发明名称 多批次电涡流传感器输出电压值的误差检测方法
摘要 本发明公开了一种多批次电涡流传感器输出电压值的误差检测方法,同时确定出多批次测量数据试验次数以及试验结束判别标准,通过对各单批次测量数据进行误差分析并给定数据波动范围,在需要的自变量区间范围内,通过最大、小变量线性连接,获得数据波动范围,并通过连续3~5批次测量数据没有超出数据波动范围作为停止数据测量判别标准,此时可以认为数据测量范围已经确定,同时对所测数据进行数学建模,分析其误差。本发明方法使用简便、稳定性高、可靠性强,填补了多批次测量数据误差处理方法的空白,丰富了现代精度理论及应用技术,使得所建立的误差范围精确化,具有良好的误差预测性,是对现代精度理论及误差数据处理方法的补充。
申请公布号 CN101793532A 申请公布日期 2010.08.04
申请号 CN201010134787.2 申请日期 2010.03.25
申请人 合肥工业大学 发明人 苗恩铭;王鑫;颜炎
分类号 G01D5/14(2006.01)I 主分类号 G01D5/14(2006.01)I
代理机构 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 代理人 余成俊
主权项 1.一种多批次电涡流传感器输出电压值的误差检测方法,其特征在于:其方法包括以下步骤:(1)、在电涡流传感器出厂前,对电涡流传感器的位移值及输出电压值进行检测,以电涡流传感器位移值为自变量x,以电涡流传感器输出电压值为因变量y,分别获得自变量x及其对应因变量y数组,经多次测量后得到k个自变量x及其对应因变量y数组,对k个自变量数组中任一自变量x<sub>i</sub>的对应因变量y<sub>i</sub>值测量5次,获得自变量x<sub>i</sub>对应因变量y<sub>i</sub>的数组[y<sub>1</sub>,y<sub>2</sub>...y<sub>5</sub>],取因变量y<sub>i</sub>数组[y<sub>1</sub>,y<sub>2</sub>...y<sub>5</sub>]的平均值<img file="FSA00000064169600011.GIF" wi="39" he="50" />作为因变量y<sub>i</sub>值,依次类推,得到上述k个自变量x及对应因变量y数组[x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>...x<sub>i</sub>...x<sub>k</sub>]和<img file="FSA00000064169600012.GIF" wi="419" he="62" />,作为第一批测量数据;对上述二组数组进行最小二乘拟合,获得函数式y<sub>i</sub>=f(x<sub>i</sub>),并建立数学模型y<sub>i</sub>=f(x<sub>i</sub>),数学模型y<sub>i</sub>=f(x<sub>i</sub>)对于所测因变量x数组具有误差的平方和为最小的特点,分析数学模型y<sub>i</sub>=f(x<sub>i</sub>)的标准方差,并绘制图形,得到拟合直线1;然后选定一个测量范围[x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>],在测量范围[x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>]内,对于第一批测量数据拟合的直线1,根据误差分析知,标准方差为δ<sub>1</sub>,所得的测量数据分散在±3δ<sub>1</sub>范围内,拟合直线1上下的虚线形成拟合的直线1的误差分布区域的上下限,拟合直线1上下的虚线分别与x=x<sub>1</sub>和x=x<sub>2</sub>两线相交于点(x<sub>1</sub>,y<sub>11上</sub>)、(x<sub>1</sub>,y<sub>11下</sub>)、(x<sub>2</sub>,y<sub>12上</sub>)、(x<sub>2</sub>,y<sub>12下</sub>);(2)、按步骤(1),经多次测量后得到m个自变量x及其对应因变量y数组,并获得第二批测量批数据,检查所得的第二批测量数据是否分布在由拟合直线1计算的上下限误差范围内,如果在,则进行第三批数据测量;否则,按照所得的第二批测量数据绘制出拟合直线2,并对拟合直线2进行误差分析,绘制出拟合直线2的误差分布区域,即拟合直线2上下的虚线,然后继续选定测量范围为[x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>],在测量范围[x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>]内,对于第二批测量数据拟合的直线2,根据误差分析知,标准方差为δ<sub>2</sub>,所得的第二批测量数据分散在±3δ<sub>2</sub>范围内,拟合直线2上下的虚线分别与x=x<sub>1</sub>和x=x<sub>2</sub>两线相交于点(x<sub>1</sub>,y<sub>21上</sub>)、(x<sub>1</sub>,y<sub>21下</sub>)、(x<sub>2</sub>,y<sub>22上</sub>)、(x<sub>2</sub>,y<sub>22下</sub>);(3)、比较x=x<sub>1</sub>线上各上下限相交点的因变量值y<sub>i</sub>的大小,即比较y<sub>11上</sub>、y<sub>11下</sub>、y<sub>21上</sub>、y<sub>21下</sub>的大小,选出其中的最大值和最小值,即选出y<sub>11上</sub>为最大值,y<sub>21下</sub>为最小值;按照上述方法,获得x=x<sub>2</sub>线上最大值和最小值。连接x=x<sub>1</sub>和x=x<sub>2</sub>线上最大值,作为多批次数据的误差范围上限,连接x=x<sub>1</sub>和x=x<sub>2</sub>线上最小值,作为多批次数据的误差范围下限;(4)、按步骤(1),经多次测量后得到n个自变量x及其对应因变量y数组,并获得第三批测量数据,检查所得的第三批测量数据是否在上述由拟合直线1或拟合直线2计算的上下限误差范围内,如果在,则进行第四批数据测量;否则,按照所得的第三批测量数据绘制出拟合直线3,并对拟合直线3进行误差分析,绘制出拟合直线3的误差分布区域,即拟合直线3上下的虚线,然后继续选定测量范围为[x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>],在测量范围[x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>]内,对于第三批测量数据拟合的直线3,根据误差分析知,标准方差为δ<sub>3</sub>,所得的第二批测量数据分散在±3δ<sub>3</sub>范围内,拟合直线3上下的虚线分别与x=x<sub>1</sub>和x=x<sub>2</sub>两线相交于点(x<sub>1</sub>,y<sub>31上</sub>)、(x<sub>1</sub>,y<sub>31下</sub>)、(x<sub>2</sub>,y<sub>32上</sub>)、(x<sub>2</sub>,y<sub>32下</sub>);(5)、比较x=x<sub>1</sub>线上各上下限相交点的因变量值y<sub>i</sub>大小,即比较y<sub>11上</sub>、y<sub>11下</sub>、y<sub>21上</sub>、y<sub>21下</sub>、y<sub>31上</sub>、y<sub>31下</sub>的大小,选出最大值和最小值,即选出y<sub>31上</sub>为最大值,y<sub>21下</sub>为最小值;同理,获得y=x<sub>2</sub>线上最大值y<sub>12上</sub>和最小值y<sub>31下</sub>,连接x=x<sub>1</sub>和x=x<sub>2</sub>线上最大值,作为多批次数据的误差范围上限,连接x=x<sub>1</sub>和x=x<sub>2</sub>线上最小值,作为多批次数据的误差范围下限;(6)、按步骤(1)、(2),测得第四批数据,检查所得的第四批测量数据是否在在上述由拟合直线1、2或3计算的上下限误差范围内,如果在,则进行第五批数据测量;否则,仍按上述方法进行处理,如果连续3~5次所得的测数据都在已建立的误差上下限范围内,则停止测量,此时所建立的误差上下限即为多批次测量数据的最终误差范围。
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