基于信息融合的不確定度認(rèn)證研究信息等專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)畢業(yè)論文-wenkub.com
2025-01-13 11:16 本頁面
【正文】 本文通過一實(shí)際測量問題即對被檢壓力表示值與標(biāo)準(zhǔn)器產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)壓力值之差值即為被檢壓力表的示值誤差進(jìn)行重復(fù)測量，然后比較融合前后的標(biāo)準(zhǔn)不確定度可以發(fā)現(xiàn)信息融合所計(jì)算的測量不確定度可靠性和精度相較于融合前要高。 表1 歷史實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù) 表2 本次重復(fù)測量數(shù)據(jù)序號(hào)數(shù)據(jù)/ MPa序號(hào)數(shù)據(jù)/ MPa1112123134145156167178189191020序號(hào)數(shù)據(jù)/ MPa序號(hào)數(shù)據(jù)/ MPa1112123134145156167178189191020根據(jù)GUM 的評定法則進(jìn)行評定,則均值計(jì)算公式為 （11）標(biāo)準(zhǔn)偏差計(jì)算式為 （12） 根據(jù)式(9)～式(12),計(jì)算出均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和標(biāo)準(zhǔn)測量不確定度分別為: 在同等測量條件下,再對該示值誤差進(jìn)行重復(fù)測量20次,表2為本次重復(fù)測量數(shù)據(jù),以這次測量的數(shù)據(jù)作為樣本信息。 實(shí)例驗(yàn)證為了證明本文采用的信息融合方法在評估測量不確定度時(shí)的精度和可靠性,對被檢壓力表示值與標(biāo)準(zhǔn)器產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)壓力值之差值即為被檢壓力表的示值誤差進(jìn)行重復(fù)測量,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差計(jì)算出測量結(jié)果的不確定度值,并與其它方法計(jì)算結(jié)果作比較，觀察是否符合這種信息融合所具有的測量不確定度不大于每一分量的測量不確定的要求。采用線性加權(quán)方法，則 (1)在式中,為,兩次獨(dú)立重復(fù)測量所得的融合結(jié)果；,則分別為,的測量值對融合結(jié)果的權(quán)系數(shù)。不確定度（Uncertainty)如上所述。因此，標(biāo)準(zhǔn)偏差也是一種平均數(shù)。由于實(shí)驗(yàn)理論上存在著近似性，方法上難以很完善，實(shí)驗(yàn)儀器靈敏度和分辨能力等原因，造成測量值和真值之間的不一致，即為測量誤差。 由于缺乏一定的方式方法可以依照，加之受到評估者主觀因素的限制，因此對其可靠性的估計(jì)非常困難。由以上分析，我們可以看出，測量不確定度的B類評定方法，要確定其概率分布類型，包含因子或置信區(qū)間等等，因此需要評定者具有較深入的專業(yè)知識(shí)和較豐富的工作經(jīng)驗(yàn)，對評定者的要求較高。則標(biāo)準(zhǔn)不確定度為，K，置信概率p和分布類型所對應(yīng)的包含因子。為了正確應(yīng)用以上信息，對標(biāo)準(zhǔn)不確定度的B類評定正確進(jìn)行，因此要求評定者需要有相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)及對相關(guān)知識(shí)透徹的了解。因此要視具體情況而定，即當(dāng)該A類不確定度分量對合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度的貢獻(xiàn)較大時(shí)，n不宜太小，反之，n小一些影響也不大。則算術(shù)平均值為:即被作為被測量值的測量結(jié)果。由此可以看出將現(xiàn)有的不確定度評定進(jìn)行補(bǔ)充與完善，已被學(xué)術(shù)界所共識(shí)。2001年4月，在北京召開的，有許多著名專家學(xué)者參加的有關(guān)中國《關(guān)于GUM和VIM建議修改草案》的討論會(huì)。中國計(jì)量科學(xué)研究院于1996年11月制定了《測量不確定度規(guī)范》。1986年，CIPM再次重申采用上述測量不確定度表示的統(tǒng)一方法，并也發(fā)布了CIPM建議書，即CI一1986。1979年底，收到21個(gè)國家計(jì)量院的復(fù)函。當(dāng)時(shí)的CCEMRI主席安布勒先生，同意把這個(gè)問題列入送給國際計(jì)量局 (BIPM)審議的報(bào)告中。在20世紀(jì)70年代前后，眾多計(jì)量學(xué)方面的專家學(xué)者和其他領(lǐng)域的專家學(xué)者，開始越來越多的用不確定度這一名詞來表示相關(guān)概念，但是對于不確定度意義的理解和評定方法尚缺乏統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。因此評定不確定度是個(gè)至關(guān)重要的研究內(nèi)容，評價(jià)過大，會(huì)因?yàn)闇y量不能滿足實(shí)際需要而進(jìn)行投資，造成不必要的浪費(fèi)；反之，會(huì)損害產(chǎn)品的質(zhì)量。 測量不確定度的基本概念測量不確定度是測量結(jié)果中所帶有的一個(gè)后綴參數(shù)，它的作用是表明合理給予被測量值的分散程度，測量結(jié)果在某個(gè)量值區(qū)域內(nèi)的一個(gè)認(rèn)證，不確定度是定量表征測量精度的。(6) 成功的信息融合需要大量的認(rèn)識(shí)功能，人工智能是用計(jì)算機(jī)處理一般通常由人來處理認(rèn)識(shí)功能的技術(shù)。這一方面主要包括：傳感器性能預(yù)測，傳感器對目標(biāo)的分配方法，傳感器空間和時(shí)間作用范圍控制準(zhǔn)則，傳感器配置和控制策略，傳感器接口技術(shù)，傳感器對目標(biāo)分配的優(yōu)先級(jí)技術(shù)，以及傳感器指示和交接技術(shù)。(2)異類多傳感器信息融合技術(shù)研究異類多傳感器信息融合由于具有時(shí)間不同步，數(shù)據(jù)率不一致及測量維數(shù)不匹配等特點(diǎn)，幾因而具有很大的不確定性。（3）信息融合方法與融合系統(tǒng)實(shí)施問題信息融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)施目前還存在許多實(shí)際的問題：傳感器動(dòng)態(tài)測量誤差模型的建立、傳感器系統(tǒng)優(yōu)化、復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、大型知識(shí)庫的建立與管理、與其他領(lǐng)域的很多新技術(shù)的“嫁接與融合”，如人工智能技術(shù)、計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、遺傳算法、進(jìn)化計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)性等，這些尚無成熟理論。圖中I/D 代表屬性判決結(jié)果。在這種方法中，每個(gè)傳感器觀測一個(gè)目標(biāo)，并且為產(chǎn)生來自每個(gè)傳感器的特征向量要完成特征提取，然后融合這些特征向量，并基于聯(lián)合特征向量做出屬性判決。在數(shù)據(jù)層融合方法中，直接融合來自同類傳感器的數(shù)據(jù)，然后是特征提取和來自融合數(shù)據(jù)的屬性判決?？梢灶A(yù)見，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能等新概念、新技術(shù)在多傳感器信息融合中將起到越來越重要的作用。此外，還有方法的運(yùn)算速度和精度；與前續(xù)預(yù)處理系統(tǒng)和后續(xù)信息識(shí)別系統(tǒng)的接口性能；與不同技術(shù)和方法的協(xié)調(diào)能力；對信息樣本的要求等。 具體地說，多傳感器信息融合原理如下： （1）N個(gè)不同類型的傳感器（有源或無源的）收集觀測目標(biāo)的數(shù)據(jù)； （2）對傳感器的輸出數(shù)據(jù)（離散的或連續(xù)的時(shí)間函數(shù)數(shù)據(jù)、輸出矢量、成像數(shù)據(jù)或一個(gè)直接的屬性說明）進(jìn)行特征提取的變換，提取代表觀測數(shù)據(jù)的特征矢量Yi； （3）對特征矢量Yi進(jìn)行模式識(shí)別處理（如，聚類算法、自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他能將特征矢量Yi變換成目標(biāo)屬性判決的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別法等）完
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