2误差处理技术

单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2 误差处理技术,2.1 系统误差校正技术,1,1 系统误差的含义,系统误差是指按一定规律变化的误差,系统误差表现为在相同条件下多次测量同一物理量时，其误差的大小和符号保持不变或按一定规律变化。,在多次重复测量同一量值时，系统误差不具有低偿性。,系统误差是由固定不变的或按确定规律变化的因素所造成的，,2,2 系统误差产生的原因,(1),测量装置方面的因素,如标尺的刻度偏差，天平的臂长不等，仪器内部基准、放大器的零点漂移，增益漂移等。,(2),环境方面的因素,测量时的实际温度对标准温度的偏差、测量过程中的温度、湿度等按一定规律变化的误差。,(3),测量方法的因素,采用近似的测量方法或近似的计算公式等引起的误差。,(4),测量人员方面的因素,由于测量者个人的特点，在刻度上估计读数时，习惯偏于某一方向；动态测量时，记录某一信号有滞后的倾向等。,3,3 克服、减小系统误差的措施,(1) 从产生误差根源上消除系统误差,(2),用修正方法消除系统误差,4,(3)不变系统误差的消除,代替法,代替法的实质是在测量装置上对被测量测量后不改变测量条件，立即用一个标准量代替被测量，放到测量装置上再次进行测量，从而求出被测量与标准量的差值。即：,被测量,=,标准量,+,差值,5,(3)不变系统误差的消除,抵消法,这种方法要求进行两次测量，以便使两次读数时出现的系统误差大小相等，符号相反，取两次测得值的平均值，作为测量结果，即可消除系统误差。,例如，在工具显微镜上测量螺纹中径，由于被测螺纹轴线与工作台纵向移动方向不一致，当按螺纹牙廓的一侧测量时，所得的测得值,d,21,将包含系统误差,+,。当按螺纹牙廓另一侧测量时，所得的测得值,d,22,将包含系统误差,-,。取两次测得值的算术平均值作为测量结果，便可消除由于被测螺纹轴线与工作台纵向移动方向不一致所引起的误差,。,6,(3)不变系统误差的消除,交换法,这种方法是根据误差产生原因，将某些条件交换，以消除系统误差。,7,(4)线性系统误差消除法对称法,8,(5) 周期性系统误差消除法半周期法,对周期性误差，可以相隔半个周期进行两次测量，取两次读数平均值，即可有效地消除周期性系统误差,9,4 非线性校正,校正函数,假设器件的输出输入特性,x,=,f,(,y,)存在非线性，引入函数,g,(,x,)，使,R=,g,(,x,)=,g,f,(,y,)使量R与,y,之间呈线性关系，函数,g,(,x,)就是校正函数。校正函数,g,(,x,)往往是被校正函数的反函数。,10,4 非线性校正,插值法,对于非线性程度严重或测量范围较宽的非线性特性，采用上述一个直线方程进行校正，往往很难满足仪表的精度要求。为了提高校正精度，可采用分段直线方程来进行非线性校正，即用折线逼近曲线。分段后的每一段曲线用一个直线方程来校正。折线的节点有等间距和不等间距两种。,11,5 零点误差的校正,作零位校正时，需中断正常的测量过程，把输入端短路,(,使输入为零,),，这时包括传感器在内整个仪器的输入通道的输出为零位输出。但由于存在零位误差，使仪器的输出值并不为零。根据整个仪器的增益，将仪器的输出值折算成输入通道的零位输入值，并把这一零位输入值存在内存单元中。在正常测量过程中，仪器在每次测量后均从采样值中减去原先存入的零位值，从而实现了零位校正。,12,6 增益误差的校正,在仪器开机后或每隔一定时间，测量一次基准参数，如数字电压表测量基准电压和零电压，然后用前面介绍的建立误差校正模型的方法，确定并存储校正模型的参数。在正式测量时，根据测量结果和校正模型求校正值，从而消除误差。,13,2.2 随即误差的校正,随机误差是由窜入仪表的随机干扰引起的。它是指在相同条件下测量同一量时，其大小和符号作无规则的变化而无法预测、但在多次测量中符合统计规律的误差。这些干扰主要来自于工频串模、共模干扰、无线电波引起的高频干扰以及工业电源不规则起伏或跳变引起的电网干扰等。,14,程序判断滤波法,又称限幅滤波法，对于尖脉冲随机干扰，限幅滤波是一种十分有效的方法。,在应用这种方法时，关键在于,a,的选择。,15,中值滤波法,对某一被测参数连续采样n次(一般n为奇数)，然后把n次采样值按大小排队，取中间值为本次采样值。中位值滤波能有效地克服偶然因素引起的波动或采样器不稳定引起的误码等造成的脉冲干扰。对缓慢变化的被测参数采用此法能收到良好的滤波效果，对于快速变化的参数一般不采用中位值滤波算法。,16,算术平均滤波,算术平均滤波法就是连续取,n,个采样值进行算术平均。其数学表达式为,算术平均滤波法适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近作上下波动，在这种情况下仅取一个采样值作依据显然是不准确的。算术平均滤波法对信号的平滑程度取决于N。当N较大时，平滑度高，但灵敏度低；当N较小时，平滑度低，但灵敏度高。应视具体情况选取N，以使既少占用计算机时间，又达到最好的效果。,17,递推增均滤波法,把N个测量数据看成一个队列，队列的长度固定为N，每进行一次新的测量，把测量结果放入队尾，而去掉原来队首的一个数据，这样在队列中始终有N个“最新”的数据。计算滤波值时，只把队列中的N个数据进行算术平均，就可得到新的滤波值。,18,一阶惯性滤波,滤波时间常数和采样周期,当TT,f,时，也即输入信号的频率很高，而滤波的时间常数较大时，上述的算法便等价于一般的模拟滤波器。,一阶惯性滤波算法对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于滤动频繁参数的滤波，其不足之处是带来了相位滞后，灵敏度低。滞后的程度取决于,a,值的大小。同时，它不能滤除频率高于采样频率二分之一,(,称为奈奎斯特频率,),的干扰信号。,19,复合滤波,在实际应用中，所面临的干扰不是单一的，有时既要消除脉冲干扰，又要作数据平滑。因此常常可以把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。例如防脉冲扰动平均值滤波算法就是一种应用实例。这种算法的特点是先用中位置滤波算法滤掉采样值中脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行递推平均滤波。,20,