CN108362911A - 一种基于最小二乘法和插值法的流速仪标定方法 - Google Patents
一种基于最小二乘法和插值法的流速仪标定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108362911A CN108362911A CN201810132095.0A CN201810132095A CN108362911A CN 108362911 A CN108362911 A CN 108362911A CN 201810132095 A CN201810132095 A CN 201810132095A CN 108362911 A CN108362911 A CN 108362911A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- error
- formula
- point set
- standard
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 65
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 16
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims description 4
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 108010074506 Transfer Factor Proteins 0.000 description 1
- HUTDUHSNJYTCAR-UHFFFAOYSA-N ancymidol Chemical compound C1=CC(OC)=CC=C1C(O)(C=1C=NC=NC=1)C1CC1 HUTDUHSNJYTCAR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P21/00—Testing or calibrating of apparatus or devices covered by the preceding groups
- G01P21/02—Testing or calibrating of apparatus or devices covered by the preceding groups of speedometers
- G01P21/025—Testing or calibrating of apparatus or devices covered by the preceding groups of speedometers for measuring speed of fluids; for measuring speed of bodies relative to fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/17—Function evaluation by approximation methods, e.g. inter- or extrapolation, smoothing, least mean square method
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Measuring Volume Flow (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
Abstract
一种基于最小二乘法和插值算法理论的数据标定方法。通过对仪器真实测量的标准点和测试点之间的关系进行分析和误差计算，并采用最小二乘法进行数据拟合，得到数据之间的关系表达式，利用关系表达式构造相应的插值法模型，实现对标准点的调整和误差校正功能。在YSD5流速仪测量值的数据标定实验中，对该方法的可行性进行了验证，并给出了误差对比的实验结果。在数据标定中，运用了该方法实现了对标准点的调整和误差校正，避免人为调整基准点，在实际的数据标定中具有很好的适用性。
Description
技术领域
本发明涉及流速测定技术领域，具体涉及一种基于最小二乘法和插值法的流速仪标定方法。
背景技术
随着流速仪测量精度的不断提高，对于其测量参数的标定和校正也提出了很高的要求。一般的流速仪都是通过流速传感器采集到的水流速频率值，然后经过处理转换成相应的流速数据。但是实际应用中，不同的测量环境和不同的仪器外壳对测量参数的准确度是有差异的，因此，为了减小温度、水压等外界因素对测量参数的影响，实际测量中通常会对测量参数进行一定的数据标定，即在测量中引入一定数量的基准参考点。
为了进行测量参数标定，传统的标定方法是通过对所测得的数据点(包含转数值和流速值)进行分段数据处理，对每个相邻测量参数点进行斜率和偏移常数的求解，再根据相邻测量参数的斜率数值进行分析筛选，选取出较为合适的基准数据点。由于传统的标定方法是基于测量参数变化率模型，因此它只适合于测量数据点波动不是很大，转数值和流速值基本满足线性关系，而对测量数据点波动很大，无法近似线性关系，利用该方法处理后选出的基准点进行误差计算得到的误差很大，并且该方法无法实现对较大的误差进行自动校正，进而使得误差校正过程变得较为复杂繁琐，难以直接推广应用。
现有的数据处理方法中，基于最小二乘法的数据处理是较为常用的手段之一，基于最小二乘法的数据处理可分为最小二乘法线性拟合和最小二乘法非线性拟合。其中，最小二乘法线性拟合的原理为：
(xi，yi)(i＝1，2，3，...，n)为二维直角坐标系中被测实际直线上的采样点坐标值。设由采样点坐标值建立的最小二乘理想直线方程为:y＝a*x+b其中a、b为待定系数，则残余方程为:εi＝yi-(axi+b)，i＝1，2，3...，n最小二乘法的目标函数为:而它的约束条件是使目标函数达到最小值，则有：
将(1)式简化并求得最小二乘直线的待定参数a和b为：
根据(2)式，可得直线拟合方程y＝a*x+b。
最小二乘法非线性拟合的原理为：
在最小二乘法非线性拟合中，它的实际含义同样是寻求一个函数y＝f(x)，使在某种准则下与所有数据点最为接近，拟合时选用一定的基函数形式，如：y＝a0+a1/x其中y是关于系数a＝(a0，a1，a2...an-1，an)T的非线性函数，对于上述基函数模型，可将代入模型，则模型可变成由原始数据(xi，yi)(i＝1，2，3，...，n)变换计算出利用线性拟合法可求出a0和a1，从而得出y＝a0+a1/x非线性拟合关系式。
发明内容
为了克服现有技术的上述问题，本发明提出了一种基于最小二乘法和加权插值算法理论的基准点调整误差校正方法，是在将所有的仪器测量真实值进行线性和非线性拟合的基础上，重新对误差计算，构建误差校正模型，进而实现对测试点产生的误差进行高精度校正。同时为了分析本发明的可行性，利用多台流速仪实测的多组数据进行验证。本发明方法不仅可以自动进行误差校正，而且可以自动输出基准点拟合曲线，满足测试点集的误差要求，具有良好的应用价值。
本发明的理论基础为：
流速仪的数据源由流速仪真实测量的16组标准数据点集、任意组正向测试点集以及任意组反向测试点集组成。所有数据点集分别由流速仪真实测量的流速V和涡轮转数N组成，正向测试点表示涡轮顺时针旋转时测量的流速V和涡轮转数N，反向测试点表示涡轮逆时针旋转时测量的流速V和涡轮转数N，由于流速V与涡轮转数N的关系应为线性关系，关系如(3)式所示：
V＝K*N+C (3)
其中，K表示线性关系系数，C表示偏移常数。而基准点集是从16组标准点集选取出来，并且需要满足根据基准点集进行误差计算的所有测试点集在误差范围之内。
理论上流速仪真实测量的流速V和涡轮转数N应该满足上述关系，但是由于实际仪器误差与测量误差影响，N与V无法满足标准线性关系。为了减少误差需要在满量程测量中尽可能均匀的采集标准数据点集，因此可以认为在每个相邻点集的关系满足线性关系，关系如(4)式所示：
V＝Ki*N转数+C (4)
其中，Ki表示相邻两个标准数据点集的斜率，表达式如(5)式所示：
(Ni，Vi)(i＝1，2，3，...，16)表示流速仪所测量的16组标准数据点集。
测试点由流速仪真实测量的任意组正向测试点集和任意组反向测试点集组成。流速仪测量的流速记为V标，涡轮转速记为N转数，理论上V标与N转数的关系应该满足(4)式，但是由于仪器测量时存在的误差，因此V标≈K′*N转数+C，而K'的确定是根据涡轮转速N转数，所属的区段的斜率，计算公式如(6)式所示：
根据标准点集所产生的区段斜率，对测试点集进行误差计算，由于V实是根据N转数所属的区段斜率进行计算得出，而V标真实测量所得，因此根据相对误差的计算公式可知，误差根据上述误差计算方法可知，而V实＝K*N转数+C，可知误差的计算公式可以转化成如式(7)所示：
由上述误差计算公式可知，V标是根据流速仪真实测量的流速值；N转数是根据流速仪真实测量的涡轮转数；常数C是16组标准数据点集形成的总体线性关系的偏移量，它是常量；K是根据N转数的数值范围进行确定，能够影响误差的即是斜率K值，因此，对K-N曲线的研究对误差计算和校正很有必要。
基于上述原理，本发明所采用的技术方案是：
一种基于最小二乘法和插值算法理论的数据标定方法。通过对仪器真实测量的标准点和测试点之间的关系进行分析和误差计算，并采用最小二乘法进行数据拟合，得到数据之间的关系表达式，利用关系表达式构造相应的插值法模型，实现对标准点的调整和误差校正功能。
由于流速V与涡轮转数N的关系是线性关系，因而理论上斜率K与涡轮转数N是反函数关系，即关系，但是实际上，计算得出的K与N的数值均是离散点集，若通过离散点集相连进行曲线绘制，无法得出最接近真实的K值，因此，对K与N的关系曲线进行算法拟合。最小二乘法是工程实践中，应用最为广泛的曲线拟合方法。对于无约束最优化问题，最小二乘的形式如式(8)所示：
其中，ri(x)(i＝1，2，...，m)成为残量方程，当r(x)是x的线性函数时，(1)称为线性最小二乘问题，当r(x)是x的非线性函数时，(2)称为非线性问题，其矩阵向量形式为其中
最小二乘问题在科学实验科学计算预测预报模拟设计与工程技术等许多领域有广泛的应用，尤其是数据拟合。对于方程组的求解，无论是线性的还是非线性的都有很多方法可供选择，其中最小二乘方法是最常用的方法。因此，对于V-N曲线的拟合采用线性最小二乘法，而K-N曲线拟合采用非线性最小二乘法。
针对16组标准数据点集，流速V与转数N是近似线性关系，采用线性最小二乘法进行线性拟合，得出V与N的线性关系式，且得到16组标准数据点集的偏移常数C；在16组标准数据点集中，斜率K与转数N是近似反函数的关系，采用非线性最小二乘法进行非线性拟合，可以得出的关系式，根据关系式可以得出任意转数N值对应的斜率K值。
针对任意组正向测试点集，流速V与转数N同样采用线性最小二乘法进行线性拟合，得到关系式V正＝K正*N正+C正，斜率K与转数N是采用非线性最小二乘法进行非线性拟合，得到关系式同理，可得到反向测试点集的流速V与转数N关系式V反＝K反*N反+C反，斜率K与转数N关系式根据上式可以得出误差计算式如式(9)所示：
根据仪器测量标准，正向数据点集和反向数据点集的误差需要小于等于5％，若误差大于5％需要对原始16组数据点集进行调整，需要进行误差校正过程。
根据正向测试点的误差值与其最近邻的反向测试点的误差值，对原始的16组标准点进行调整，并计算出误差最小的点，进而将误差最小点作为16组标准点。令正向测试点集为其中i＝1,2,3…16，反向测试点集为其中i＝1,2,3…16。
(1)对正向测试点计算得出的误差进行遍历，找出误差大于5％的点在通过遍历反向测试点集的误差，找出与正向测试点最邻近的反向测试点，当时，令最邻近的点为当时，令最邻近的点为
(2)遍历16组标准点集，找出满足条件的所有点集，令其为(Nλ，Kλ)，根据误差分析可知，这些点集即为需要校正的点集。根据非线性最小二乘法拟合，正向测试点拟合曲线为反向测试点拟合曲线为对于需要校正的点(Nλ，Kλ)，分别向正向拟合曲线和反向拟合曲线做投影，即带入拟合曲线对K值进行求解，正向的反向的根据预处理中得到的正向与反向线性拟合关系，可以得到正向偏移度计算式如式(10)所示：
反向偏移度计算式如式(11)所示：
根据偏移度的计算式可知，当偏移度ω越大，说明标准点的偏移程度越大，需要将标准点向ω减小的方向进行调整，而上述公式可知，当ω正＞ω反时，需要将标准点向正向测试曲线方向进行调整；反之，即需要将标准点向反向测试曲线方向进行调整。基于以上理论，可以得出标准点误差校正公式如式(12)所示：
对应的标准点校正公式如式(13)所示：
经过数据预处理部分，可知正向测试点集的N-V线性拟合关系式为正向测试点集的N-K非线性拟合关系式为反向测试点集的N-V线性拟合关系式为反向测试点集的N-K非线性拟合关系式为计算所有的正向测试点集与反向测试点集的误差，然后通过遍历正向测试点集和反向测试点集的误差，判断是否进行误差校正，若存在测试点集的误差大于5％，则对标准点集自动进行误差校正，直至所有的测试点集的误差均小于5％；若所有测试点集误差均小于等于5％时，说明标准点集已经符合误差标准，将正常的标准点集进行输出，并将标准点集的N-K拟合曲线进行输出。数据处理流程图如图1所示。
从图1处理流程可以看出，基于偏移度加权插值算法的误差校正模型，根据正反向偏移度的数值，实现了自动对误差较大的点进行校正的处理，并不断遍历误差大小，直至所有的误差值达到小于5％的要求，较原有手动进行误差校正有了明显的提升，且在任何数据标定中具有较高的普遍适用性。
本发明的有益效果为：针对传统流速仪数据标定方法难以有效处理正反向测试点误差的情况，提出了一种基于最小二乘法和加权插值算法理论的基准点调整误差校正方法。通过对流速仪真实测量的标准点集和测试点集进行最小二乘法拟合，进而得到V-N和K-N曲线关系式，由此关系式得到所有测试点集的误差值，若出现不符合误差范围的误差值，即采用偏移度加权插值校正方法进行误差校正，进而满足所有测试点的误差值在误差范围之内。通过YSD5本安型流速测量仪对真实数据采集的验证实验可知，利用本发明的数据标定方法可有效的校正误差，并且满足多点自动校正，同时该方法可应用于其他仪器的数据标定中，在实际仪器测量参数标定中具有良好的应用。
附图说明
图1为本发明的一种基于最小二乘法和插值法的流速仪标定方法的数据处理流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的阐述，但是本发明不局限于以下实施例。
为了验证本发明提出基于最小二乘法和加权插值算法的误差校正方法的可行性，利用YSD5矿用本安型流速测量仪对数据进行采集，分别采集了16组标准数据点集(表1)、8组正向测试点集和8组反向测试点集(表2)。表1为标准数据点集表，表2为正向和反向测试点集表。
表1
| 序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 转数N | 0 | 1.06 | 5.00 | 11.99 | 20.32 | 28.30 | 38.32 | 45.30 |
| 流速V | 0.039 | 0.054 | 0.105 | 0.192 | 0.299 | 0.397 | 0.509 | 0.591 |
| 序号 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 转数N | 55.59 | 61.8 | 79.08 | 108.75 | 136.48 | 179.43 | 251.18 | 289.46 |
| 流速V | 0.711 | 0.783 | 0.982 | 1.315 | 1.597 | 2.019 | 2.789 | 3.178 |
表2
对上述的数据点集进行最小二乘法拟合，可以得到标准数据点集N-V线性拟合关系式为y＝-7.69+92.22*x，N-K非线性拟合关系式为
y＝1.32+(-3.8349991E-003)*x+(5.1891949E-005)*x2+(-4.1341339E-007)*x3+(1.4983539E-009)*x4+(-109522209E-012)*x5；正向测试点集N-V线性拟合关系式为y＝-10.67+92.54*x，N-K非线性拟合关系式为
y＝1.23+(-2.1665289E-003)*x+(1.8311052E-005)*x2+(-6.5176853E-008)*x3+(7.3100682E-011)*x4；反向测试点集N-V线性拟合关系式为y＝-9.49+92.40*x，N-K非线性拟合关系式为
y＝1.23+(-3.0110901E-004)*x+(-9.6869353E-006)*x2+(6.2269383E-008)*x3+(-1.0618804E-010)*x4；根据测试点集转数N带入标准点集N-K非线性拟合关系式中求得对应的K值，按照误差计算公式可知正、反向测试点集误差值如表3所示，表3为正向和反向测试点集误差表：
表3
| 正向点序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 误差％ | 2.8947 | -6.8254 | -5.6478 | -4.2454 | -1.8648 | 1.5431 | -0.502 | -1.117 |
| 反向点序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 误差％ | -2.987 | -7.853 | -5.6522 | -4.0121 | -3.1665 | -1.1259 | -0.2135 | -0.2484 |
由表3的误差值可知，测试点集2、3、4点的误差值均较大，若通过传统手动更改数值必将会影响其他正常误差值的点集，因此，在测试点2～4区段内，计算机自动采用偏移度加权插值校正方法，将误差调整到正常范围，调整后的误差表如表4所示，表4为正向测试点集表：
表4
| 正向点序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 误差％ | 4.5724 | -4.0476 | -2.247 | -2.2561 | -1.5081 | 0.3655 | 0.6633 | 0.1647 |
| 反向点序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 误差％ | -1.1688 | -4.9516 | -2.3123 | -2.089 | -2.9349 | -2.586 | 0.9964 | 1.033 |
由表4可以看出，基于最小二乘法和加权插值算法理论的校正方法可以有效的调整基准点的数值，在不影响到其他正常基准点的前提下，将所有测试点的误差减小到误差要求内，且该方法可应用于其他仪器的数据标定中，具有广阔的应用范围和良好的实际应用性。
Claims (5)
1.一种基于最小二乘法和插值算法理论的数据标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
计算所有的正向测试点集与反向测试点集的误差；
通过遍历正向测试点集和反向测试点集的误差，判断是否进行误差校正；
若存在某一测试点集的误差大于5％，则对标准点集自动进行误差校正，直至所有的测试点集的误差均小于5％；
若所有测试点集误差均小于等于5％时，说明标准点集已经符合误差标准，将正常的标准点集进行输出，并将标准点集的N-K拟合曲线进行输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于最小二乘法和插值算法理论的数据标定方法，其特征在于，认为在满量程测量中的采集标准数据点集在每个相邻点集的关系满足线性关系，关系如(Ⅰ)式所示：
V＝Ki*N转数+C (Ⅰ)；
其中，V表示流速仪真实测量的流速，N表示涡轮转数，C表示偏移常数，Ki表示相邻两个标准数据点集的斜率，表达式如(Ⅱ)式所示：
n为正整数；(Ni，Vi)(i＝1，2，3，...，n)表示流速仪所测量的第i组标准数据点集。
3.根据权利要求1所述的一种基于最小二乘法和插值算法理论的数据标定方法，其特征在于，令V标≈K′*N转数+C，式中，K'计算公式如式(Ⅲ)所示：
4.根据权利要求1所述的一种基于最小二乘法和插值算法理论的数据标定方法，其特征在于，利用最小二乘法线性拟合的误差计算式如式(Ⅳ)所示：
5.根据权利要求1所述的一种基于最小二乘法和插值算法理论的数据标定方法，其特征在于，偏移度加权插值校正方法具体包括：
1)对正向测试点计算得出的误差进行遍历，找出误差大于5％的点在通过遍历反向测试点集的误差，找出与正向测试点最邻近的反向测试点，当时，令最邻近的点为当时，令最邻近的点为
2)遍历16组标准点集，找出满足条件的所有点集，令其为(Nλ，Kλ)，这些点集即为需要校正的点集；根据非线性最小二乘法拟合，正向测试点拟合曲线为反向测试点拟合曲线为对于需要校正的点(Nλ，Kλ)，分别向正向拟合曲线和反向拟合曲线做投影，即带入拟合曲线对K值进行求解，正向的反向的根据预处理中得到的正向与反向线性拟合关系，可以得到正向偏移度计算式如式(Ⅴ)所示：
反向偏移度计算式如式(Ⅵ)所示：
当偏移度ω越大，说明标准点的偏移程度越大，需要将标准点向ω减小的方向进行调整；当ω正＞ω反时，需要将标准点向正向测试曲线方向进行调整；反之，即需要将标准点向反向测试曲线方向进行调整；
标准点误差校正公式如式(Ⅶ)所示：
对应的标准点校正公式如式(Ⅷ)所示：
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810132095.0A CN108362911B (zh) | 2018-02-09 | 2018-02-09 | 一种基于最小二乘法和插值法的流速仪标定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810132095.0A CN108362911B (zh) | 2018-02-09 | 2018-02-09 | 一种基于最小二乘法和插值法的流速仪标定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108362911A true CN108362911A (zh) | 2018-08-03 |
| CN108362911B CN108362911B (zh) | 2022-02-08 |
Family
ID=63005517
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810132095.0A Expired - Fee Related CN108362911B (zh) | 2018-02-09 | 2018-02-09 | 一种基于最小二乘法和插值法的流速仪标定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108362911B (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110657833A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-01-07 | 湖南银河电气有限公司 | 一种用于高精度源表一体化测量设备的新型校准方法 |
| CN111487440A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-08-04 | 大连凌海华威科技服务有限责任公司 | 一种五孔探针的标定方法 |
| CN111504428A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-08-07 | 合肥科迈捷智能传感技术有限公司 | 一种热式气体流量计快速标定方法 |
| CN111783028A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-16 | 重庆电子工程职业学院 | 数据筛选补偿算法 |
| CN113063966A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-07-02 | 杭州佐格通信设备有限公司 | 一种修正装置、修正方法及测量方法 |
| CN115993569A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-04-21 | 广州思林杰科技股份有限公司 | 用于lcr测试仪的快速校准方法及系统 |
| CN117214461A (zh) * | 2023-08-31 | 2023-12-12 | 江苏微之润智能技术有限公司 | 一种基于融合算法的悬翼式流速仪标定方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU903711A1 (ru) * | 1980-01-29 | 1982-02-07 | Ленинградский Гидромелиоративный Институт | Способ тарировани гидрометрических сооружений на гидромелиоративных системах |
| CN1100202A (zh) * | 1993-09-06 | 1995-03-15 | 水利部南京水利水文自动化研究所 | 一种旋桨流速仪的检定方法及设备 |
| US5429002A (en) * | 1994-05-11 | 1995-07-04 | Schlumberger Industries, Inc. | Coriolis-type fluid mass flow rate measurement device and method employing a least-squares algorithm |
| EP1150103A1 (en) * | 1998-10-26 | 2001-10-31 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method of setting flow coefficient and flow meter |
| CN1474187A (zh) * | 2003-04-01 | 2004-02-11 | 水利部南京水利水文自动化研究所 | 流速仪的检定方法及其检定安装设备 |
| JP2005172669A (ja) * | 2003-12-12 | 2005-06-30 | Mitsutoyo Corp | 内挿誤差補正方法及び装置 |
| CN101251548A (zh) * | 2008-04-02 | 2008-08-27 | 水利部南京水利水文自动化研究所 | 旋桨流速仪标准修订值低速直线公式的设计方法 |
| WO2015055209A1 (en) * | 2013-10-14 | 2015-04-23 | Flonidan A/S | Flow meter algorithm |
| CN105954543A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-09-21 | 江苏南水水务科技有限公司 | 一种流速仪高速直线公式积分检定法及其检定设备 |
-
2018
- 2018-02-09 CN CN201810132095.0A patent/CN108362911B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU903711A1 (ru) * | 1980-01-29 | 1982-02-07 | Ленинградский Гидромелиоративный Институт | Способ тарировани гидрометрических сооружений на гидромелиоративных системах |
| CN1100202A (zh) * | 1993-09-06 | 1995-03-15 | 水利部南京水利水文自动化研究所 | 一种旋桨流速仪的检定方法及设备 |
| US5429002A (en) * | 1994-05-11 | 1995-07-04 | Schlumberger Industries, Inc. | Coriolis-type fluid mass flow rate measurement device and method employing a least-squares algorithm |
| EP1150103A1 (en) * | 1998-10-26 | 2001-10-31 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method of setting flow coefficient and flow meter |
| CN1474187A (zh) * | 2003-04-01 | 2004-02-11 | 水利部南京水利水文自动化研究所 | 流速仪的检定方法及其检定安装设备 |
| JP2005172669A (ja) * | 2003-12-12 | 2005-06-30 | Mitsutoyo Corp | 内挿誤差補正方法及び装置 |
| CN101251548A (zh) * | 2008-04-02 | 2008-08-27 | 水利部南京水利水文自动化研究所 | 旋桨流速仪标准修订值低速直线公式的设计方法 |
| WO2015055209A1 (en) * | 2013-10-14 | 2015-04-23 | Flonidan A/S | Flow meter algorithm |
| CN105954543A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-09-21 | 江苏南水水务科技有限公司 | 一种流速仪高速直线公式积分检定法及其检定设备 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110657833A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-01-07 | 湖南银河电气有限公司 | 一种用于高精度源表一体化测量设备的新型校准方法 |
| CN111487440A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-08-04 | 大连凌海华威科技服务有限责任公司 | 一种五孔探针的标定方法 |
| CN111504428A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-08-07 | 合肥科迈捷智能传感技术有限公司 | 一种热式气体流量计快速标定方法 |
| CN111504428B (zh) * | 2020-06-12 | 2022-05-10 | 合肥科迈捷智能传感技术有限公司 | 一种热式气体流量计快速标定方法 |
| CN111783028A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-16 | 重庆电子工程职业学院 | 数据筛选补偿算法 |
| CN111783028B (zh) * | 2020-06-29 | 2023-04-28 | 重庆电子工程职业学院 | 数据筛选补偿算法 |
| CN113063966A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-07-02 | 杭州佐格通信设备有限公司 | 一种修正装置、修正方法及测量方法 |
| CN115993569A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-04-21 | 广州思林杰科技股份有限公司 | 用于lcr测试仪的快速校准方法及系统 |
| CN115993569B (zh) * | 2022-12-26 | 2024-01-26 | 广州思林杰科技股份有限公司 | 用于lcr测试仪的快速校准方法及系统 |
| CN117214461A (zh) * | 2023-08-31 | 2023-12-12 | 江苏微之润智能技术有限公司 | 一种基于融合算法的悬翼式流速仪标定方法 |
| CN117214461B (zh) * | 2023-08-31 | 2024-04-09 | 江苏微之润智能技术有限公司 | 一种基于融合算法的悬翼式流速仪标定方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108362911B (zh) | 2022-02-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108362911A (zh) | 一种基于最小二乘法和插值法的流速仪标定方法 | |
| CN110514391B (zh) | 一种五孔压力探针测量三维流场不确定度评定方法 | |
| KR101908865B1 (ko) | 기온 측정 자료의 품질 분석방법 | |
| CN103969614B (zh) | 一种数字万用表的校准方法 | |
| CN109580033A (zh) | 一种混凝土坝分布式光纤测温数据误差补偿方法 | |
| CN110346005B (zh) | 基于深度学习的科里奥利质量流量计数字信号处理方法 | |
| CN109990712A (zh) | 一种测宽仪在线校准方法 | |
| CN104406715A (zh) | 一种遥感估算地表感热/潜热通量的精度评价方法及系统 | |
| CN110553631B (zh) | 一种关于水位流量关系的水位测量系列误差分析方法 | |
| CN112229454A (zh) | 测量烟用吸阻标准件流量压差曲线的系统和方法 | |
| CN109855583A (zh) | 三坐标测量机测量不确定度的确定方法 | |
| Calkins et al. | A practical method for evaluating measurement system uncertainty | |
| US6560562B2 (en) | Method of estimating precision of apparatus | |
| CN111122189B (zh) | 燃气设备的测试台位不确定度测定方法及热效率测定方法 | |
| CN114459573A (zh) | 超声波燃气表的新型校准模型、校准方法及超声波燃气表 | |
| CN104819703B (zh) | 一种用于倾角传感支点的倾斜角度参数拟合方法 | |
| CN110048402B (zh) | 一种两阶段电网参数估计方法 | |
| CN106227150A (zh) | 一种基于软件标定精度的方法和装置 | |
| CN111123406A (zh) | 手持气象仪温度数据拟合方法 | |
| CN111336964A (zh) | 基于单轴对称标准器的误差补偿方法与测量误差评价方法 | |
| CN110470925A (zh) | 一种基于可拓关联函数的电驱动力总成可靠度测试方法 | |
| CN106525180B (zh) | 天然气压缩因子计算方法 | |
| Menabde et al. | Use of the theory of measurement uncertainty in procedures for data processing and results obtained by checking-calibration gas flow meters | |
| CN117214461B (zh) | 一种基于融合算法的悬翼式流速仪标定方法 | |
| CN109726429A (zh) | 一种零件小圆弧采样数据拟合处理优化方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20220208 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |