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如何利用灰色预测理论确定仪器校准周期

编辑:金沙官网        发布日期:2020-03-07        点击量:63

随着时间的推移,测量受各种环境因素和老化的内部组件的仪器,它的表现将继续下降,测量结果将是不可靠的,所以需要定期测量仪器和仪器校准仪器校正。仪器校准对机器、仪器等使准确。在规定条件下,为确定测量仪器或测量系统所指示的量值,或实物量具或参考物质所代表的量值,与对应的由标准所复现的量值之间关系的一组操作。校准可能包括以下步骤:检验、矫正、报告、或透过调整来消除被比较的测量装置在准确度方面的任何偏差。目前,基本上所有的工厂的仪器将有一个校准周期校准说明和建议。然而,由于使用环境和使用该仪器的状态下,校准以仅在校准期间可能不符合测量精度要求。因此,测量仪器提出了一种用于校准期间的优化方法是必要的。在正常情况下的做法,定期通过广泛使用的同类仪器的统计数据,以确定某种仪器校准时间,但这种方法需要大量的统计数据和仪器的长期大量的统计工作和生活的一般了几年甚至十几年,所以有实现一定的困难。

通过分析仪器性能指标参数的漂移规律,建立了测量仪器校准周期的随机过程模型。随机过程模型也是基于对仪器大量统计数据的分析,假设仪器参数的漂移服从某种形式的规律(如正态分布和马尔可夫过程),而一般情况下,统计规律与实际情况的偏差仍然较大。灰色预测理论可以利用至少4个原始数据在一定时期内建立规则的灰色预测模型,解决历史数据少、序列完整性差、可靠性低的问题;也可以将不规则的原始数据形成规则序列,操作简单、精度高、易测。

1. 灰色预测理论在仪器校准周期中的应用

选择某一指标,对仪器(如电压源的电压输出值)进行定期观测,得到一套仪器性能参数。将DC电压源的电压输出选择为检测数据,并将其输出电压范围选择为-25V。为了使电压源的输出尽可能接近其最大输出容量,将电压源的输出值设置为24V,得到电压源Agent663A的一组电压输出原始数据,如表1所示。

为了测试测量仪器工作正常,嘴也应根据[增量]的值测量精度通过设置仪器的性能指标应δ= VOUT×(1±U),Vout为实现的方法设定的输出电压值;? U是不确定性的电压输出源。这将允许访问的阈值电压的顶部。为了便于取为正[增量]的研究中,实际输出和作为误差△V的输出的理想输出之间的差的绝对值= | VX-Vout的|Δ,其中Vx的是,只要满足误差△V + Vout的≧δ的输出,那么,仪器不能满足精密测量的性能要求,校准应当实行的实际输出值。取误差值△V的输出作为原始数据序列。为了提高预测精度,原始的第一功率函数转换平滑化处理的列数,由所述序列衍生的计数x的累计发电装置和平滑预测数据可根据与相应的式的逆来获得。测量的输出误差电压源的预测值和实际值如表2所示。

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