测量不确定度评定

当采用不确定度传递律进行测量不确定度评定（GUM方法）有困难或不方便时,蒙特卡罗法是实用的替代方法。在建立数学模型、设定输入量概率密度函数的基础上,通过对概率分布随机采样进行分布传递,确定输出量的概率密度函数,从而得到输出量的估计值、标准不确定度以及在指定包含概率下的包含区间,实现对测量不确定度的评定。通过小功率座校准因子测量不确定度评定示例,说明了采用蒙特卡罗法进行测量不确定度评定的实现方法,并与GUM方法进行了比较。     

基于MATLAB程序实现测量不确定度评定的可行性分析

针对传统GUM法评定过程繁琐、计算复杂的问题,提出基于MATLAB程序实现测量不确定度评定的方法,介绍MATLAB程序,分析MATLAB程序在测量不确定度评定过程中的应用步骤及效果,结果表明基于MATLAB程序得到的测量不确定度评定结果与传统GUM法非常接近,验证了基于MATLAB程序进行测量不确定度评定的可行性。     

接受-拒绝算法的贝叶斯不确定度评定

针对贝叶斯不确定度评定中获取测量模型后验分布困难的问题,给出一种基于接受-拒绝采样思想实现贝叶斯测量不确定度评定的方法。面向线性/非线性测量模型,先利用贝叶斯假设或蒙特卡洛法获得被测量的先验信息,再基于接受-拒绝采样获得被测量的接受采样点形成后验分布,对被测量进行统计推断得到测量不确定度评定结果。通过规范示例和实际测量评定实例,验证了采用接受-拒绝算法的贝叶斯不确定度评定方法相较于传统GUM和MCM评定方法,能够得到可靠评定结果,且获取贝叶斯后验分布过程简便,在无/有历史信息条件下测量不确定度评定应用中具有可行性和实用性。     

风速传感器实测风速不确定度评定对比研究

在风速传感器实测风速不确定度的评定中,传统方法是将实测风速测量模型简化后采用GUM(guide to the expression uncertainty in measurement)进行评定。但GUM并不适用于复杂模型,为了研究实测风速不确定度评定的可靠方法,对风速传感器分别采用GUM和MCM(Monte Carlo method)进行不确定度评定,对比分析评定结果,并利用MCM评定结果验证GUM的适用性。结果表明,简化模型下GUM和MCM评定结果差异较小,但只有标准不确定度取一位有效数字时,GUM评定方法通过验证,评定结果一致性好;实测模型下MCM和简化模型下GUM评定结果对比得到,两者包络形状相似,但实测风速最佳估计值明显偏大,GUM评定方法不能通过验证;改变部分输入量分布时,两种方法得到实测风速最佳估计值非常接近,但GUM评定得到包含区间比MCM明显增宽,概率分布相差较大,GUM评定方法不能通过验证。因此,应当根据模型的复杂程度、输入量分布情况以及测量结果准确度的要求选择合适的评定方法,如果输入量分布均服从正态分布且对测量准确度要求不高,可使用GUM进行评定,反之建议使用MC...     

25Hz~10kHz电源线传导发射的测量不确定度评定方法研究

传导发射的测量环节较多,导致传导发射测量不确定度的评定较为复杂,在对25 Hz~10 kHz 电源线传导发射测量(CE101)的不确定度来源进行分析的基础上,以某机载电子设备作为受试设备,研究了25 Hz~10 kHz 电源线传导发射的测量不确定度评定方法。1)阐述了25 Hz~10 kHz 电源线传导发射测量的测量原理,在分析测量原理的基础上,确定了测量活动中的不确定度来源主要为测量的重复性、仪器的计量性能、阻抗不匹配及测量系统搭建中引入的不确定度分量等。2)建立了测量不确定度评定的数学模型,并对各测量不确定度分量进行了标准测量不确定度评定。3)采用 GUM 法对25 Hz~10 kHz 电源线传导发射的测量结果进行了扩展不确定度计算。结果表明,某机载电子设备传导电流的扩展测量不确定度为2.7 dBμA。研究结果对电磁兼容实验室建设中的测量系统开发、实验室测量能力的提升以及测量结果质量的保障具有积极的作用。     

支持向量机评定同轴度误差测量不确定度

针对目前评定同轴度误差测量不确定度过程复杂,且误差分布未知的情况下很难估计测量结果的概率分布及其不确定度的问题,以现有少量数据为基础,基于支持向量机法求取被测量数据的概率密度,并利用所得概率密度分布进行数值积分,计算其估值和标准不确定度。通过实验结果证明了在小样本数据的条件下,支持向量机法得到的样本的最佳估值和方差的准确度。最后以一个工程实例即机床芯轴的一段阶梯轴的同轴度误差为测量对象进行实测实验,评定其测量不确定度,并对比《测量不确定度表示指南》法、蒙特卡洛法的评定结果,验证了方法的可靠性及准确度。     

基于蒙特卡罗方法的虚拟仪器测量不确定度评估

提出一种数字化虚拟仪器测量结果不确定度的评估方法,其基本思路是利用概率事件仿真技术(Monte Carlo方法)产生服从特定概率分布的随机数来模拟虚拟仪器测量链中的随机误差源,模拟随机误差与采样数据一同进入虚拟仪器信号处理模块,获得一系列伪测量结果,再用伪测量结果的统计标准方差表征虚拟仪器测量结果的不确定度,并运用虚拟仪器设计平台提供的扩展机制,建立了PCI-6024数据采集卡的随机采样误差仿真模块.应用该模块实现对信号有效值测量结果不确定度的评估,并将评估结果与理论值相比较,获得了较好的一致性.     

压力传感器幅频特性不确定度评定方法研究

本文提出一种压力传感器幅频特性不确定度评定方法。 首先,基于核密度估计法计算压力传感器模型参数的概率密度 分布,采用舍选抽样法生成符合概率密度分布的伪随机数;然后,提出一种自适应蒙特卡洛迭代收敛阈值优化方法,实现最优迭 代次数的准确估计;最后,基于最优迭代次数,采用自适应蒙特卡洛法对压力传感器幅频特性的不确定度进行评定,得到其最优 估计值、标准不确定度和给定置信概率下的不确定度区间。 通过压力传感器幅频特性不确定度评定实验验证本文方法的性能。 实验结果表明,本文方法得到的压力传感器幅频特性不确定度绝对误差的均值和最大值分别为 8. 837×10-5 和 5. 103×10-3,与 蒙特卡洛法(实验次数为 100 000)相比分别降低了大约 55%和 76%,与自适应蒙特卡洛法相比分别降低了大约 67%和 79%,说 明本文方法可以有效地评定压力传感器幅频特性的不确定度。     

基于测量链的CVT谐波测量系统不确定度评价方法

针对在线测量设备现场运行的不确定度评估不准确的问题,以电容式电压互感器（CVT）的谐波测量系统为实例,提出测量链的建模和系统不确定度的数值评估方法。首先,基于测量原理建立测量链模型;其次,通过实验的方法对测量链不同环节进行数值建模;最后,利用蒙特卡罗法计算测量链的合成不确定度。算例分析表明,该方法有效评估了关键因素对CVT谐波测量系统的复合影响,定量得到了CVT谐波测量系统在实际运行中的系统不确定度。