误差分析课件动态测量误差及其评定

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1、动态测量误差及其评定1主要内容动态测量误差的基本概念动态测量误差的评定指标和数学模型动态测量误差处理2---动态测量误差的基本概念动态测量误差—被测量的测得值—被测量的真值—动态测量误差—参变量,一般是测量时间或与测量时间有确定关系的物理量3黑色曲线代表光栅式齿轮单啮仪测得的齿轮转角误差曲线红色曲线代表更高精度的齿轮整体误差测量仪测得的转角误差曲线(真值)4曲线代表齿轮转角误差的动态测量误差5---动态测量误差的基本概念评定指标齿轮切向综合误差—转角误差的评定指标轮廓算术平均偏差—表面微观形状的评定指标加速度的有效值—加速度时间历程的评定指标冲击波形

2、的峰值—波形的指标这些评定指标的误差不是时变量,但含有对应时间历程的误差成分,与动态测量误差密切相关6---动态测量误差的基本概念动态测量误差评定的基本方法先验分析法在对测量系统和测量方法做全面细致分析的基础上,根据测量误差的各种来源首先求得各自的误差.再根据测量方程合称为最终测量结果的误差.是一种先验法7---动态测量误差的基本概念数据处理法从实际测得的动态测量数据本身出发,分离出其中的动态测量系统误差和动态测量随机误差,再求出其评定指标.是一种后验法实际测量中,为了给出比较可靠的动态测量误差,须将先验分析法和数据处理法结合起来使用.8---动态测

3、量误差的基本概念光栅式齿轮单啮仪测得的齿轮转角误差曲线是动态测量数据齿轮转角误差的动态测量误差9---动态测量误差的基本概念动态测量误差与静态测量误差动态测量误差处理是静态测量的推广.具有四个特性:时变性动态性自相关性随机过程性10主要内容动态测量误差的基本概念动态测量误差的评定指标和数学模型动态测量误差处理11动态测量系统误差的评定指标具有确定性变化规律,可用动态测量误差的期望函数来表征.重复进行n次测量,记第l个系统误差为则将它们的算数平均值作为评定指标.下标s表示系统误差.---动态测量误差的评定指标和数学模型12动态测量随机误差的评定指标进行

4、n次重复动态测量,第l次测量的动态随机误差称为动态测量随机误差的第l个样本.---动态测量误差的评定指标和数学模型这里下标r表示随机误差.13标准差总体平均值极限误差评定指标为---动态测量误差的评定指标和数学模型14自相关函数---动态测量误差的评定指标和数学模型式中表示动态测量随机误差两个样本的时间间隔15---动态测量误差的评定指标和数学模型实际处理动态测量误差时要对连续数据进行采样.设采样间隔为,得到N个动态测量随机误差离散数据组成的序列.时间t换成离散数据的序号i,时间间隔换成数据间隔数j.假设有n个样本,l为样本序号.记是第l个样本中第i

5、个动态测量随机误差,则动态测量随机误差的总体评定指标和时间评定指标分别为:16---动态测量误差的评定指标和数学模型时间误差离散值总体均值时间均值总体标准差17---动态测量误差的评定指标和数学模型总体极限误差时间平均方差总体自相关系数时间平均自相关系数18主要内容动态测量误差的基本概念动态测量误差的评定指标和数学模型动态测量误差处理19---动态测量误差处理动态测量数据预处理数据截断和采样截断:为了避免原始数据太多,也为了避免引入粗大误差,经分析后截取原始数据中的一部分进行处理.采样:动态测量常常是时间的连续函数,为了数字处理上的方便,往往只按一定

6、的时间间隔离散化取值.20---动态测量误差处理测量全过程时间为T,起始时间为,采样间隔为,则连续的时间函数x(t)经采样后称为离散化时间序列其中第i个数据Shannon定理:为了能从采样数据复现原来信号中频率不大于频率为的成分,最大采样时间间隔为21剔点处理基本思想:正常数据是"平滑"的,异点是"突变"的.首先作原始数据的平滑估计,设定系数k,表示正常数据偏离平滑估计范围.中位数方法:首先从原始数据构造一个新序列:取前五个数按数值大小重新排列为取中位数记作,然后舍去加入,---动态测量误差处理22再取此五个数的中位数,依次类推得到五个中位数,组成中

7、位数序列用相似办法从序列构成相邻三个数据的中位数序列最后构成序列k取适当的值.如果,则剔除,并根据相邻数据平滑的假设,用一个内插值代替它.---动态测量误差处理23---动态测量误差处理确定性成分:数据真实值系统误差动态测量数据检验随机数据的统计特性:独立性平稳性正态性各态历经性变化规律:线性周期性24---动态测量误差处理动态测量误差分离动态测量数据的组合模型25系统误差系统误差分离---动态测量误差处理这是进一步分离动态测量随机误差的基础26---动态测量误差处理统计处理法两边求期望可得被测量的真实值,即方差和自相关函数为27---动态测量误差处

8、理分离真实值法基本思想:若被测量的真实值是一个确定性函数,根据组合模型式分离出系统误差,得到组合模型再采用某

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