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应变计重量传感器比对法校准中的动态离群点检测

本工作提出了一种利用动态校准过程通过比较分析彼此相对于时间移位的数据系列的稳健方法。通常Pearson的相关分析系数适用于此目的。但是,在某些情况下,该方法不能产生令人满意的结果,因为可以在为本文目的进行的研究结果中看到。动态时间扭曲方法可能是这个问题的解决方案,因为在比较使用Pearson方法完成的校准特征的形状时,它看起来更有效。所提出的方法还可以用于消除在复发检查过程中收集的动态异常值或应变计重量传感器滞后的分析。这一事实也使该方法成为消除校准过程中可能出现的不正确数据系列的良好工具,例如,由于安装在校准台中的故障装置。本文介绍了使用所提出的方法消除模拟校准台中获得的不正确动态特性的示例。此外,本文还介绍了对模拟数据进行的对比分析,以及实验室实验的结果。


简介:构建配备有信号调节器的电子测量装置通常在校准过程中完成。这与最终用户希望使用已知精度的设备进行测量,在特定测量单元中校准并满足确定设备参数的标准要求,在其被利用的区域中有价值这一事实有关。 。上述校准过程主要适用于正在进行验证并经批准用于日常生活和工业,医疗或军事目的的测量设备[ 1]。值得强调的是,定期进行校准是为设备提供足够精度的方法之一。有关校准称重装置的方法的相关规定将在以下组织的建议中包含:EURAMET-欧洲国家计量研究所校准指南[ 2 ],OIML-国际法定计量组织[ 3] ],或NIST-国家标准与技术研究所[ 4 ]。必须提到的是,校准称重设备的方法通过将合适的负载上的力传感器[主要是基于作为静态过程进行的研究2,3,5,6 ]。


该工作提供了可以应用于设备的校准阶段之一的示例方法,其中比较在动态测试期间获得的一组特征是至关重要的。作为这种研究的结果,获得了显示要比较的特征的时间序列。Pearson相关系数法的比较通常用于此目的。然而,这种方法在时间序列偏移等因素中并不稳健,这使得结果不可靠。因此,该工作的作者建议使用DTW(动态时间扭曲)方法以消除不便。它允许在校准过程中确定的时间单位内进行模型设备和被测机器的时间特性比较测试。使用该解决方案的另一个优点可以是有效地消除不正确进行的实验,这可能源于诸如设备不完善,人为因素或完成测试的环境之类的条件。这一方面将在目前的工作中得到密切研究。


本文的其余部分按照以下结构进行组织。首先,描述了称重装置校准的方法和应用于动态校准的DTW方法。然后,将呈现对于缺乏时间流同步而鲁棒的算法的概念,其是比较校准测试的结果。本文的最后部分将包含使用配备应变传感器的测量装置进行的模拟和实验研究的结果。


2.称重仪器校准程序

新建的称重仪器的校准测试基于其与参考模型的比较。通常,仅进行静态测试的程序。在这种情况下,执行在某些规范内定义的一组动作。在下面的阶段中,进行比较,例如动态试验,重换能器在致动所述换能器以正弦振动的形式的激励的响应可以完成[ 7,8,9,10,11 ]。在某些情况下,有必要比较模型和测试换能器的时间序列特征,在本工作中,在下文中将其称为“动态特性”。


重要的是要强调在校准过程的所有阶段(图1),温度,压力和相对空气湿度等参数必须保持不变。

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在整个过程中,必须始终应用精确的负载测量,定期校准并根据测试设备上的绑定标准[ 12 ]进行验证。然后可以如下进行校准过程。在保持上述条件的情况下,应进行重复性测试,该测试包括在应变传感器上重复施加相同的负载。这些过程随后指示,与使用的执行的过程的错误的测试?用于秤的先前确定的测试点≥5不同的测试负载。此测试的目的是评估设备操作的整个范围。在下一个测试中(图2),将测试载荷放置在应变仪传感器的区域和称重仪器的质量中间[ 13 ]。它通过在设备上放置负载(图2)来执行:①在中心; ②向左前进; ③左后方; ④右后方; 和⑤向右前进。在测试期间,首先将载荷放置在位置①,然后将载荷移动到其他四个位置。在测试结束时,将负载再次置于位置①。

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至关重要的是,每当负荷被移除时,秤应显示值0.最后阶段包括辅助测试,例如:线性测试,滞后测试,皮重测试,时间指示稳定性测试,磁场影响测试和最小质量测试,其被用来定义可应用[最小负载13,14 ]。


上面提到的称重仪器的静态校准过程通常用于标准化机构的上述建议。然而,有时可能以比较该模型的工作,并在动态状态[所述测试的器件是必要的8,15,16 ]。应变计校准,例如,用于检查患者的稳定性,称重流量计或测量动态偏转和应变的系统[ 17]可以作为例子。在这种比较期间,在换能器工作中可能出现误差,这可以在静态校准期间预先消除。然而,有时,在进行时间序列特征的比较时,错误执行的实验可能导致所获得的比较结果的不一致性,例如,10次测试。可能看起来在这一系列测试期间进行的测量可能彼此不同,并且进行比较的人可能发现难以排除错误的测试。


通过消除不连贯的时间序列特征,Pearson的相关方法在这里似乎很有用。然而,在时间序列具有不同长度,相对于彼此移位,在时间上彼此不同步的情况下(例如,在均匀时间缩放或时间扭曲的情况下)或者不具有相同的幅度[ 18,19]。例如,在称重传感器的动态测试中,在三次重复实验中,将获得质量增加的时间依赖性的三个特征。虽然特征几乎相同,但是在时间上相互移动,但线性相关方法将不会有效,因此,如果任何特征发散,则比较结果将不会给出可靠的响应。


应当强调的是,虽然估计静态试验的单个测量结果的不确定性[ 20,21 ]有一个工具,使消除了与使用统计方法[离群样品22,23 ]。然而,上述方法可以仅在条件是样品正态分布应用[ 24,25,26 ]。遗憾的是,对于适用于动态测量的上述缺乏同步,没有一种工具可靠。


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