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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
对所使用的压力传感器动态校准系统原理进行了简要的介绍.通过GUM法分析了该动态校准系统的不确定度.通过对压力传感器进行不同条件下的20次试验,将得到数据进行基于MCM法的分析,并通过MCM法对GUM法的不确定度进行了评定,通过对MCM法和GUM法的不确定度分析结果进行比对,得到GUM法无法通过验证的结论,表明GUM法不适用于压力传感器动态校准系统的不确定度评定.  相似文献   

2.
文章介绍了电涡流式位移传感器动态灵敏度的校准原理和方法,依据JJG 644—2003《振动位移传感器检定规程》,采用比较法振动标准装置对传感器的动态灵敏度进行校准。在数学建模和影响因素分析的基础上,对被校传感器动态灵敏度的测量不确定度进行了评定,得到灵敏度得测量不确定度为1.9%(k=2)。  相似文献   

3.
介绍了利用激波管进行压力传感器动态校准的工作原理,分析了影响压力传感器动态灵敏度的主要因素,并对实验系统中压力传感器动态灵敏度的测量不确定度进行了评定。  相似文献   

4.
袁俊先  蔡菁 《计测技术》2013,33(Z1):190-192
介绍了基于正弦压力校准装置的压力传感器幅值灵敏度和相移的不确定度评定的方法,并以实例讲述了对压力传感器校准结果进行不确定度评定的过程。  相似文献   

5.
动态不确定度的估算方法和应用实例   总被引:6,自引:1,他引:5  
黄俊钦 《计量学报》2005,26(4):372-375
提出动态校准结果的动态不确定度,并说明其物理意义、估算方法和步骤。并给出对压力和力两种传感器的多次动态校准结果以及估算其动态不确定度的应用实例。  相似文献   

6.
受爆炸场中寄生效应的影响,需要采取相应抑制措施对冲击波压力传感器进行改造。为研究冲击波压力传感器组件的动态特性,基于双膜激波管对冲击波压力传感器组件进行动态校准,获得了阶跃响应信号;采用微分法求取了传感器组件动态特性非参数模型;根据冲击波压力传感器组件动态特性非参数模型变化规律,在频域内对其进行合理分段,并基于BP神经网络分段建模方法得到传感器组件动态特性模型;通过实例分析与比较,证明了基于BP神经网络的分段建模方法能够有效提高模型精度和建模效率。  相似文献   

7.
与传统仪器的测量不确定度评定相比,虚拟仪器硬件引入的测量函数模型复杂、软件的不稳定、浮点舍入误差等因素难以衡量测量不确定度,GUM法没有给出此类动态测量过程的不确定度评定。文章在研究NI各类功能的虚拟仪器技术手册基础上,全面介绍虚拟仪器概念和Calibration Executive校准软件,以PXI-4070数据采集类虚拟仪器板卡为例,分析该板卡硬件引入的不确定度分量来源,在Labview平台上编程实现各分量来源的合成仿真,配合高精度多功能标准源执行编写的校准仿真程序,选用Bisquare法拟合测量结果得到理想多项式数学模型,借助Taylor公式近似转化为线性测量模型,转化为GUM法实现虚拟仪器的测量结果不确定度评估。  相似文献   

8.
由冲击波压力传感器准静态校准原理,间接比对式校准的精度取决于重锤的落高与压力拟合模型的精度,本文采用RBF神经网络建立了以落高为输入量、冲击波压力峰值为输出量的神经网络模型。选用典型标准压力传感器,在7~30 MPa量程范围开展校准实验;通过对测试样本进行分析,结果表明:该神经网络模型预测的最大相对误差不超过0.04%,比多项式拟合模型和指数拟合模型高一个数量级。落高与压力拟合模型引入的不确定度是构成冲击波压力传感器动态测量不确定度的一个重要分量,通过建立高精度的重锤落高与冲击波压力峰值神经网络拟合模型,为进一步提高冲击波压力传感器的测量精度奠定了基础。  相似文献   

9.
针对数学模型在动态校准实验数据处理中的重要地位,结合激波管对压力传感器测试系统动态校准所得实验数据,介绍了一种基于广义最小二乘法的动态数学模型建立方法.并利用Matlab/Simulink模块进行了仿真验证,由仿真结果表明该时间域数据处理方法具有简洁性、准确性的特点,特别适合于动态校准中建立差分方程模型.  相似文献   

10.
设计、搭建了一套可调节密度式多点电容式密度传感器校准装置,并进行了电容式密度传感器低密度液氢的校准试验。实现了对液氢在一定低密度范围内(50—70kg/m3)的调节,突破了传统的常压单一密度点校准技术,实现了液氢多密度点的校准,提高了校准结果的可靠性。对电容式密度传感器校准装置各因素引入的不确定度分量进行了评定,分析得到了该装置的不确定度,试验结果表明采用给液氢增压的方式可以对液氢低密度进行准确控制,该调节装置的不确定度满足电容式密度传感器校准设计要求,并且能够对电容式密度传感器在多种低温流体介质中进行较宽密度范围校准。  相似文献   

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