傳感器測(cè)量不確定度的評(píng)估方法研究.pdf

1、首先探討了常用的測(cè)量不確定度的評(píng)估方法的基本原理及其適用范圍，分析了這些方法的優(yōu)勢(shì)及不足之處，針對(duì)其中的不足提出將卷積原理應(yīng)用到測(cè)量不確定度評(píng)定中，特別是針對(duì)傳感器的測(cè)量不確定度評(píng)定。
　　之后分析了傳感器的測(cè)量不確定度來源，包括非線性度、遲滯以及重復(fù)性等；對(duì)于不同的傳感器，各個(gè)參數(shù)的影響不同，分析了常用的校準(zhǔn)方法，以對(duì)于影響較大的參數(shù)可以進(jìn)行合理校準(zhǔn)，減小其對(duì)傳感器精度的影響。
　　重點(diǎn)研究了基于卷積原理的傳感器的測(cè)量不確

2、定度評(píng)估方法，其理論依據(jù)是：當(dāng)傳感器的不確定度來源相互獨(dú)立，且其概率密度函數(shù)已知時(shí)，理論上可以通過卷積求得合成分布的概率密度函數(shù)，由此再設(shè)法確定傳感器的測(cè)量不確定度。基于此，本文提出了基于離散卷積的一種傳感器測(cè)量不確定度評(píng)估算法。在該評(píng)估算法中，將傳感器的每一種概率分布密度函數(shù)進(jìn)行離散化，以獲得輸入序列，并可以根據(jù)輸入序列的長(zhǎng)度選擇循環(huán)卷積或分段卷積以提高卷積的效率和質(zhì)量；應(yīng)用 MATLAB實(shí)現(xiàn)了上述算法，由此解決了GUM評(píng)估方法中存在

3、的利用經(jīng)驗(yàn)估計(jì)置信系數(shù)的問題。在給定顯著水平α的情況下，運(yùn)用上述算法可以確定合成分布的置信系數(shù)k的值，為進(jìn)一步計(jì)算擴(kuò)展不確定度提供了依據(jù)。
　　作為上述方法應(yīng)用的實(shí)例，選取電阻應(yīng)變式稱重傳感器和非接觸式測(cè)量的電渦流位移傳感器作為對(duì)象，分別運(yùn)用GUM評(píng)定法、MCM評(píng)定法和基于卷積原理的測(cè)量不確定度評(píng)定方法對(duì)傳感器進(jìn)行不確定度的評(píng)定；綜合分析比較三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，結(jié)果表明：基于卷積原理的評(píng)估法比GUM評(píng)定法有更好的精度保證，MCM方法