消除系统误差的软件算法的研究

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减免系统误差的方法

减免系统误差的方法

减免系统误差的方法
首先,要减免系统误差,我们需要对数据采集和处理过程进行严格的控制和规范。

在数据采集阶段,应确保采集设备的准确性和稳定性,避免因设备故障或不良条件导致的误差。

在数据处理过程中,应建立严格的数据处理流程和规范,确保数据的准确性和一致性。

此外,还应对数据进行多次重复实验,以验证数据的可靠性和稳定性,从而减少系统误差的影响。

其次,要减免系统误差,我们需要对实验条件和环境进行严格的控制和调节。

实验条件和环境的变化会对实验结果产生影响,导致系统误差的产生。

因此,在实验过程中,应尽量控制实验条件和环境的稳定性,避免外部因素对实验结果的影响。

同时,还应对实验条件和环境进行充分的调节和优化,以减少系统误差的产生。

此外,要减免系统误差,我们还可以采用一些先进的数据处理和分析方法。

例如,可以利用先进的数据处理软件和算法,对数据进行高效的处理和分析,提高数据处理和分析的准确性和可靠性。

同时,还可以采用一些先进的数据校正和修正方法,对数据进行精细的校正和修正,从而减少系统误差的影响。

综上所述,减免系统误差的方法包括严格控制和规范数据采集和处理过程,对
实验条件和环境进行严格的控制和调节,以及采用先进的数据处理和分析方法。

通过这些方法的应用,我们可以有效地减少系统误差的影响,提高数据处理和分析的准确性和可靠性,为科研工作和实验研究提供更加可靠的数据支持。

偏差处理程序

偏差处理程序

偏差处理程序摘要:偏差处理程序是一种用于管理、监测和处理数据中的偏差的计算机程序。

偏差是指在数据分析、实验或测量中发现的与预期值之间的差异。

偏差处理程序可以帮助用户识别和分析偏差,并提供相应的解决方案。

本文将介绍偏差处理程序的基本原理、功能和应用。

1. 引言在数据分析、实验或测量中,偏差是一种常见的现象。

它们代表了实际结果与预期结果之间的差异,可能由多种因素引起,如测量误差、实验条件变化、数据处理错误等。

偏差处理程序的目标是识别和处理这些偏差,以确保数据的准确性和可靠性。

2. 基本原理偏差处理程序基于数据的分析和比较,通过与预期结果进行对比来识别偏差。

它可以通过各种统计方法、模型或算法来分析数据,并计算出相应的偏差值。

偏差处理程序还可以将偏差结果可视化,以便用户更直观地理解数据的偏差情况。

3. 功能偏差处理程序通常具有以下功能:3.1 偏差检测:通过对数据进行分析和比较,检测数据中的偏差情况。

它可以自动识别可能存在的异常值、离群点或数据分布的偏离。

3.2 偏差分析:对检测到的偏差进行详细的分析和解释。

根据偏差的类型和程度,偏差处理程序可以帮助用户定位问题的根源,并提供相应的解决方案。

3.3 偏差修正:根据分析结果提供相应的修正措施。

偏差处理程序可以根据不同的情况,提供相应的建议和指导,帮助用户修正数据中的偏差。

3.4 偏差监测:连续监测和追踪数据的偏差情况。

偏差处理程序可以定期或实时地监测数据,并生成报告或警告,帮助用户及时发现和解决偏差。

4. 应用偏差处理程序在各个领域中都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用案例:4.1 生产制造:在生产过程中,偏差处理程序可以监测和分析生产数据,帮助用户及时发现和修正生产线上的偏差,提高产品质量和生产效率。

4.2 实验研究:在科学研究和实验中,偏差处理程序可以分析实验数据,检测和修正可能存在的偏差,提高实验的准确性和可信度。

4.3 数据分析:在数据分析和挖掘中,偏差处理程序可以帮助用户识别和处理数据中的偏差,提高数据分析的准确性和可靠性。

毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]

毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]

前言自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。

我们知道, 在目前的移动通信领域中, 克服多径干扰, 提高通信质量是一个非常重要的问题, 特别是当信道特性不固定时, 这个问题就尤为突出, 而自适应滤波器的出现, 则完美的解决了这个问题。

另外语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声。

自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。

自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。

自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据和自适应算法。

其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。

线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。

其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。

本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。

我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。

通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。

1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。

验证马吕斯定律实验报告

验证马吕斯定律实验报告

验证马吕斯定律实验报告用Origin进行线性拟合并修正系统误差——以“验证马吕斯定律”实验为例主要包含的内容:介绍了用Microcal Origin软件进行实验数据处理与线性拟合并进行系统误差修正的具体方法。

以验证马吕斯定律实验中入射光振动方向与检偏器主截面之间的夹角θ和通过光电探测器探测到的光电流强度Iθ的数据处理以及Iθ~cos2θ线性拟合为例,并找出系统误差,对测量结果进行修正,展现了Origin软件的便捷、高效、直观等优点。

对于线性曲线拟合,常用的方法有作图法,即在作图纸上人工拟合直线,此方法很方便,但却不是一种建立在严格的统计理论基础上的数据处理方法。

在作图纸上人工拟合直线时存在一定的主观随意性,难免会增大误差。

而最小二乘法是数据线性拟合中最常用的一种实验数据处理方法。

但是,如果运用最小二乘法手工计算拟合参数值,所需的计算比较繁琐,且容易出错。

现在计算机中的Excel或是Origin等数据图像分析软件中,在进行线性拟合时大都选用了最小二乘法算法。

运用计算机软件进行数据处理和作图,有着简便快速、精确度更高的优点,这也是信息时代发展的要求。

本文将选用验证马吕斯定律实验为例,介绍运用Origin 软件进行实验数据线性拟合的具体方法,并通过Origin软件处理实现消除系统误差。

用Origin实现实验数据的线性拟合下面是以验证马吕斯定律实验为例,说明Origin在运用最小二乘法算法进行实验数据线性拟合的方法步骤。

数据输入与处理首先将得到的实验数据输入Origin的工作表worksheet中.按其默认设置打开一个工作表窗口,在本文实验中共有11组数据,将其输入工作表中,如图2中A (X1) , I1 (Y1) , I2 (Y1) , I3 (Y1) 所示。

然后在工作表中通过Column/Add New Column新增一列,命名为B (X2) 用于存放夹角θ的余弦的平方.选中Column B (X2) ,右击然后选Set Column Values将跳出一个窗口,然后在编辑窗口输入Column B (X2) 的赋值运算公式:Col (B) =cos (Col (A) *pi/180) ^2, 点击OK,则可快速求得夹角θ的余弦的平方。

嵌入式智能控制系统中的误差分析和校正研究

嵌入式智能控制系统中的误差分析和校正研究

嵌入式智能控制系统中的误差分析和校正研究随着科技的高速发展,人们对于计算机和控制技术的应用越来越广泛和深入,嵌入式智能控制系统成为了现代工业生产和科研的必备工具。

然而,这些系统在实际应用中难免会因为外部环境的干扰和内部组件的耗损等原因发生一定程度的误差,如何对这些误差进行分析和校正,以提高系统的精度和可靠性,成为了当前嵌入式智能控制领域的研究热点之一。

一、误差分析的基本概念对于嵌入式智能控制系统而言,误差分析是指通过对系统的输入和输出数据进行分析,得出系统的误差来源和误差大小等信息的过程。

在实际应用中,误差分析可以对控制系统的性能进行评估和改进,同时也是校正误差的重要基础。

误差分析主要包括以下几个方面:1、量测误差分析:量测误差是指由于检测器、传感器等量测设备本身的精度限制或环境因素干扰所产生的误差。

对于嵌入式智能控制系统而言,量测误差是影响系统精度的一个主要因素,因此必须认真进行分析和消除。

2、处理误差分析:处理误差是指由于系统软硬件部件的响应速度、算法精度等方面的限制所引起的误差。

在误差分析中,处理误差通常是难以避免的,但可以通过合理的系统设计和参数优化等方式来减小误差的影响。

3、噪声误差分析:噪声误差是指由于外部环境噪声、电磁干扰等对控制信号和数据的干扰所引起的误差。

在实际应用中,噪声误差也是影响系统稳定性和精度的一个主要因素,需要进行有效的分析和抑制。

二、误差校正的方法误差校正是指通过对误差进行定位和量化,采取相应的校正措施,使得控制系统的精度得到进一步提高和稳定。

基于误差分析得到的信息,通常有以下几种误差校正方法:1、传感器校正:传感器是控制系统中常见的量测设备,其精度的高低直接影响系统的控制精度。

因此,在系统运行前或者运行中,需要对传感器进行定期的校准和检验。

传感器校准的方法包括零点校准、满量程校准和非线性校准等。

2、系统参数校正:系统参数校正是指对于嵌入式智能控制系统中涉及到的关键参数进行校正,如调节增益、滤波器带宽、控制周期等。

自控实验报告中三线性系统校正的最优化问题及算法研究

自控实验报告中三线性系统校正的最优化问题及算法研究

自控实验报告中三线性系统校正的最优化问题及算法研究三线性系统是一类特殊的线性系统,其特点是系统的输出响应与输入信号之间存在着三个变量之间的线性关系。

在自控实验中,三线性系统的校正是一个重要的问题,涉及到如何确定最优化的校正策略和算法。

本文针对三线性系统校正的最优化问题进行研究,探讨了相关的算法和方法。

首先,我们介绍了三线性系统的基本原理和数学模型。

然后,我们讨论了三线性系统中的最优化问题,并提出了一种基于优化算法的校正方法。

在三线性系统的校正过程中,最优化问题的关键是确定最小化误差的策略。

为了实现这一目标,我们可以考虑使用梯度下降算法或者遗传算法等优化算法。

梯度下降算法是一种迭代的优化方法,通过不断更新模型参数的值来逼近最小化误差。

遗传算法则是一种模拟自然进化过程的优化算法,通过遗传操作来搜索最优解。

针对三线性系统校正的最优化问题,我们提出了一种基于梯度下降算法的校正方法。

具体步骤如下:1. 确定目标函数:根据校正的目标,我们可以建立一个最小化误差的目标函数。

这个目标函数可以是校正误差的平方和,也可以是其他合适的度量标准。

2. 初始化参数:根据三线性系统的特点,我们需要确定一组合适的参数作为初始值。

这些参数可以通过实验测量或者经验确定。

3. 迭代更新参数:使用梯度下降算法,以目标函数的负梯度方向更新参数的值。

通过迭代更新,逐步逼近最小化误差的参数组合。

4. 收敛判断:在迭代更新的过程中,需要判断是否达到了收敛条件。

通常可以设定一个阈值,当目标函数的变化小于该阈值时,认为算法已经收敛。

5. 结果分析与评估:根据最终得到的参数组合,进行结果分析和评估。

可以通过计算误差指标或者比较实验数据与模型输出的差异来评估校正效果。

除了基于梯度下降算法的方法,我们还可以尝试使用其他优化算法来解决三线性系统校正的最优化问题。

例如,可以使用遗传算法进行参数优化,或者利用粒子群算法等智能优化算法来寻找最优解。

综上所述,三线性系统校正的最优化问题是自控实验中的重要问题。

系统误差校正技术

系统误差校正技术

物联网在误差校正中的应用
实时监测
物联网技术可以实现实时监测,获取实时的观测和测量数据,及 时发现和校正系统误差。
数据融合
物联网可以实现多源数据的融合,将不同来源的数据进行整合和 比对,提高数据的质量和可靠性。
边缘计算
物联网可以实现边缘计算,在数据源附近进行计算和校正,降低 数据传输成本和提高响应速度。
读数误差
操作人员的主观判断或视觉误差 可数据进行处理时,由于人 为错误导致数据失真或误差。
03 系统误差校正技术分类
开环校正技术
01 02
定义
开环校正技术是一种基于系统输入和期望输出的比较来进行误差校正的 方法。它通过调整系统参数或增益来减小或消除误差,但不对系统的输 出进行反馈控制。
特点
自适应校正技术具有很强的自适应性和鲁棒性,能够自动适应各种复杂环境和变化条件。但自适应校正技术算法复杂 ,实现起来较为困难。
应用
自适应校正技术常用于一些高性能的控制系统,如卫星控制系统、导弹制导系统等。
04 系统误差校正方法
硬件校正方法
硬件校正方法是通过调整或更换 系统中的硬件设备来消除或减小
特点
开环校正技术简单、易于实现,但仅适用于系统参数已知且恒定的场合, 对系统参数变化和外部干扰的适应性较差。
03
应用
开环校正技术常用于一些简单的控制系统,如温度控制系统、液位控制
系统等。
闭环校正技术
定义
闭环校正技术是一种基于系统输出的反馈信息来进行误差校正的方法。它通过比较实际输 出与期望输出,根据偏差信号调整系统参数或增益,以减小或消除误差。
优化工程设计
在工程设计中,测量数据的准确性对于产品的性能和安全 性至关重要。通过系统误差校正技术,可以优化工程设计 ,提高产品的性能和安全性。

pid控制实验报告

pid控制实验报告

pid控制实验报告引言:PID(Proportional-Integral-Derivative)控制是一种常用的控制算法,广泛应用于自动控制系统中。

PID控制器通过不断调整控制量,使得被控对象的输出尽可能接近所期望的目标值。

本文将对PID控制实验进行详细介绍。

实验目的:通过实验,掌握PID控制器的基本原理和工作方式,熟悉PID 参数的调节方法,了解PID控制器在不同系统中的应用。

实验器材:1. 一台计算机2. 编程软件(如MATLAB)3. 实验装置(可选项,如温度控制装置、电机等)实验步骤:1. 确定实验对象:可以选择温度控制装置、水位控制装置或电机等,根据实际需求进行选择。

2. 设计PID控制器:根据实验对象的特性和目标,设计合适的PID控制器,包括确定比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD。

3. 参数调节:通过试验和分析,调节PID参数,使得控制系统的性能最优。

4. 实验记录和分析:记录实验数据,并进行分析,评估PID控制器的性能和稳定性。

实验结果:实验结果将根据实际情况有所不同,这里以温度控制装置为例进行讨论。

1. 初始状态:实验开始时,温度控制装置处于初始状态,温度与目标温度存在误差。

2. 比例控制作用:PID控制器根据比例系数KP对误差进行处理,并输出相应的控制量。

当误差较大时,控制量较大,加快系统的响应速度。

随着误差减小,控制量逐渐减小,使系统温度逐渐接近目标温度。

3. 积分控制作用:当误差存在积累时,积分控制作用发挥作用,通过积分系数KI 对误差进行处理。

积分控制可以消除稳态误差,使得系统温度更加稳定。

4. 微分控制作用:微分控制主要处理误差的变化率,通过微分系数KD对误差变化的斜率进行处理。

微分控制可以提高系统的稳定性和响应速度。

5. 参数调节:在实验过程中,根据实际的系统响应和性能要求,通过试验和分析逐步调节PID参数,使得系统的控制响应更加稳定和准确。

实验分析:PID控制器在实验中的表现取决于PID参数的选择和调节。

PID控制算法的基本原理及研究现状

PID控制算法的基本原理及研究现状

PID控制算法的基本原理及研究现状PID控制算法是一种常用的自动控制算法,其原理基于对系统的反馈信息进行比较,并根据比较结果调整控制器的输出,以达到系统可控性和稳定性的目标。

PID控制算法的研究现状主要涉及其优化方法、鲁棒性和自适应控制等方面。

PID控制算法的基本原理是根据系统的反馈信号与设定值之间的误差,计算出一个控制量作为系统控制器的输出。

PID控制器根据误差的大小和变化率来产生不同的控制量,以实现对系统的控制。

其中,P代表比例控制,I代表积分控制,D代表微分控制。

比例控制通过将误差放大得到控制增益,用于响应系统的动态变化。

当误差增大时,控制增益也相应增大,增强了系统的稳定性。

然而,由于比例控制只考虑了误差的大小而忽略了误差的变化趋势,所以在系统动态变化较快时很难达到预期效果。

积分控制通过积分累加误差,用于调整系统的静态特性,消除稳态误差。

积分控制器可以将系统的输出与设定值之间的平均误差保持在零附近,但会导致系统响应速度变慢,甚至导致系统不稳定。

微分控制通过测量误差的变化率,用于对系统的动态特性进行调整。

微分控制器可以提高系统的响应速度,并减小系统的超调量,但在系统存在噪声干扰时容易导致控制器的输出不稳定。

1.优化方法:传统的PID控制算法中的参数选择通常是通过试错法来确定的,效果依赖于经验和运气。

近年来,有研究者提出了一些优化方法,如遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等,用于自动求解PID控制器的最优参数,以提高控制系统的性能。

2.鲁棒性:PID控制算法的性能对系统的参数变化和外部干扰非常敏感。

为了提高PID控制器的鲁棒性,研究者提出了一些鲁棒控制策略,如基于鲁棒优化的PID控制器和H∞控制等,用于解决系统参数变化和外部干扰引起的控制性能下降问题。

3.自适应控制:PID控制算法的参数通常是固定的,难以适应系统的变化。

为了解决这个问题,研究者提出了自适应PID控制算法,通过根据系统的状态和参数调整PID控制器的参数,实现对系统动态特性的自适应调整。

导航系统定位误差补偿算法研究与应用

导航系统定位误差补偿算法研究与应用

导航系统定位误差补偿算法研究与应用随着现代社会交通和物流行业的发展,人们对导航系统和传感技术的需求越来越高。

然而,导航技术并非万无一失,存在诸多误差和偏差,如钟差误差、信号弱化、信噪比降低等,这些偏差会直接影响到导航精度和可靠性。

因此,研究导航系统的误差补偿算法,对提升其精度和可靠性具有重要的意义。

一、误差源分析在导航系统中,误差主要来源于以下几个方面:1.湿度、温度、大气压等环境因素对天线接收信号的影响导致多径效应和信号显著减弱。

2.接收机本身的抖动、偏移和不对称造成信号失真和非线性失真。

3.土地地形、建筑物、电线杆以及树木等遮挡物阻挡卫星信号,导致信号中断或衰减。

4.频率变化导致的钟差误差。

在此基础上,研究如何补偿这些误差是导航系统精度提升的关键。

二、误差补偿算法误差补偿算法依据误差源的种类和特点,设计不同的补偿方法。

在导航系统中,目前比较常用的误差补偿算法有以下几种:1.差分补偿算法差分补偿算法通过比较接收机的两个信号,将信号之间的偏差并归到钟差误差中。

差分定位可以对某些误差具有很好的减弱作用,如电离层延迟等误差。

差分补偿算法的优点为简单易行,可以实现较高的精度和可靠性。

2.卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种常用的状态估计和预测算法,可以对误差的动态变化进行补偿。

卡尔曼滤波算法将误差视为一个随机变量,并对其进行最优估计。

该算法具有较好的精度和鲁棒性,但对数据模型的预测和附加信息的引入要求比较严格。

3.波束成形算法波束成形算法可以通过抑制多路径和非线性失真等误差,提高导航系统的精度和鲁棒性。

该算法通过合理设计天线阵列、采用先进的数字信号处理技术,抵消因多路径等造成信号偏差的影响。

波束成形算法的优点为适用范围广,可以提高信号强度和方向精度,缺点是对系统硬件的要求和成本较高。

三、应用前景误差补偿算法在导航技术中具有广泛应用前景。

随着芯片制造工艺、处理器速度和传感器精度等技术的不断提升,导航系统的精度和鲁棒性会有进一步提高。

简述系统误差产生的原因及误差消除的方法

简述系统误差产生的原因及误差消除的方法

简述系统误差产生的原因及误差消除的方法系统误差一般指计算机系统中的数据处理出现的偏差,它会对系统的准确性和可靠性造成负面影响,下面简要介绍系统误差产生的原因及误差消除的方法。

一、系统误差的原因
1、计算机硬件错误:计算机芯片上的电路板,或者软件中的算法失误,会导致系统产生误差;
2、操作系统错误:操作系统中的软件函数,或者对系统参数的调整不当,也会导致计算误差;
3、数据错误:输入的数据错误,或者输入数据的顺序导致的计算结果出现偏差,都会引发系统误差;
4、算法错误:算法的选择和使用是否正确,会影响系统精度和准确性,容易引发系统误差。

二、误差消除的方法
1、重新检查系统硬件:重新校验系统的硬件,如内存、硬盘、CPU、显卡等,确保硬件的正确,消除硬件导致的系统误差;
2、调整操作系统参数:可根据系统的要求,正确调整操作系统中的参数,消除操作系统参数调整不当导致的误差;
3、检验输入数据:在输入数据之前,先检查数据的正确性,确保输入的数据处于正确的格式,避免输入数据错误导致的误差;
4、选择适当的算法:算法的选择非常重要,应根据系统的实际要求,选择恰当的算法,才能正确计算出系统精度要求的结果,避免
算法使用失误导致的误差。

基于matlabsimulink的pid控制器设计

基于matlabsimulink的pid控制器设计

基于matlabsimulink的pid控制器设计1.引言1.1 概述概述部分:PID控制器是一种常用的控制算法,它通过不断地调整系统的输出来使其尽量接近所期望的目标值。

在工业控制领域,PID控制器被广泛应用于各种工艺过程和自动化系统中。

本文将以MATLAB/Simulink为工具,探讨基于PID控制器的设计方法。

PID控制器以其简单易实现、稳定性好的特点,成为许多控制系统的首选。

在文章的正文部分,我们将对PID控制器的基本原理进行详细介绍,并结合MATLAB/Simulink的应用,展示如何使用这一工具来设计和实现PID控制器。

在控制系统设计中,PID控制器通过测量系统的误差,即期望输出值与实际输出值之间的差异,并根据三个控制参数:比例项(Proportional)、积分项(Integral)和微分项(Derivative)来调整系统的输出。

比例项控制系统的响应速度,积分项消除系统的稳态误差,微分项抑制系统的震荡。

MATLAB/Simulink作为一款功能强大的仿真软件,提供了丰富的控制系统设计工具。

它不仅可以帮助我们直观地理解PID控制器的工作原理,还可以实时地模拟和分析系统的响应。

通过使用MATLAB/Simulink,我们可以轻松地进行PID控制器参数调整、系统性能评估和控制算法的优化。

总之,本文旨在介绍基于MATLAB/Simulink的PID控制器设计方法,通过理论介绍和实例演示,帮助读者深入理解PID控制器的原理和应用,并为读者在实际工程项目中设计和实施PID控制器提供参考。

在结论部分,我们将总结所得结论,并对未来进一步研究的方向进行展望。

文章结构部分的内容可以描述文章的整体架构和各个部分的内容大纲。

以下是对文章1.2部分的内容补充:1.2 文章结构本文主要由以下几个部分构成:第一部分是引言部分,包括概述、文章结构和目的等内容。

在概述中,将简要介绍PID控制器在自动控制领域的重要性和应用背景。

卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究

卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究

卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究一、内容综述近年来,随着空间技术的迅速发展,卫星在通信、导航、气象、国防等方面都发挥着越来越重要的作用。

为了准确而稳定地获取卫星的各种信息,精确的卫星姿态确定与敏感器误差修正显得尤为重要。

针对这一问题,研究者们对卫星姿态确定与敏感器误差修正方法开展了广泛而深入的研究。

本文将对这些方法进行综述,从基本原理到算法实现,全面展现当前该领域的进展。

卫星姿态确定主要涉及到卫星位置和角度的确定,是卫星自主导航、控制与管理的基础。

卫星上通常设置有三轴陀螺仪和三轴加速度计等敏感器来测量卫星姿态变化,并通过滤波算法实现对姿态的精确估计。

在实际运行过程中,由于各种因素的影响,如敏感器的制造误差、环境条件变化等,会导致敏感器输出数据存在偏差,从而影响卫星姿态确定的精度和稳定性。

为了提高姿态确定的准确性,需要采用有效的误差修正方法对敏感器数据进行校正。

现有的误差修正方法可分为两类:基于统计的方法和基于模型的方法。

统计方法主要依赖于大量的历史数据,通过对数据进行拟合和预测来实现误差修正,但难以处理非线性关系和复杂动态环境。

而基于模型的方法则是利用系统内部的先验知识,建立误差模型进行误差修正,具有较强的实时性和适应性。

滤波算法作为一种高效的数值计算方法,已被广泛应用于卫星姿态确定与敏感器误差修正中。

通过对观测数据进行处理,滤波算法能够估计出卫星的实际姿态,并通过反馈控制进一步优化姿态估计精度,实现卫星的高精度、高稳定性的运行。

1. 卫星在现代通信、导航及遥感中的重要性近年来,随着空间技术的迅猛发展,卫星在现代通信、导航及遥感领域的应用越来越广泛,其重要性也日益凸显。

卫星通信技术的发展使得全球范围内的信息交流变得更加迅速和便捷,为全球信息化社会的建设提供了有力支持。

导航技术在军事、交通、消防、救援等领域发挥着越来越重要的作用,极大地提高了人们的出行效率和安全性。

卫星遥感技术在农业、林业、海洋、环境监测等领域的应用也为我们认识和改造世界提供了强大的手段。

利用软件算法改善车载终端GPS定位漂移的问题

利用软件算法改善车载终端GPS定位漂移的问题

利用软件算法改善车载终端GPS定位漂移的问题利用软件算法改善车载终端GPS定位漂移的问题随着社会的发展和科技的进步,汽车已经成为了现代人生活中的一部分,车载终端GPS定位系统不仅为驾驶员提供导航服务,还具备交通信息查询、车辆追踪等功能。

然而,由于各种原因,如环境干扰、天气条件等,车载终端GPS定位系统可能会出现定位漂移的问题,导致定位准确度下降,给用户带来了不便和不安全因素。

车载终端GPS定位漂移的问题主要是由卫星信号传输中的差异性噪声、速度突变、信号多路径等因素引起的。

为了提高车载终端GPS定位系统的准确性,许多研究人员致力于开发和优化软件算法。

首先,我们可以通过改进卫星信号处理算法来改善定位漂移问题。

目前常用的定位算法有WAAS(Wide Area Augmentation System)、DGPS(Differential GPS)和RTK (Real-Time Kinematic)。

WAAS是一种增强型卫星系统,通过在地面上分布的监测站校正卫星信号,提高了定位精度。

DGPS通过获取附近测量点的辅助数据,对接收到的卫星信号进行差分计算,从而消除大部分误差。

RTK则是一种实时运算的动态定位技术,利用测量基站和移动站之间的相对距离信息来提高定位精度。

通过优化这些算法,我们可以有效减少定位漂移问题。

除了改进卫星信号处理算法外,我们还可以利用运动传感器数据对车辆的行驶状态进行精确估计,进一步改善车载终端GPS定位的准确性。

运动传感器包括加速度计、陀螺仪和磁强计等,可以感知车辆的加速度、角速度和方向等信息。

通过将运动传感器数据与GPS定位数据进行融合,可以提高系统对车辆位置和速度的估计精度,从而减小定位漂移的影响。

另外,利用地图匹配算法也是改善车载终端GPS定位漂移问题的一种有效方法。

地图匹配是将GPS定位数据与电子地图数据进行匹配,利用地图数据中的道路几何特征和限速信息等来修正GPS定位的不准确性。

机载无源测向交叉定位系统中消除系统误差的一种算法

机载无源测向交叉定位系统中消除系统误差的一种算法

的非校准 因素.这种误差在系统的各个环节上是大 量存在的.它与频率、环境等诸多因素构成了非常 复杂的、非线性的关系。因此 .对象 这样的 j 超宽频带系统来说.系统误差是难 以预先测定的, 也很难建立一 个精确 的表述模型,更难于事先校 正。以搜索式特高频 ( H )测 向系统为例 .归纳 EF
壑 垂 塑 墨 至 堂 垂 堡 盟 苎 张小 篓 堡 窒 塞 主 堕 堕 茎 二 鎏 义
消除 的 .主要 表现 为处理 结果 有偏差 当来 自测 向
2 2 月 3 第 1 ( 第1 期 0 年j 第3卷 期 总 0 ) 0 6
()铡 向设 备误差 .包括 : 3 a电轴漂 移 和零漂 误 差 : . b伺 服系统 的 不平 衡 与漂 移误差 : . c重力 产生 的力 矩 不平衡 误差 ; d天线 结 构误 差 。 . ()数据 转换 与传 递误 差 .包括 : 4 a天 线座 的不 水 平或 者 方位 轴 的 不垂 直误 .
辐射源的定位误差通常是一个以( ) , 为中心的
椭 圆 。为了提 高 定位精度 .通 常可 采 用增加 测 向次 数 的方 法 ,然 后 运 用 R S ama L 、K l n滤波等 算法 ,
设 ,I 2 2是飞 . ) , ) 机在航 两个 Y 和b Y 线上 观测
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数控机床误差补偿关键技术及其应用

数控机床误差补偿关键技术及其应用

数控机床误差补偿关键技术及其应用一、本文概述随着现代制造技术的飞速发展,数控机床作为精密制造的核心设备,其加工精度和效率直接决定了产品质量和生产效益。

然而,在实际应用过程中,数控机床不可避免地会受到各种误差的影响,如几何误差、热误差、力误差等,这些误差的存在严重影响了机床的加工精度和稳定性。

因此,对数控机床误差补偿关键技术的研究与应用,已成为当前制造业领域的研究热点和难点。

本文旨在深入探讨数控机床误差补偿关键技术及其应用。

对数控机床误差的来源和分类进行详细分析,明确误差补偿的重要性和必要性。

重点介绍了几种常用的误差补偿方法,包括基于误差模型的补偿、基于在线测量的补偿以及基于的补偿等,并对各种方法的优缺点进行了比较和评价。

结合具体的应用案例,详细阐述了误差补偿技术在提高数控机床加工精度和效率方面的实际效果,为实际生产和科研工作提供了有益的参考和借鉴。

本文的研究不仅有助于深化对数控机床误差补偿技术的理解,也为推动制造业的转型升级和提高产品质量提供了有力的技术支持。

二、数控机床误差来源与分类数控机床作为现代制造业的核心设备,其加工精度直接决定了产品的质量和性能。

然而,在实际运行过程中,数控机床会受到多种因素的影响,导致误差的产生。

这些误差不仅会影响机床的加工精度,还会缩短机床的使用寿命。

因此,对数控机床的误差来源进行深入分析,并采取有效的补偿措施,对于提高机床的加工精度和稳定性具有重要意义。

几何误差:这是指由于机床结构本身的设计、制造和装配不当所导致的误差。

例如,机床床身、导轨、主轴等部件的几何形状误差、位置误差以及运动误差等。

热误差:数控机床在工作过程中,由于内部热源和外部热环境的影响,会产生温度变化,从而导致机床结构发生热变形,产生误差。

热误差是数控机床误差中的重要组成部分,对加工精度的影响较大。

动态误差:这是指机床在运动过程中,由于惯性力、切削力等动态因素导致的误差。

例如,机床在高速运动时,由于惯性力的作用,会使机床结构发生弹性变形,从而影响加工精度。

公共管理研究方法第三版课后答案

公共管理研究方法第三版课后答案

公共管理研究方法第三版课后答案1、实验研究方法主要用于()A、探索性研究B、探索性研究C、解释性研究D、预测性研究答案:解释性研究--------------------------------2、实验研究主要检验的变量关系是()实验研究主要检验的变量关系是()A.相关关系B.因果关系C.包含关系D.相等关系答案:B--------------------------------3、如采用被试内设计,最容易产生的效应是()如采用被试内设计.最容易产生的效应是A.霍桑效应B.实验者效应C.练习效应D.安慰剂效应请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!答案:C--------------------------------4、在实验研究中,实验者操纵的变量称为因变量。

答案:错--------------------------------5、一般来说,在自然环境中所进行的研究,其结果的内部效度较高;然而,在实验室环境中所进行的研究,其结果的外部效度较高。

答案:╳--------------------------------6、在因子式实验设计的顺序互作用中,某因子特定水平的效应取决于另一因子的不同水平。

答案:错误--------------------------------1、解释性研究是描述性研究的A、延续和深入B、开始C、必要条件D、结束答案:A--------------------------------2、实证研究的步骤是A、建立研究假设B、操作化C、经验观察或实验D、得出研究结论答案:建立研究假设;操作化;经验观察或实验;得出研究结论--------------------------------3、解释性研究最重要的方法是回归分析答案:对--------------------------------4、关键加入者的定义是如果50%胜出,该方加入使得联盟份额从不足50%到超过50%A:正确B:错误答案:正确--------------------------------5、研究的三个层面分别是答案:理论、资料收集、资料分析--------------------------------6、常见的数据调研方式分为答案:广度和深度--------------------------------1、请列举常见研究方法,并结合案例做出解释答案:一、简要描述你所参与管理和开发的信息系统项目,并明确指出在其中承担的主要任务和开展的主要工作。

自动驾驶系统中的误差修正与纠错技术研究

自动驾驶系统中的误差修正与纠错技术研究

自动驾驶系统中的误差修正与纠错技术研究自动驾驶技术作为一项前沿领域,已经在汽车行业引起了巨大的关注。

随着自动驾驶系统的不断发展和普及,人们对其安全性和可靠性的要求也越来越高。

在实际应用中,自动驾驶系统可能会受到各种因素的干扰,导致系统出现误差。

因此,如何有效地进行误差修正和纠错成为了自动驾驶技术研究的一个重要方向。

一、自动驾驶系统中的误差来源在自动驾驶系统中,误差来源主要包括传感器误差、环境变化、系统故障等多方面因素。

传感器误差是其中一个主要影响因素,传感器在实际使用中可能会受到噪声干扰、外界光线变化等影响,从而导致传感器数据的不准确性。

此外,环境变化也是导致系统误差的重要原因,比如天气、路况、交通状况等都可能对自动驾驶系统的性能产生影响。

另外,系统故障也是导致自动驾驶系统误差的一个重要因素,系统在长时间运行过程中可能会出现硬件故障或软件bug,从而导致系统性能下降。

二、误差修正与纠错技术的分类针对自动驾驶系统中的误差问题,研究者们提出了各种误差修正与纠错技术。

这些技术主要可以分为传感器数据处理技术、环境感知与预测技术、系统自监测与故障诊断技术等几个方面。

1. 传感器数据处理技术传感器数据处理技术是解决传感器误差问题的关键。

研究者们通过引入滤波算法、校正算法等手段,对传感器数据进行滤波处理,从而提高数据的准确性和稳定性。

此外,还可以通过传感器数据融合的方式,将多个传感器的数据进行整合,提高系统对环境的感知能力,减小误差对系统性能的影响。

2. 环境感知与预测技术环境感知与预测技术是解决环境变化误差的关键。

研究者们通过建立精确的环境模型,利用传感器数据对环境进行实时监测,预测可能发生的变化,并及时调整系统控制策略,以适应不同的环境变化。

通过环境感知与预测技术,可以有效降低系统误差,提高系统的稳定性和可靠性。

3. 系统自监测与故障诊断技术系统自监测与故障诊断技术是解决系统故障误差的关键。

研究者们通过建立完善的自监测系统,对系统运行过程中的各种参数进行实时监测,发现可能存在的故障并及时进行诊断和处理。

运动控制系统中精度补偿与校正技术研究

运动控制系统中精度补偿与校正技术研究

运动控制系统中精度补偿与校正技术研究概述在现代工业生产中,运动控制系统起着至关重要的作用。

而在运动控制过程中,精度是一个非常关键的指标。

精度补偿与校正技术是提高运动控制系统精度的重要手段。

本文将就运动控制系统中的精度补偿与校正技术进行研究和探讨。

一、运动控制系统介绍运动控制系统是指通过控制运动装置、传感器和执行器来实现对物体的精确控制。

它应用于很多领域,如机械制造、自动化、机器人等。

一个良好的运动控制系统需要具备高精度、高速度和高稳定性等特点。

二、精度补偿与校正的重要性运动控制系统在长期运行和恶劣环境下容易受到机械磨损、温度变化和误差累计等因素的影响,从而导致系统精度下降。

精度补偿与校正技术可以弥补这些因素对系统精度的影响,提高系统的运动精度和稳定性。

因此,研究精度补偿与校正技术对于提高运动控制系统的性能至关重要。

三、精度补偿与校正技术研究内容1. 误差建模与预测精度补偿与校正技术的第一步是对系统误差进行建模与预测。

通过对系统进行实时监测和测量,分析误差来源,建立误差数学模型,可以预测系统的误差变化规律,为后续的补偿与校正提供依据。

2. 传感器校准技术传感器是运动控制系统中获取反馈信息的重要装置。

然而,传感器本身可能存在一定的误差。

传感器校准技术可以通过比对真实值和传感器测量值之间的差异,准确地估计出传感器的误差,并进行补偿校正,提高系统的测量精度。

3. 补偿与校正算法根据误差模型和传感器校准结果,可以采用多种补偿与校正算法来消除系统误差。

常用的算法包括PID控制算法、自适应控制算法、模型预测控制算法等。

通过合理选择和优化算法参数,可以实现对系统误差的实时补偿与校正,提高系统的运动精度。

4. 物理结构设计改进系统的物理结构设计对运动精度也有一定影响。

通过优化机械结构设计,减小机构刚度变化、减小摩擦力、减小回程误差等,可以降低系统的非线性误差,提高系统的运动精度。

四、精度补偿与校正技术的应用精度补偿与校正技术广泛应用于各种运动控制系统中。

虚拟仪器系统误差的软件消除算法

虚拟仪器系统误差的软件消除算法

平均 得 平 均 值 , 再将 它加 上 表 头检 定值 即 为测 试 值 。 实验 结 果 表 明 , 法 能有 效 消 除误 差 。 算
关 键 词 : 件 误 差 , 件 误 差 , 头检 定 , 均 值 法 软 硬 表 平
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消除系统误差的软件算法的研究摘要:一般而言,由于测量步骤的不尽完善会引起测量结果的误差,其中有的来自系统误差,有的来自随机误差。

随机误差被假设来自无法预测的影响量或影响的随机的时间和空间变异。

系统误差和随机误差一样无法删除,但是通常我们可以采用适当的算法来降低系统误差对测量结果的影响。

本文探讨了几种消除系统误差的软件算法。

关键词:系统误差;零位误差;增益误差;非线性校正Research of Software algorithms to eliminate systematic errorsLou Benyue(School of Information and Electrical Engineering of CUMT,Xuzhou,Jiangsu 221008) Abstract:Generally speaking, measurement errors may be caused by imperfect measurement, some of them come from systematic errors, some from random error. Random error is assumed to come from the impact can not be predicted or influence the amount of random variation in time and space. Systematic error and random error all can not be deleted, but usually we can use appropriate algorithms to reduce system errors on the measurement results.Several software algorithms which can eliminate systematic errors was discussed in this article.Keywords:Systematic error; zero error; gain error; non-linear correction0引言系统误差(Systematic error)又叫做规律误差。

它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和符号(正值或负值)保持不变;或者在条件变化时,按一定规律变化的误差。

认识系统误差产生原因,重点是系统非线性校正,关键是建立误差模型。

我们往往无法预先知道误差模型,只能通过测量获得一组反映被测值的离散数据,利用这些离散数据建立起一个反应被测量值变化的近似数学模型(即校正模型)。

有时即使有了数学模型,例如n次多项式,但其次数过高,计算太复杂、太费时,常常要从系统的实际精度要求出发,用逼近法来降低一个已知非线性特性函数的次数,以简化数学模型,便于计算和处理。

因此,误差校正模型的建立,包括了由离散数据建立模型和由复杂模型建立简化模型这两层含义。

1系统误差分析(几个概念的介绍)系统误差:是指在相同条件下,多次测量同一量时其大小和符号保持不变或按一定规律变化的误差。

恒定系统误差:校验仪表时标准表存在的固有误差、仪表的基准误差等;变化系统误差:仪表的零点和放大倍数的漂移、温度变化而引入的误差等;非线性系统误差:传感器及检测电路(如电桥)被测量与输出量之间的非线性关系。

这些方法是较为常用的有效的测量校准方法,可消除或消弱系统误差对测量结果的影响。

2仪器零位误差和增益误差的校正方法由于传感器、测量电路、放大器等不可避免地存在温度漂移和时间漂移,所以会给仪器引入零位误差和增益误差。

需要输入增加一个多路开关电路。

开关的状态由计算机控制。

图1 自动校正电路零位误差的校正方法在每一个测量周期或中断正常的测量过程中,把输入接地(即使输入为零),此时整个测量输入通道的输出即为零位输出(一般其值不为零)N0;再把输入接基准电压Vr 测得数据Nr ,并将N0和Nr 存于内存;然后输入接Vx ,测得Nx ,则)(00N N N N v v x r rx --=测量结果可用上式计算出来。

增益误差的自动校正方法其基本思想是测量基准参数,建立误差校正模型,确定并存储校正模型参数。

在正式测量时,根据测量结果和校正模型求取校正值,从而消除误差。

需要校正时,先将开关接地,所测数据为X0,然后把开关接到Vr ,所测数据为X1,存储X0和X1,得到校正方程:Y=A1X+A0 A1=Vr/(X1-X0) A0=Vr X0/(X0-X1)这种校正方法测得信号与放大器的漂移和增益变化无关,降低了对电路器件的要求,达到与Vr 等同的测量精度。

但增加了测量时间。

3 系统非线性校正图2 系统非线性校正原理图3.1 校正函数法如果确切知道传感器或检测电路的非线性特性的解析式y=f(x),则就有可能利用基于此解析式的校正函数(反函数)来进行非线性校正。

例:某测温热敏电阻的阻值与温度之间的关系为:⎰=⋅=︒)(/25T e R R T C T βα()[])()/(ln /T T T R F R R T =⋅=αβ()[])/(ln //25C R k N k N F T z ︒⋅⋅===αβT C T R R /)ln(ln 25βα︒⋅=RT 为热敏电阻在温度为T 的阻值;α和β为常数,当温度在0~50℃之间分别约为1.44×610-K 和4016K 。

3.2 代数插值法建模代数插值:设有n+1组离散点:(x0,y0),(x1,y1),…,(xn,yn),x ∈[a ,b]和未知函数f(x),就是用n 次多项式去逼近f(x),使Pn(x)在节点xi 处满足0111)(a x a x a x a x P n nn n n ++⋅⋅⋅++=--系数an ,…,a1,a0应满足方程组i i i n y x f x P ==)()( i =0,1,…,n⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++⋅⋅⋅++=++⋅⋅⋅++=++⋅⋅⋅++----∙∙∙--nn n n n n n y a x a x a x a y a x a x a x a y a x a x a x a n n n n nn nn n 01110110011111111110100 用已知的(xi, yi ) (i = 0, 1, …, n)去求解方程组,即可求得ai(i = 0, 1, …, n),从而得到Pn(x)。

即为求出插值多项式的最基本的方法。

对于每一个信号的测量数值xi 就可近似地实时计算出被测量。

yi = f(xi)≈Pn(xi)最常用的多项式插值有:线性插值和抛物线(二次)插值。

提高插值多项式的次数可以提高校正准确度可采用提高校正精度的另一种方法—分段插值法:等距节点分段插值和不等距节点分段插值两类。

3.3 曲线拟合法建模曲线拟合,就是通过实验获得有限对测试数据(xi, yi ),利用这些数据来求取近似函数y=f(x)。

式中x 为输出量,y 为被测物理量。

与插值不同的是,曲线拟合并不要求y=f(x)的曲线通过所有离散点(xi,yi ),只要求y=f(x)反映这些离散点的一般趋势,不出现局部波动。

最小二乘法连续函数拟合自变量x 与因变量y 之间的单值非线性关系可以用自变量x 的高次多项式来逼近m x a x a a y m +⋅⋅⋅++=10对于n 个实验数据对(xi ,yi )(i =1,2,…,n ),则可得如下n 个方程1101210211101)()()(21V x a x a a y V x a x a a y V x a x a a y m n mm m n n m m =+⋅⋅⋅++-=+⋅⋅⋅++-=+⋅⋅⋅++-∙∙∙min ][),,,(210121→-==⋅⋅⋅∑∑∑===n i mj ji ni i x a y V a a a jimϕ02211=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∂∂∑∑==ni j i n j ji x x a y a j i k ϕ ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋅⋅⋅=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋅⋅⋅⋅⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑++i i i i mi iy x y x y a a a x x x xxx x xnm i m i m i mi m iimi 102112 拟合多项式的次数越高,拟合结果的精度也就越高,但计算量相应地也增加。

若取m = 1,则被拟合的曲线为直线方程 y = a0 + a1x ,n 个实验数据对(xi ,yi )(i = 1,2,…,n )⎪⎭⎫ ⎝⎛-∆=∑∑∑∑====n i ni n i ni i i i i i y x x y x a 1111210⎪⎭⎫ ⎝⎛-∆=∑∑∑==-ni n i ni i i i i y x y x n a 111112112⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∆∑∑==n i ni ii x x n4系统误差的标准数据查表校正法当难以进行恰当的理论分析时,未必能建立合适的误差校正模型。

但此时可以通过实验,获得校正数据,然后把校正数据以表格形式存入内存。

实时测量中,通过查表来求得修正的测量结果。

实测值介于两个校正点之间时,若仅是直接查表,则只能按其最接近查找,这显然会引入一定的误差。

可进行如下误差估计,设两校正点间的校正曲线为一直线段,其斜率S=△X /△Y (注意,校正时Y 是自变量,X 是函数值),并设最大斜率为Sm ,可能的最大误差为△Xm=Sm △Y ,设Y 的量程为Ym ,校正时取等间隔的N 个校正点,则△Xm=SmY/N 点数越多,字长越长,则精度越高,但是点数增多和字节变长都将增加存储器容量。

5传感器温度误差的校正方法在高精度仪器仪表中,传感器的温度误差已成为提高仪器性能的严重障碍,对于环境温度变化较大的应用场合更是如此。

仅依靠传感器本身附加的一些简单的电路或其他装置来实现完善的传感器温度误差校正是困难且不便的。

但只要能建立起较精确的温度误差模型,就可能实现完善的校正。

温度本身就是一个需要检测的量,或在传感器内靠近敏感元件处附加一个测温元件(PN 二极管、热敏电阻)等。

它们的某些特性随温度而变化,经测温电路、ADC 后可转换为与温度有关的数字量,设为θ。

温度误差数学模型的建立,可采用前面已介绍的代数插值法或曲线拟合法等。

可采用如下较简单的温度误差校正模型:θθ∆+∆+=10)1(a a y y cy 为未经温度校正的测量值;c y 为经温度校正的测量值;Δθ为实际工作环境与标准温度之差;a0和a1为温度变化系数(a1用于校正由于温度变化引起的传感器零位漂移,a0用于校正由于温度变化引起的传感器标度的变化)。

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