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传感器测量不确定度评估方法研究

赵化甜  
【摘要】:传感器作为测量系统的第一个测量环节,它的准确性对整个系统的测量结果影响最大。对传感器的准确性研究的方法之一,就是进行测量不确定度评估。目前传感器的测量不确定度评估主要依据GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement)中的A类和B类评定方法。当传感器的测量不确定度来源有多个,则可以通过GUM中的不确定度传播律来求合成标准不确定度,但这种方法通常将合成分布近似为正态分布,从而获得测量不确定度,理论上不够精确。因此,在传感器的测量不确定度来源所属概率分布已知,且测量不确定度分量之间相互独立的情况下,确立一种较为可靠的测量不确定度评估方法很有必要。为尝试解决上述问题,本文进行了如下研究:(1)研究了测量不确定度的基本评定方法-GUM法。它作为其它测量不确定度评估方法的基础和指南,分析了一般测量不确定度的评定流程。(2)研究了几种常用的传感器的测量不确定度评估方法,包括GUM法、基于贝叶斯理论的测量不确定度的A类评定、基于Gram-Charlier级数的B类评定,详细分析了这些方法的适用条件以及优缺点。(3)对传感器的测量不确定度来源进行了具体分析,研究了传感器的不确定度分量的分布规律,确立了不确定度分量的合成前提条件。(4)在传感器测量不确定度来源相互独立的情况下,提出了利用基于FFT的卷积进行传感器的测量不确定度评估的方法。具体流程是:将传感器的不确定度来源所属的概率密度函数通过线性卷积获得合成分布的概率密度函数,之后将线性卷积需转化成圆周卷积,再利用FFT卷积算法求出合成分布的概率密度函数,进而确定传感器的测量不确定度。以传感器FT50RLA-20-S-L4S为例验证了上述方法,并将其结果与GUM方法进行对比。当传感器不确定度来源有多个且相互独立时,可利用FFT卷积算法求得传感器的测量不确定度,在置信水平相同的条件下,该方法比GUM推荐的方法更准确。


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