静态误差理论及数据处理综合应用报告

静态误差理论及数据处理综合应用报告经过一个阶段的学习，对静态误差理论及数据处理有了一定的了解。误差理论从产生到发展，经历了很长一段时间。所谓误差就是测得值与被测量的真值之间的差。研究误差主要意义在于：正确认识误差的性质，分析误差产生的原因，从根本上，消除或减小误差；正确处理测量和实验数据，合理计算所得结果，通过计算得到更接近真值的数据；正确组织实验过程，合理设计、选用仪器或测量方法，根据目标确定最佳系统。精度是反映测量结果与真值接近程度的量，它与误差的大小相对应，误差小则精度高，误差大则精度低，精度可分为准确度、精密度和精确度。一个测量的完整过程往往包括四个步骤：1、根据测量任务,运用相应的测量原理,设计出正确的测量方法。2、合理地选择仪器、元件和拟定测量部署。3、测量,与标准值进行比较。4、数据处理,从而得出最后的测量结果。实践证明，测量总是存在着误差，而误差又必然在测量中产生[1]。任何测量结果总是不可能准确地等于被测量的真值。根据误差的性质，测量误差可以分为系统误差、随机误差和粗大误差。针对不同的测量情况，测量误差可以用绝对误差和相对误差来表示。误差的主要来源主要包括测量装置误差，测量环境误差，测量方法误差和测量人员误差。对于误差，以径向三维激光扫描仪的测量误差分析为例。从误差理论来分析，径向扫描系统测量误差可分为系统误差和偶然误差。系统误差引起三维激光扫描点的坐标偏差，可通过公式改正或修正系统予以消除或减小。测量系统的偶然性误差是一些随机性误差的综合体现。三维激光脚点测量误差的影响因素较多，大致可分为三类：仪器误差、与目标物体反射面有关的误差、外界环境条件。仪器误差是仪器本身性能缺陷造成的测量误差，包括激光测距的误差、扫描角度测量的误差；与目标物体反射面有关的误差主要包括目标物体反射面倾斜的影响和表面粗糙度的影响；外界环境条件主要包括温度、气压等因素[2]。误差的概念以及误差的分配与合成在精密仪器设计、智能仪器仪表设计中是一个重要的概念。误差的大小是仪器仪表性能的一个重要指标，而误差分配与合成原理的合理运用是实现仪器仪表性能的重要手段。在现在仪器仪表领域，设计与使用均以智能仪器仪表为主。对于智能仪器的设计，功能确定之后，关键是各个组成部分的选择问题。比如传感器信号调理电路、A/D转换器等主要部分，选择什么型号？根据什么标准来选择？众所周知，对于任何一个测试仪器来讲，都有精度要求。我们只要从仪器的精度指标出发，正确运用误差分配与合成原理，合理分配仪器仪表的各部分误差，这一问题便可迎刃而解，为智能仪器的设计带来很大的便利[3]。测量不确定度的概念是一种比误差的概念更为完备合理、可操作性强的评定测量结果的方法。测量不确定度是指测量结果变化的不肯定。它是表征被测量的真值在某个量值范围的一个估计，是测量结果含有的一个参数，用来表示被测量值的分散度。随机误差和系统误差一起作用产生测量的误差(总误差)及对测量的量的真值产生怀疑。国际计量组织提出了测量不确定度的概念。这一概念已成为一般计量学的重要内容，其在临床检验领域的重要性也在增加。测量不确定度的概念已经不单单被使用于计量学，已经慢慢地被其它领域所使用[4]。不确定度越小,测量结果的质量越好,水平越高,使用价值也越高;不确定度越大,测量结果的质量就差,水平越低,其使用价值也越低。在化学成分测量过程中有许多能引起不确定度的因素，它们可以来自：被测对象的定义不完善；取样带来的不确定度；被测对象的预富集或分离的不完全；基体影响和干扰；在抽样或样品制备过程中的沾污以及样品分析期间可能的变化，由于热状态的改变或光分解而引起样品的交叉沾污和来自实验室环境的污染，特别对痕量成分的分析尤为重要；在测量过程中对环境条件影响缺乏认识或环境条件的测量不够完善；实验人员读数不准；称量和容量仪器的不确定度；仪器的分辨率或灵敏度以及仪器的偏倚、分析天平校准中的准确度的极限、温度控制器可能维持的平均温度与所指示的设定的温度点不同、自动分析仪滞后等；测量标准和标准物质所给定的不确定度；从外部取得并用于数据的整理换算的常数或其它参数的值所具有的不确定度；在测量方法和过程中的某些近似和假设，某些不恰当的校准模式的选择；随机变化；等等[5]。比如，要计算氢氧化钾测量结果的不确定度。以盐酸作为标准滴定溶液，其物质的量浓度，用以测定某样品中所含氢氧化钾的质量分数，滴定消耗盐酸标准滴定溶液，计算氢氧化钾测量结果的不确定度。先建模：盐酸标准滴定溶液的相对不确定度：滴定管的不确定度：滴定时用的是B级滴定管，允许误差，滴定管带来的相对不确定度：氢氧化钾的相对分子质量的相对不确定度：查元素的相对原子质量表：。当取时，其相对不确定度可以忽略不计。称量的不确定度：设称取样品的质量为，来源于所用天平和砝码的相对扩展不确定度为。氢氧化钾的浓度：按的数学模型：氢氧化钾测量结果的不确定度：氢氧化钾相对标准不确定度按下式计算：相对扩展标准不确定度按下式计算：则最后可得测量结果表达式：回归分析是处理变量之间相关关系的一种数理统计方法。回归分析就是应用数学的方法，对大量的观测数据进行处理，从而得出比较符合事物内部规律的数学表达式。最小二乘算法通常与回归分析算法一起使用，利用已有的数据，假设初始回归参数方程，使用最小二乘算法估计出回归方程的参数，并结合实际情况对回归参数进行检验修正，最后获得与实际相符合的回归方程。利用该回归方程可针对实际情况做出一定的预测并可对此做出相对应的建议。漆雁斌、陈卫洪[6]将回归分析方法应用到了低碳农业发展影响因素的分析中，通过对农业总产值与化肥施用量、机械总动力以及农作物总播种面积进行回归分析后，发现化肥施用量对农业产值的影响极大，是制约低碳农业发展的重要因素。回归分析过程中首先运用普通最小二乘法估算出初始模型的模型参数，得到初始的回归方程。再通过统计检验以及实际经济意义检验对回归方程进行检验修正，最后获得与实际相符合的模型，并利用该模型进行模拟预测，并对此做出相应的结论和建议。回归分析方法在农业、生态环境等上的应用是为当代找准低碳生活、保护环境等的主要方法的重要手段。康海贵[7]等人则将回归分析运用娱实测沥青路面温度场分布规律的研究中，利用最小二乘法原理对沥青温度、气温和路面结构层深度进行了多元回归，得出了依据气温预估路面任意深度处温度的预估公式，并证明了其具有较好的精确性与实用性。回归分析法在电力负荷预测中也有着广泛的用途。最小二乘回归法被广泛地运用于模型预测估计中，利用已有的现成的数据，通过最小二乘算法进行回归分析，估计模型参数，并结合实际进行参数修正，最后获得与实际相符合的系统模型，并利用其来对实际过程进行预测估计。在电力系统中的运用就是一个典型的代表。偏最小二乘算回归分析是对最小二乘回归分析的改进，已被运用于电力系统短期负荷预测中。该方法可有效地进行数据准备和样本预处理，并可以对输入因素进行成分提取。提取出的成分具有线性无关的特点，对日负荷有较好的解释能力，且利于建模和预测。此方法的另一特点是可以消除输入因素的多重共线性，不需要大量样本作为输入[8.9]。最小二乘算法的改进算法也被广泛地运用于曲线曲面的拟合过程中。改进最小二乘算法还用到了权函数的概念[10]。回归分析法在医学方面也有着广泛的运用，利用已有的病例案例，回归分析各个病理特征，找到致病的主要因素，并对未知情况进行一定的预测，有助于提出相应的对策，对一些疾病的医治提供一定的帮助[11]。最小二乘算法还被运用于对桥梁断面气动导数的识别等非线性过程中，不过都是在最小二乘原理的基础上对其进行了改进修正[12]。也有人将回归分析运用于生活事件因素与心理健康状况的关系的分析中。经过调查收集相关资料获得相关数据，对数据回归分析得知影响作用较大的因素以人际关系和学习方面的问题为主，家庭因素和环境等因素作用相对较小[13]。最小二乘回归分析法在数据处理，模型分析预测等各方面中都有了广泛的运用。静态误差理论与数据处理的综合应用对仪器仪表的开发，系统对象数据的测量，系统模型的建立等都有着很大的作用，是必不可少的一部分。参考文献：伍林,金争,李汝恒.测量误差及相关问题[J].云南师范大学学报,1999,2:004.郑德华,沈云中,刘春.三维激光扫描仪及其测量误差影响因素分析[J].测绘工程,2005,14(2):32-34.庄严,段慧达.误差分配与合成原理在智能仪器设计中的应用[J].计量技术,2002(6):9-10.王治国,王薇,李小鹏.测量不确定度及其在临床检验中应用[J].中国卫生统计,2005,22(2):85-86.柯瑞华.化学成分测量不确定度的评定[J].冶金分析,2004,24(1):1-1.漆雁斌,陈卫洪.低碳农业发展影响因素的回归分析[J].农村经济,2010,2:19-23.康海贵,郑元勋,蔡迎春,等.实测沥青路面温度场分布规律的回归分析[J].中国公路学报,2007,20(6):13-18.王文圣,丁晶,赵玉龙,等.基于偏最小二乘回归的年用电量预测研究[J].中国电机工程学报,2003,23(10):17-21.张伏生,韩悌.基于偏最小二乘回归分析的短期负荷预测[J].电网技术,2003,27(3):36-40.曾清红,卢德唐.基于移动最小二乘法的曲线曲面拟合[J].工程图学学报,2004,25(1):84-89.汪建平,杨祖立,王磊,