[发明专利]一种校正测量数据显著误差与随机误差的方法无效
申请号: | 200710066837.6 | 申请日: | 2007-01-24 |
公开(公告)号: | CN101008936A | 公开(公告)日: | 2007-08-01 |
发明(设计)人: | 荣冈;李笕列;王旭;冯毅萍;苏宏业 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06F17/00 | 分类号: | G06F17/00;G06F19/00;G01D3/028 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人: | 韩介梅 |
地址: | 310027浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种校正测量数据显著误差与随机误差的方法。该方法首先利用贝叶斯法则从历史数据中对提取测量仪表的可靠性,然后将可靠性引入显著误差检测中作为确定确定检测误差的基准。利用在显著误差检测中获得的信息,减少数据校正的计算量。本发明的优点:利用仪表的历史运行数据作为可靠性的基础,从而通过确定一批可靠性较高的仪表来减少计算量;考虑了基准中出现显著误差的情况,通过更新可靠性来处理基准中的显著误差,从而改善显著误差检出率;利用较少的计算量得到显著误差候选集,改善显著误差检测效率;通过共用关联矩阵的方法将显著误差检测与数据校正联系起来,降低数据校正步骤的计算复杂度。 | ||
搜索关键词: | 一种 校正 测量 数据 显著 误差 随机误差 方法 | ||
【主权项】:
1、一种校正测量数据显著误差与随机误差的方法,其特征包括以下步骤:1)从数据库中得到仪表历史运行数据,根据其历史运行状况,生成所有测量仪表的预期显著误差发生概率:P i ( t ) = 1 - Γ ( l i + m i ) Γ ( m i + τ i ( t ) ) Γ ( l i ) Γ ( l i + m i + τ i ( t ) ) i = 1,2 , · · · · , n - - - ( 1 ) ]]>其中li表示仪表Si以前出现错误的次数,mi表示仪表Si正常工作的时间,τi(t)表示距上次检查仪表Si的时间,Γ(·)表示Γ-分布;2)设1-Pi(t)是预期无显著误差出现概率,定义预期无显著误差出现概率为仪表的可靠性,利用可靠性对所有测量点的值进行加权,同时将所有未测变量的权值赋为0;3)利用Kruskal法对测量网络进行最小生成树计算,将所有的测量变量分为生成树的弦和生成树的枝两类,定义弦为独立变量,枝为非独立变量,同时获得测量变量与独立变量之间的关系矩阵:![]()
4)根据P×CM计算得出测量变量的估计值,CM为独立变量的测量值向量,将每个非独立变量的估计值与其测量值进行比较,如果绝对误差超过根据正态分布概率选定的标准值,则将该非独立变量放入显著误差候选集中;5)如果与某个独立变量相关的所有非独立变量都在显著误差候选集中,那么计算相关的非独立变量的综合可靠性Rbr = 1 - Π i ∈ B P i ( t ) ]]>,其中B表示相关的非独立变量集合,若Rbr大于该独立变量的可靠性,则将该独立变量的可靠性降为0.1,而将所有不在候选集中的非独立变量的可靠性提高到1,然后回到步骤3)进行循环计算,如果Rbr小于该独立变量的可靠性或候选集中不包括与任意一独立变量相关的所有非独立变量,那么进行下一步;6)用变量的估计值替换显著误差候选集中变量的测量值,剔除显著误差,然后根据P T QPM = P T Q F ~ ]]>计算校正值,剔除测量数据中的随机误差,其中Q是测量误差的方差.协方差矩阵,M是独立变量的测量值,
即代表所要计算的校正值。
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