CN116609552A - 一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备 - Google Patents
一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116609552A CN116609552A CN202310879686.5A CN202310879686A CN116609552A CN 116609552 A CN116609552 A CN 116609552A CN 202310879686 A CN202310879686 A CN 202310879686A CN 116609552 A CN116609552 A CN 116609552A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- class
- wind speed
- uncertainty
- parameter
- wind
- 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
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 107
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 109
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 45
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 5
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 4
- 238000013215 result calculation Methods 0.000 claims description 4
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical class O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 9
- 238000011077 uniformity evaluation Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 3
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 238000013112 stability test Methods 0.000 description 2
- 239000003570 air Substances 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- BJQHLKABXJIVAM-UHFFFAOYSA-N bis(2-ethylhexyl) phthalate Chemical compound CCCCC(CC)COC(=O)C1=CC=CC=C1C(=O)OCC(CC)CCCC BJQHLKABXJIVAM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000011056 performance test Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 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
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M9/00—Aerodynamic testing; Arrangements in or on wind tunnels
- G01M9/06—Measuring arrangements specially adapted for aerodynamic testing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Abstract
本发明提供了一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备，该方法通过确定风速测量不确定度的评定参数，并将评定参数分类，得到A类参数和B类参数，其中，评定参数至少包括风洞的稳定性系数和均匀性系数；在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并计算它们之间的相关系数值；在检定点风速下，分别对A类参数和B类参数的分量值进行计算；根据A类参数和B类参数的分量值计算结果以及相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果，后转换为扩展不确定度，并输出，具体的，由于充分考虑风洞流场均匀性和风洞流场稳定性这两个输入量之间的相关性，能够有效提高风速测量结果的可信程度。
Description
技术领域
本发明属于风速测量不确定度评定的技术领域，具体涉及一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备。
背景技术
随着社会的发展，气象观测的准确性越来越受到关注，其中，针对风速测量不确定度的评定也是研究的重点之一。
现有的风速测量不确定度评定方法一般是采用ISO国际组织联合相关组织于1993年发布的《The guide to the expression of uncertainty in measurement》（GUM方法），即测量不确定度评定指南法，该方法的一般流程为：分析不确定度来源和建立测量模型、评定标准不确定度、计算合成标准不确定度、确定扩展不确定度以及报告测量结果，其中，在计算合成标准不确定度的步骤中，一般采用不确定度传播率来进行计算，同时需要根据标准不确定度分量之间是否存在相关性来选择具体的流程步骤。
需要说明的是，针对风速测量过程中，GUM评定测量不确定度的流程的第一步，在分析不确定度来源和建立测量模型时，不确定度来源一般包括了风速标准器及配套设备等因素，其中，配套设备中风洞的流场所引入的不确定度来源一般包括风洞流场均匀性引入、风洞流场稳定性引入。而现有的风速测量不确定度评定过程为了分析以及计算的方便，通常将这两个输入量之间的关系按照不相关来考虑。然而根据实际情况，往往风洞流场的稳定性会导致其均匀性产生变化，同时，风洞流场的均匀性产生变化也会导致其流场的稳定性产生变化，即二者之间存在一定的相关性。若简单的将风洞流场均匀性和风洞流场稳定性这两个输入量之间的关系按照不相关来考虑，必然会导致最终获取的风速测量不确定度的结果不准确。
发明内容
基于此，本发明实施例当中提供了一种风速测量不确定度评定方法及系统，旨在解决现有技术中，将风洞流场均匀性和风洞流场稳定性这两个输入量之间的关系按照不相关来考虑，导致获取的风速测量不确定度的结果不准确的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种风速测量不确定度评定方法，所述方法包括：
根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将所述评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数，其中，所述评定参数至少包括风洞的稳定性和均匀性；
在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值；
在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算；
根据所述A类参数和所述B类参数的分量值计算结果以及所述相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果；
将所述风速合成标准不确定度评定结果转换为扩展不确定度，并输出。
进一步的，所述根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将所述评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数的步骤包括：
获取风速测量不确定度的评定参数，并依次判断各评定参数是否为重复性测量引入的参数；
若是，则将对应的评定参数划分为A类参数；
若否，则将对应的评定参数划分为B类参数。
进一步的，所述在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值的步骤包括：
将皮托管安装在所选风洞试验段截面中心点，并在所述皮托管的上下游等距位置分别布置若干测风点，其中，位于所述皮托管一侧的各测风点均匀分布在同一平面上；
控制鼓风电机在预设转速下转动，待流速稳定后，通过安装在所选风洞试验段截面中心点的皮托管采集第一风速值；
控制鼓风电机在预设转速下转动，待流速稳定后，通过将皮托管依次安装至各测风点处，以采集第二风速值；
根据所述第一风速值和所述第二风速值，计算所述相关系数值。
进一步的，所述根据所述第一风速值和所述第二风速值，计算所述相关系数值的步骤中，所述相关系数值的计算公式为：
其中，xd表示第d次测量的第一风速值，yd表示第d次测量的第二风速值，n1表示为第一测量总次数，s(x)、s(y)分别表示对应的试验标准差，表示为所有第一风速的平均值，/>表示为所有第二风速的平均值，/>表示为相关系数值。
进一步的，所述在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算的步骤中，所述A类参数的分量值计算公式为：
其中，表示为A类参数的分量值，/>表示为第i次试验的风速测量误差值，表示为风速测量误差的平均值，n2表示为第二测量总次数，/>表示为第i次试验的风速传感器的显示值，r、/>，/>分别表示为数字式微压计内部液体的修正系数、皮托管系数和微压计系数，/>表示为数字微压计的实际测量风压，t、p、u、e w分别表示为温度、大气压力、湿度和饱和水汽压。
进一步的，所述在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算的步骤中，B类参数的分量值计算公式为：
其中，表示为B类参数的分量值，/>表示为B类参数的区间半宽度，/>表示为包含因子。
进一步的，所述根据所述A类参数和所述B类参数的分量值计算结果以及所述相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果的步骤中，所述风速合成标准不确定度评定结果的计算公式为：
其中，表示为风速合成标准不确定度评定结果，n3表示为B类参数的总个数，uf表示为B类参数中第f个参数的分量值，/>表示为稳定性的分量值，/>表示为均匀性的分量值。
本发明实施例的第二方面提供了一种风速测量不确定度评定系统，所述系统包括：
评定参数确定模块，用于根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将所述评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数，其中，所述评定参数至少包括风洞的稳定性和均匀性；
相关系数值计算模块，用于在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值；
分量值计算模块，用于在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算；
评定结果计算模块，用于根据所述A类参数和所述B类参数的分量值计算结果以及所述相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果；
输出模块，用于将所述风速合成标准不确定度评定结果转换为扩展不确定度，并输出。
本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面提供的风速测量不确定度评定方法。
本发明实施例的第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面提供的风速测量不确定度评定方法。
实施本发明实施例当中提供的一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备具有以下有益效果：
通过根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数，其中，评定参数至少包括风洞的稳定性系数和均匀性系数；在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值；在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对A类参数和B类参数的分量值进行计算；根据A类参数和B类参数的分量值计算结果以及相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果；将风速合成标准不确定度评定结果转换为扩展不确定度，并输出，具体的，由于充分考虑风洞流场均匀性和风洞流场稳定性这两个输入量之间的相关性，能够有效提高风速测量结果的可信程度，对于提升风速观测数据的质量、揭示天气规律和气候特征有着重要的意义。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的一种风速测量不确定度评定方法的实现流程图；
图2为风洞测风段稳定性和均匀性布控点示意图；
图3是本发明第二实施例提供的一种风速测量不确定度评定系统的结构框图；
图4是本发明第三实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例一
请参阅图1，图1示出了本发明第一实施例提供的一种风速测量不确定度评定方法，所述方法具体包括步骤S01至步骤S05。
步骤S01，根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将所述评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数，其中，所述评定参数至少包括风洞的稳定性和均匀性。
具体的，首先应根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，在本实施例当中，该风速测量时所采用的风速标准装置包括标准风速测量装置、风速发生与控制装置。其中标准风速测量装置由皮托管、微压计及环境温湿压传感器共同组成，风洞为风速发生及控制装置。风速测量时，通过将被测传感器的指示风速值与标准风速测量装置的标准风速值进行对比，求误差的方式，来判定被测传感器是否合格。其中，考虑风速测量不确定度的评定参数至少包括被测传感器指示风速值、标准风速值、皮托管准确度、皮托管安装角度误差、皮托管阻塞误差、微差压计不确定性、计算机处理时修约误差、环境温度测量误差、环境湿度测量误差、环境气压测量误差、风洞的稳定性引入的误差以及均匀性引入的误差。需要说明的是，根据实际测量情况，目标测量模型可以表示为：
其中，表示为目标测量模型，VM表示为被测传感器指示风速值，VS表示为标准风速值、V1表示为皮托管准确度引入的误差、V2表示为皮托管安装角度偏差引入的误差、V3表示为皮托管阻塞引入的误差、V4表示为微差压计不确定性引入的误差、V5表示为环境温度测量引入的误差、V6表示为环境湿度测量引入的误差、V7表示为环境气压测量引入的误差、V8表示为计算机处理时修约误差、V9表示为风洞的稳定性引入的误差，V10表示为风洞的均匀性引入的误差。
进一步的，依次判断上述各评定参数是否为重复性测量引入的参数，若是，则将对应的评定参数划分为A类参数；若否，则将对应的评定参数划分为B类参数。具体的，由重复性测量引入的标准不确定度为A类标准不确定度，目标测量模型中“VM-VS”为重复性测量引入的分量，即A类参数，而目标测量模型中“V1~V10”为B类标准不确定度引入的分量，即B类参数。
步骤S02，在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值。
具体的，将皮托管安装在所选风洞试验段截面中心点，并在皮托管的上下游等距位置分别布置若干测风点，其中，位于皮托管一侧的各测风点均匀分布在同一平面上；控制鼓风电机在预设转速下转动，待流速稳定后，通过安装在所选风洞试验段截面中心点的皮托管采集第一风速值；控制鼓风电机在预设转速下转动，待流速稳定后，通过将皮托管依次安装至各测风点处，以采集第二风速值；根据第一风速值和第二风速值，计算相关系数值。
请参阅图2，为风洞测风段稳定性和均匀性布控点示意图，在本实施例当中，根据QX/T84-2007《气象低速风洞性能测试规范》的要求，对实验采用的HDF500型回路风洞的稳定性和均匀性进行测试，具体的，将皮托管按选定测点位置安装，控制电机转速，待被测截面流速稳定后，开始读取风速示值，第一风速值采集时，待被测截面流速稳定后，每5秒记录一个风速，累计测量72次数据。第二风速值采集时，待被测截面流速稳定后，开始读取风速示值，每5秒记录一个测试点的风速，然后依次移到下一点，累计测量72次数据。
最后，将72次测量的稳定性数据和均匀性数据，即第一风速值和第二风速值分别带入稳定性评价值、均匀性评价值以及相关系数值的计算公式中，其中，稳定性评价值的计算公式为：
其中，表示为稳定性评价值，/>表示为某次测试中第m个瞬时流速值，/>表示为某次测试一分钟平均流速值，可以理解的，用于计算获取到的所有第一风速值的稳定性，具体的，将皮托管安装在所选试验段截面中心O点，控制电机转速，待流速稳定后，每隔5秒度一次风速示值，测试12次为1组，共计测6组，累计72次数据，另外，将6次测得的稳定性评价值计算出算数平均值，为所测流速下的稳定性评价值。
均匀性评价值的计算公式为：
其中，表示为均匀性评价值，/>表示为第l个测风点流速与截面平均流速之差，/>表示为被测截面平均流速值，L表示为测风点数量，可以理解的，用于计算获取到的所有第二风速值的均匀性，具体的，风洞主试验段仪器安装截面为O点所在截面，其上下游各200mm位置的截面分别为A截面和B截面。A截面和B截面采用等间距法布置测风点（每个截面布控36个点，共计72个风速测量点），相关系数值的计算公式为：
其中，xd表示第d次测量的第一风速值，yd表示第d次测量的第二风速值，n1表示为第一测量总次数，由上可知，n1为72，s(x)、s(y)分别表示对应的试验标准差，表示为所有第一风速的平均值，/>表示为所有第二风速的平均值，/>表示为相关系数值。
在本实施例当中，为了有效计算稳定性和均匀性之间的相关系数，将稳定性测试和均匀性测试同步进行，即每隔5秒读取一次稳定性测试数据（主皮托管），同时读取一次均匀性测试数据（A皮托管或B皮托管的数据），以检定点风速10m/s为例，其对应的稳定性和均匀性的测试数据如表1所示。
表1：10m/s稳定性和均匀性测试数据（单位：m/s）
将表1中测量得到的稳定性和均匀性数据，分别带入稳定性评价值、均匀性评价值以及相关系数值的计算公式中，通过计算得出风洞的稳定性评价值、均匀性评价值及相关系数值如表2所示。以10m/s检定点为例，风洞稳定性和均匀性的相关系数值r(x，y)=0.1561。
表2：风洞稳定性平均值、均匀性评价值及相关系数值
步骤S03，在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算。
具体的，A类参数的分量值计算公式为：
其中，表示为A类参数的分量值，/>表示为第i次试验的风速测量误差值，表示为风速测量误差的平均值，n2表示为第二测量总次数，/>表示为第i次试验的风速传感器的显示值，r、/>，/>分别表示为数字式微压计内部液体的修正系数、皮托管系数和微压计系数，/>表示为数字微压计的实际测量风压，t、p、u、e w分别表示为温度、大气压力、湿度和饱和水汽压，可以理解的，此处提到的t、p、u也即环境温度、环境压力、环境湿度的数据。
在本发明实施例当中，每个检定点读取10次数据，即n2=10，以检定点为10m/s为例，需要说明的是，一般检定规程规定，标准风速值在检定点附近都属于该检定点，具体的，其对应的原始记录如表3所示。通过带入A类参数的分量值计算公式计算得出uA=0.0075m/s。
表3：10m/s时风速原始记录（单位：m/s）
而B类参数的分量值计算公式为：
其中，表示为B类参数的分量值，/>表示为B类参数的区间半宽度，/>表示为包含因子，需要说明的是，首先需要根据有关的历史信息（数据）或经验，判断被测量的参数的区间范围值，例如为[w-a，w+a]，a即为区间半宽度，假设被测量值的概率分布，根据概率分布和要求的概率确定k，具体的，概率分布与包含因子具有映射关系，即当概率分布为正态分布时，k=2；当概率分布为均匀分布时，k=1.732；当概率分布为反正弦分布时，k=1.414。
在本发明实施例当中，以检定点为10m/s为例，评定得出风速传感器对应的各标准不确定度分量如表4所示。
表4：10m/s时不确定度分量值（单位：m/s）
具体的，u1表示为皮托管准确度的分量值，根据规程的要求，在其测速范围内，其标准器的准确度应至少满足±0.05%（区间半宽度为0.05%），以10m/s为例，对应的区间半宽度 a1=10m/s×0.0005=0.005m/s，属正态分布，包含因子k=2；u2表示为皮托管安装角度误差的分量值，气流与皮托管压孔最大偏转角度为±3°，3°/360°=0.8%，引入的误差范围为-0.8%~0.8%（区间半宽度为0.8%），以10m/s为例，对应的区间半宽度a2=10m/s×0.0008=0.08m/s，属均匀分布，包含因子k2=1.732；u3表示为皮托管阻塞误差的分量值，支杆阻塞误差应小于±0.5%（区间半宽度为0.5%），属均匀分布，包含因子k3=1.732，以10m/s为例，其对应的区间半宽度a3=10m/s×0.005=0.05m/s；u4表示为微差压计不确定性的分量值，数字微压计的不确定性为±0.8Pa，以10m/s的检定点为例，其实测风压值为61.2Pa，在该检定点下，其允许的最大相对误差值为±0.8Pa/61.28Pa=±1.307%（区间半宽度为1.307%），以10m/s为例，对应的区间半宽度a 4=10m/s×1.307%=0.1307m/s，属正态分布，包含因子k4=2；u5表示为环境温度的分量值，u6表示为环境湿度的分量值，u7表示为环境气压的分量值，在本实施例当中，对应的环境温度、环境湿度、环境气压的MPEV（Maximum Permissible Errorabsolute value，最大允许误差绝对值）分别为±最大允许、±4%RH、±0.2hPa，环境为t=20h、p=1000hPa、u=50%RH时，其导致的实测风速值的相对误差分别为：
其中，a5即为环境温度的区间半宽度，a6即为环境湿度的区间半宽度，a7即为环境气压的区间半宽度，以10m/s为例，温度测量误差引入的区间半宽度a 5=10m/s×0.068%=0.0068m/s，湿度测量误差引入的区间半宽度a 6=10m/s×0.018%=0.0018m/s，气压测量误差引入的区间半宽度a 7=10m/s×0.010%=0.0010m/s，且都属于均匀分布，包含因子k5=k6=k7=1.732；u8表示为计算机处理时修约误差的分量值，修约结果对应的分辨率均为0.01m/s，判断被测量的可能值区间[x修约-0.005，x修约+0.005]，对应a8=0.005m/s，为均匀分布，包含因子k8=1.732；u9表示为风洞的稳定性的分量值，也即由风洞的稳定性引入的不确定度分量，以10m/s的检定点为例，风洞的稳定性评价值为0.3014%，对应的风速为10m/s×0.3014%=0.03014m/s，对应的稳定性范围-0.01507m/s~0.01507m/s，对应的区间半宽度a 9=0.01507m/s，满足该区间内的反正弦分布，k9=1.414；u10表示为风洞的均匀性的分量值，也即由风洞的均匀性引入的不确定度分量，以10m/s的检定点为例，风洞的均匀性评价值为0.2467%，对应风速为10m/s×0.2467%=0.02467m/s，对应的均匀性范围-0.0123m/s~0.0123m/s，对应的区间半宽度a 10=0.0123m/s，满足均匀分布，k10=1.732，由上可知，稳定性的区间半宽度a=(稳定性评价值×检定点风速)/2，均匀性的区间半宽度a=(均匀性评价值×检定点风速)/2。
步骤S04，根据所述A类参数和所述B类参数的分量值计算结果以及所述相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果。
具体的，风速合成标准不确定度评定结果的计算公式为：
其中，表示为风速合成标准不确定度评定结果，n3表示为B类参数的总个数，uf表示为B类参数中第f个参数的分量值，/>表示为稳定性的分量值，/>表示为均匀性的分量值，可以理解的，在本实施例当中，/>即为上述的u9，/>即为上述的u10。
步骤S05，将风速合成标准不确定度评定结果转换为扩展不确定度，并输出。
具体的，最终输出的结果由与包含因子k的乘积得到，具体结果如表5所示。
表5：输出结果（单位：m/s）
由表5计算结果发现，考虑风洞流场的相关性时的扩展不确定度U=0.18m/s。
综上，本发明上述实施例当中的风速测量不确定度评定方法，通过根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数，其中，评定参数至少包括风洞的稳定性系数和均匀性系数；在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值；在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对A类参数和B类参数的分量值进行计算；根据A类参数和B类参数的分量值计算结果以及相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果；将风速合成标准不确定度评定结果转换为扩展不确定度，并输出，具体的，由于充分考虑风洞流场均匀性和风洞流场稳定性这两个输入量之间的相关性，能够有效提高风速测量结果的可信程度，对于提升风速观测数据的质量、揭示天气规律和气候特征有着重要的意义。
实施例二
请参阅图3，图3是本发明第二实施例提供的一种风速测量不确定度评定系统200的结构框图，该风速测量不确定度评定系统200包括：评定参数确定模块21、相关系数值计算模块22、分量值计算模块23、评定结果计算模块24以及输出模块25，其中：
评定参数确定模块21，用于根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将所述评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数，其中，所述评定参数至少包括风洞的稳定性和均匀性；
相关系数值计算模块22，用于在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值，相关系数值的计算公式为：
其中，xd表示第d次测量的第一风速值，yd表示第d次测量的第二风速值，n1表示为第一测量总次数，s(x)、s(y)分别表示对应的试验标准差，表示为所有第一风速的平均值，/>表示为所有第二风速的平均值，/>表示为相关系数值；
分量值计算模块23，用于在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算，所述A类参数的分量值计算公式为：
其中，表示为A类参数的分量值，/>表示为第i次试验的风速测量误差值，表示为风速测量误差的平均值，n2表示为第二测量总次数，/>表示为第i次试验的风速传感器的显示值，r、/>，/>分别表示为数字式微压计内部液体的修正系数、皮托管系数和微压计系数，/>表示为数字微压计的实际测量风压，t、p、u、e w分别表示为温度、大气压力、湿度和饱和水汽压，B类参数的分量值计算公式为：
其中，表示为B类参数的分量值，/>表示为B类参数的区间半宽度，/>表示为包含因子；
评定结果计算模块24，用于根据所述A类参数和所述B类参数的分量值计算结果以及所述相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果，风速合成标准不确定度评定结果的计算公式为：
其中，表示为风速合成标准不确定度评定结果，n3表示为B类参数的总个数，uf表示为B类参数中第f个参数的分量值，/>表示为稳定性的分量值，/>表示为均匀性的分量值；
输出模块25，用于将风速合成标准不确定度评定结果转换为扩展不确定度，并输出。
进一步的，在本发明一些可选实施例当中，所述评定参数确定模块21包括：
判断单元，用于获取风速测量不确定度的评定参数，并依次判断各评定参数是否为重复性测量引入的参数；
第一划分单元，用于当判断评定参数为重复性测量引入的参数时，则将对应的评定参数划分为A类参数；
第二划分单元，用于当判断评定参数不为重复性测量引入的参数时，则将对应的评定参数划分为B类参数。
进一步的，在本发明一些可选实施例当中，所述相关系数值计算模块22包括：
布置单元，用于将皮托管安装在所选风洞试验段截面中心点，并在所述皮托管的上下游等距位置分别布置若干测风点，其中，位于所述皮托管一侧的各测风点均匀分布在同一平面上；
第一控制单元，用于控制鼓风电机在预设转速下转动，待流速稳定后，通过安装在所选风洞试验段截面中心点的皮托管采集第一风速值；
第二控制单元，用于控制鼓风电机在预设转速下转动，待流速稳定后，通过将皮托管依次安装至各测风点处，以采集第二风速值；
相关系数值计算单元，用于根据所述第一风速值和所述第二风速值，计算所述相关系数值。
实施例三
本发明另一方面还提出一种电子设备，请参阅图4，所示为本发明第三实施例当中的电子设备，包括存储器20、处理器10以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序30，所述处理器10执行所述计算机程序30时实现如上述的风速测量不确定度评定方法。
其中，处理器10在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit,CPU）、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行访问限制程序等。
其中，存储器20至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器20在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的硬盘。存储器20在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储装置，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（FlashCard）等。进一步地，存储器20还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储装置。存储器20不仅可以用于存储电子设备的应用软件及各类数据，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
需要指出的是，图4示出的结构并不构成对电子设备的限定，在其它实施例当中，该电子设备可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的风速测量不确定度评定方法。
本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种风速测量不确定度评定方法，其特征在于，所述方法包括：
根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将所述评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数，其中，所述评定参数至少包括风洞的稳定性和均匀性；
在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值；
在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算；
根据所述A类参数和所述B类参数的分量值计算结果以及所述相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果；
将所述风速合成标准不确定度评定结果转换为扩展不确定度，并输出。
2.根据权利要求1所述的风速测量不确定度评定方法，其特征在于，所述根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将所述评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数的步骤包括：
获取风速测量不确定度的评定参数，并依次判断各评定参数是否为重复性测量引入的参数；
若是，则将对应的评定参数划分为A类参数；
若否，则将对应的评定参数划分为B类参数。
3.根据权利要求2所述的风速测量不确定度评定方法，其特征在于，所述在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值的步骤包括：
将皮托管安装在所选风洞试验段截面中心点，并在所述皮托管的上下游等距位置分别布置若干测风点，其中，位于所述皮托管一侧的各测风点均匀分布在同一平面上；
控制鼓风电机在预设转速下转动，待流速稳定后，通过安装在所选风洞试验段截面中心点的皮托管采集第一风速值；
控制鼓风电机在预设转速下转动，待流速稳定后，通过将皮托管依次安装至各测风点处，以采集第二风速值；
根据所述第一风速值和所述第二风速值，计算所述相关系数值。
4.根据权利要求3所述的风速测量不确定度评定方法，其特征在于，所述根据所述第一风速值和所述第二风速值，计算所述相关系数值的步骤中，所述相关系数值的计算公式为：
其中，xd表示第d次测量的第一风速值，yd表示第d次测量的第二风速值，n1表示为第一测量总次数，s(x)、s(y)分别表示对应的试验标准差，表示为所有第一风速的平均值，/>表示为所有第二风速的平均值，/>表示为相关系数值。
5.根据权利要求4所述的风速测量不确定度评定方法，其特征在于，所述在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算的步骤中，所述A类参数的分量值计算公式为：
其中，表示为A类参数的分量值，/>表示为第i次试验的风速测量误差值，/>表示为风速测量误差的平均值，n2表示为第二测量总次数，/>表示为第i次试验的风速传感器的显示值，r、/>，/>分别表示为数字式微压计内部液体的修正系数、皮托管系数和微压计系数，/>表示为数字微压计的实际测量风压，t、p、u、e w分别表示为温度、大气压力、湿度和饱和水汽压。
6.根据权利要求5所述的风速测量不确定度评定方法，其特征在于，所述在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算的步骤中，B类参数的分量值计算公式为：
其中，表示为B类参数的分量值，/>表示为B类参数的区间半宽度，/>表示为包含因子。
7.根据权利要求6所述的风速测量不确定度评定方法，其特征在于，所述根据所述A类参数和所述B类参数的分量值计算结果以及所述相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果的步骤中，所述风速合成标准不确定度评定结果的计算公式为：
其中，表示为风速合成标准不确定度评定结果，n3表示为B类参数的总个数，uf表示为B类参数中第f个参数的分量值，/>表示为稳定性的分量值，/>表示为均匀性的分量值。
8.一种风速测量不确定度评定系统，其特征在于，所述系统包括：
评定参数确定模块，用于根据实际测量情况，确定风速测量不确定度的评定参数，并将所述评定参数分类，得到用于A类不确定度分量评定的A类参数和用于B类不确定度分量评定的B类参数，其中，所述评定参数至少包括风洞的稳定性和均匀性；
相关系数值计算模块，用于在检定点风速下，对风洞的稳定性和均匀性进行测试，并根据风洞的稳定性和均匀性测试的数据，计算相关系数值；
分量值计算模块，用于在检定点风速下，根据A类不确定度分量评定标准和B类不确定度分量评定标准，分别对所述A类参数和所述B类参数的分量值进行计算；
评定结果计算模块，用于根据所述A类参数和所述B类参数的分量值计算结果以及所述相关系数值，计算风速合成标准不确定度评定结果；
输出模块，用于将所述风速合成标准不确定度评定结果转换为扩展不确定度，并输出。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1－7任一项所述的风速测量不确定度评定方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1－7任一项所述的风速测量不确定度评定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310879686.5A CN116609552B (zh) | 2023-07-18 | 2023-07-18 | 一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310879686.5A CN116609552B (zh) | 2023-07-18 | 2023-07-18 | 一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116609552A true CN116609552A (zh) | 2023-08-18 |
| CN116609552B CN116609552B (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=87682117
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310879686.5A Active CN116609552B (zh) | 2023-07-18 | 2023-07-18 | 一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116609552B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117150386A (zh) * | 2023-10-31 | 2023-12-01 | 江西省气象探测中心 | 基于自适应的湿度传感器测量不确定度的评定方法及装置 |
Citations (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1260481A (zh) * | 2000-01-19 | 2000-07-19 | 山西省气象局 | 自动检测和自动控制风洞风速的方法及装置 |
| CN1589370A (zh) * | 2001-11-27 | 2005-03-02 | 艾劳埃斯·乌本 | 监测传感器的方法 |
| EP1582876A1 (de) * | 2004-03-31 | 2005-10-05 | Klaus Stengler | Windgeschwindigkeitsmessvorrichtung |
| CN101034033A (zh) * | 2007-01-16 | 2007-09-12 | 中国计量学院 | 一种大流量气体管道均速管流量计风洞校验方法 |
| KR20130099479A (ko) * | 2012-02-29 | 2013-09-06 | 목포대학교산학협력단 | 풍력발전 제어계통에 대한 센서리스 온라인 신경망 제어방법 |
| US20140088799A1 (en) * | 2012-09-21 | 2014-03-27 | Georgia Tech Research Corporation | Systems and methods providing a fuel-efficient rta implementation with uncertain winds |
| JP2014174113A (ja) * | 2013-03-12 | 2014-09-22 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 自然風により架渉線機材に生じる繰り返し荷重の確率密度分布を予測する方法 |
| CN204536363U (zh) * | 2015-03-20 | 2015-08-05 | 天津量传计量检测技术有限公司 | 一种标准风速检测系统 |
| CN108693377A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-10-23 | 中山大学 | 一种测量三维风速和超声温度仪器的温度数据修正方法 |
| US20200088171A1 (en) * | 2018-09-17 | 2020-03-19 | American Superconductor Corporation | Yaw auto-calibration for a wind turbine generator |
| CN111090932A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-05-01 | 华能威宁风力发电有限公司 | 一种适应中等复杂地形的在运风电场场地标定方法 |
| CN112683564A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-20 | 江苏中科君达物联网股份有限公司 | 一种不同风速下计算空调器额定制冷量偏差的方法 |
| CN112923967A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-06-08 | 北京康斯特仪表科技股份有限公司 | 支持对仪表校验不确定度进行快速评定的仪表校验系统 |
| CN113221311A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-08-06 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种大气边界层风速的不确定性量化方法 |
| CN113790870A (zh) * | 2021-11-18 | 2021-12-14 | 中国飞机强度研究所 | 一种室内开放式风洞试验流场均匀稳定性标定方法 |
| CN113850440A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-28 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种利用基于平均风速订正的mcp的风速预测方法 |
| JP2022074901A (ja) * | 2020-11-05 | 2022-05-18 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
| CN114707734A (zh) * | 2022-04-12 | 2022-07-05 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种超短期风功率的预测方法、装置及介质 |
| CN114923547A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-08-19 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种燃气表示值误差不确定度的自动评定装置及方法 |
| CN114962313A (zh) * | 2022-06-07 | 2022-08-30 | 重庆通用工业(集团)有限责任公司 | 一种通风机性能测试不确定度评定方法 |
-
2023
- 2023-07-18 CN CN202310879686.5A patent/CN116609552B/zh active Active
Patent Citations (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1260481A (zh) * | 2000-01-19 | 2000-07-19 | 山西省气象局 | 自动检测和自动控制风洞风速的方法及装置 |
| CN1589370A (zh) * | 2001-11-27 | 2005-03-02 | 艾劳埃斯·乌本 | 监测传感器的方法 |
| EP1582876A1 (de) * | 2004-03-31 | 2005-10-05 | Klaus Stengler | Windgeschwindigkeitsmessvorrichtung |
| CN101034033A (zh) * | 2007-01-16 | 2007-09-12 | 中国计量学院 | 一种大流量气体管道均速管流量计风洞校验方法 |
| KR20130099479A (ko) * | 2012-02-29 | 2013-09-06 | 목포대학교산학협력단 | 풍력발전 제어계통에 대한 센서리스 온라인 신경망 제어방법 |
| US20140088799A1 (en) * | 2012-09-21 | 2014-03-27 | Georgia Tech Research Corporation | Systems and methods providing a fuel-efficient rta implementation with uncertain winds |
| JP2014174113A (ja) * | 2013-03-12 | 2014-09-22 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 自然風により架渉線機材に生じる繰り返し荷重の確率密度分布を予測する方法 |
| CN204536363U (zh) * | 2015-03-20 | 2015-08-05 | 天津量传计量检测技术有限公司 | 一种标准风速检测系统 |
| CN108693377A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-10-23 | 中山大学 | 一种测量三维风速和超声温度仪器的温度数据修正方法 |
| US20200088171A1 (en) * | 2018-09-17 | 2020-03-19 | American Superconductor Corporation | Yaw auto-calibration for a wind turbine generator |
| CN111090932A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-05-01 | 华能威宁风力发电有限公司 | 一种适应中等复杂地形的在运风电场场地标定方法 |
| JP2022074901A (ja) * | 2020-11-05 | 2022-05-18 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
| CN112683564A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-20 | 江苏中科君达物联网股份有限公司 | 一种不同风速下计算空调器额定制冷量偏差的方法 |
| CN113221311A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-08-06 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种大气边界层风速的不确定性量化方法 |
| CN112923967A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-06-08 | 北京康斯特仪表科技股份有限公司 | 支持对仪表校验不确定度进行快速评定的仪表校验系统 |
| CN113850440A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-28 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种利用基于平均风速订正的mcp的风速预测方法 |
| CN113790870A (zh) * | 2021-11-18 | 2021-12-14 | 中国飞机强度研究所 | 一种室内开放式风洞试验流场均匀稳定性标定方法 |
| CN114707734A (zh) * | 2022-04-12 | 2022-07-05 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种超短期风功率的预测方法、装置及介质 |
| CN114962313A (zh) * | 2022-06-07 | 2022-08-30 | 重庆通用工业(集团)有限责任公司 | 一种通风机性能测试不确定度评定方法 |
| CN114923547A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-08-19 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种燃气表示值误差不确定度的自动评定装置及方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| FENGBO WU: "Wind damage estimation of roof sheathing panels considering directionality: Influences of both correlations of directional wind speeds and multiple response coefficients in each direction", JOURNAL OF WIND ENGINEERING & INDUSTRIAL AERODYNAMICS * |
| JUJIE WANG: "An optimized deep nonlinear integrated framework for wind speed forecasting and uncertainty analysis", APPLIED SOFT COMPUTING * |
| LIN DA: "Estimation of extreme wind speed based on upcrossing rate of mean wind speeds with Weibull distribution", JOURNAL OF WIND ENGINEERING AND INDUSTRIAL AERODYNAMICS * |
| 曾涛: "自动气象站风速传感器测量不确定度评定", 电子测量技术, pages 96 * |
| 闻春华: "基于输入量相关性分析的PTB210型气压传感器的不确定度评定研究", 电子测量技术, pages 79 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117150386A (zh) * | 2023-10-31 | 2023-12-01 | 江西省气象探测中心 | 基于自适应的湿度传感器测量不确定度的评定方法及装置 |
| CN117150386B (zh) * | 2023-10-31 | 2024-02-06 | 江西省气象探测中心 | 基于自适应的湿度传感器测量不确定度的评定方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116609552B (zh) | 2023-10-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116609552B (zh) | 一种风速测量不确定度评定方法、系统、存储介质及设备 | |
| CN103884870B (zh) | 提高加速度计校准精度的方法和装置 | |
| US8875567B2 (en) | Measurement of diesel engine emissions | |
| JPH10508112A (ja) | 自己較正する開水路流量計 | |
| CN110531033A (zh) | 在线水分测量准确性的监测方法和装置、水分测量系统 | |
| CN114964429A (zh) | 一种超声波水表检定方法 | |
| CN110441727B (zh) | 一种对电能表现校仪进行状态评价的方法及装置 | |
| CN109190901A (zh) | 基于多指标度量的可靠性评估结果的可信评价方法 | |
| Gossweiler et al. | On fast-response probes: part 1—technology, calibration, and application to turbomachinery | |
| Fontaine et al. | Evaluation of air diffuser flow modelling methods experiments and computational fluid dynamics simulations | |
| CN114199318A (zh) | 气体体积测算方法、装置及存储介质 | |
| US20130218503A1 (en) | Coriolis mass flow meter and signal processing method for a coriolis mass flow meter | |
| Shinder et al. | NIST’s new 3D airspeed calibration rig, addresses turbulent flow measurement challenges | |
| CN117686140B (zh) | 一种空盒气压表测量不确定度评定方法及系统 | |
| CN112903211A (zh) | 一种检测燃气管道严密性的设备及方法 | |
| RU86751U1 (ru) | Измерительная аэродинамическая установка | |
| CN111649903A (zh) | 一种利用动模型实验间接测量气动阻力系数的方法 | |
| Reinhart et al. | NVH variations in diesel engine populations | |
| JP2007218669A (ja) | 異常検出装置およびプログラム | |
| JP3438955B2 (ja) | 共用配管のガス漏れ検知装置 | |
| RU2533329C1 (ru) | Установка для поверки и калибровки счетчиков, расходомеров и расходомеров-счетчиков газа | |
| JP2002131439A (ja) | 半導体検出器劣化診断装置 | |
| Yu et al. | Method for testing marine anemometers. | |
| JPH07225777A (ja) | 点検周期の決定方法及び装置 | |
| Morris et al. | Experimental determination of the effects of turbulence intensity on the performance of rotating vane anemometers |
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 |