基于贝叶斯方法的动平衡机动态测量不确定度分析

被引:5
作者
张健
王庆九
武建伟
马志勇
机构
[1] 浙江大学机械系机械设计研究所
关键词
影响系数; 动态不确定度; 贝叶斯方法; MCMC;
D O I
10.19650/j.cnki.cjsi.2010.04.029
中图分类号
TH877 [动平衡试验机];
学科分类号
0804 ; 080401 ; 081102 ;
摘要
以影响系数法为基础建立了动平衡测量模型,但是ISO-GUM提供的分析测量不确定度的方法无法解决其非线性,并且无法体现其测量系统全寿命周期内的动态性。针对这一问题,通过建立动平衡量与振动响应及影响系数的概率传递关系,利用Monte Carlo仿真方法计算动平衡量测量值的概率分布;同时,通过周期性的计量校准追踪影响系数的动态性,并利用贝叶斯方法抑制测量噪声对影响系数动态估计的干扰;最后,通过更新影响系数的分布将系统状态的动态性反映到测量不确定度的分析中。实验结果证明,该方法能够有效准确地追踪系统的动态性,并且能够在测量系统的全寿命周期内精确地反映测量系统的测量不确定度。
引用
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[1]  
Hierarchical Bayesian Calibration and On-line Updating Method for Influence Coefficient of Automatic Dynamic Balancing Machine[J]. ZHANG Jian, WU Jianwei, and MA Zhiyong Mechanical Design Institute, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China.Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2009(06)
[2]   蒙特卡罗方法在复杂模型测量不确定度评定中的应用 [J].
王伟 ;
宋明顺 ;
陈意华 ;
顾龙方 ;
陶靖轩 .
仪器仪表学报, 2008, (07) :1446-1449
[3]  
测量系统分析与动态不确定度及其应用研究[D]. 谢少锋.合肥工业大学 2003
[4]  
Estimation of the uncertainty of indirect measurements from the propagation of distributions by using the Monte-Carlo method: An overview[J] . M. ángeles Herrador,Agustín G. Asuero,A. Gustavo González.Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems . 2005 (1)
[5]  
WinBUGS - A Bayesian modelling framework: Concepts, structure, and extensibility[J] . David J. Lunn,Andrew Thomas,Nicky Best,David Spiegelhalter.Statistics and Computing . 2000 (4)
[6]  
Evolution of modern approaches to express uncertainty in measurement. KACKER R,SOMMER K D,KESSEL R. Metrologia . 2007