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  • 利用gamit基线结果,计算基线重复性
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    2020-04-10 21:42:39

    1、合并多天gamit的o文件
    cat *o????a.* >step1.txt

    2、提取基线长信息
    grep 'X X' step1.txt|gawk '{print $1,$16,$18}' >step2.txt

    3、根据基线名排序
    sort step2.txt >step3.txt

    4、把空格替换为逗号,方便计算重复率程序处理
    sed 's/ /,/'g step3.txt > step4.txt

    5、然后利用自编的软件(geodesytools)基线重复性计算,
    最终结果如下:

    A033_GMSD,1176008.1036,0.0028

    A033_GMSD,1176008.1040,0.0031

    A033_GMSD,1176008.1041,0.0030

    A033_GMSD,1176008.1044,0.0028

    A033_GMSD,1176008.1046,0.0029

    A033_GMSD,1176008.1046,0.0030

    A033_GMSD,1176008.1062,0.0032

    A033_GMSD,1176008.1079,0.0034

    A033_KUNM,1695123.7931,0.0040

    A033_KUNM,1695123.7944,0.0041

    A033_KUNM,1695123.7947,0.0039

    A033_KUNM,1695123.7953,0.0039

    A033_KUNM,1695123.7953,0.0041

    A033_KUNM,1695123.7961,0.0040

    第一列为基线名(相同的基线列在一起),

    第二列为基线长(单位m),

    第三列为基线长误差(单位m)

    经基线重复率计算后得

    A033_GMSD, 1176008.10479296, 0.00123866390486845,1.05327837437525E-09

    A033_KUNM, 1695123.79590439, 0.00204319966805489,1.20533949968226E-09

    A033_SHAO, 480733.898299702, 0.00053035414908655,1.10321770726456E-09

    第一列为基线名,

    第二列为加权基线长(单位m),

    第三列为绝对基线重复性(单位m),

    第四列为相对基线重复性(单位m)

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    2015-04-26 PAGE \* MERGEFORMAT- 7 -传感与测试——线性度、迟滞、重复性压力传感器知识点回顾:①①线性度(非线性误差):输出—输入校准曲线(实际)与所选定的拟合直线之间的吻合程度端点直线端点直线最佳直线最小...

    2015-04-26 PAGE \* MERGEFORMAT- 7 -

    传感与测试——线性度、迟滞、重复性

    压力传感器

    知识点回顾:

    ①线性度(非线性误差):

    输出—输入校准曲线(实际)

    与所选定的拟合直线之间的吻合程度

    端点直线

    端点直线

    最佳直线

    最小二乘线

    x

    y

    x

    x

    y

    y

    ?max

    yFS

    y

    y

    x

    ?Hmax

    yFS

    ②迟滞:正行程曲线与反行程

    曲线之间的不重合程度

    ③重复性:

    正行程曲线或反行程曲线多次测量时曲线的一致程度.

    a

    a:置信系数,

    a=2 (95.4%) a=3 (99.73%)

    xy

    x

    y

    yFS

    ?

    ? 的算法:

    贝塞尔公式

    极 差 法

    线性度、迟滞反映系统误差

    线性度、迟滞反映系统误差重复性反映偶然误差三者的合成即反映 系统的总精度

    ④测量范围和量程: ymax- ymin单边、双边、对称、不对称

    ⑤灵敏度:单位输入下的输出:

    ⑥分辨力(率):

    在测量范围内,所能检测的最小的输入量的变化FS

    ⑦灵敏阈:输出端产生可测变化的最小输入量的值,即零点附近的分辨力

    ⑧稳定性:长期稳定指标

    ⑨漂移:零漂,灵敏度漂移,温漂等

    压力传感器的静态标定

    压力传感器的静态标定

    Aef

    Aef

    p

    W

    活塞与油缸精密配合。这个缸塞系统将被计量介质的压力P,变换成作用于活塞底面上的力,该力使活塞浮起,并与作用在活塞上面的标准砝码(包括活塞自重)的重力W 相平衡,于是:

    U

    行程

    传感器的

    输入量(x)

    传感器的输出量(y)

    y1

    y2

    y3

    y4

    y5

    0

    0.66

    0.65

    0.78

    0.67

    0.80

    2

    190.9

    191.1

    190.3

    190.8

    190.4

    4

    382.8

    382.3

    383.5

    381.8

    382.8

    6

    574.5

    576.4

    576.0

    576.2

    575.4

    8

    769.4

    769.2

    770.4

    769.8

    771.5

    10

    963.9

    963.1

    965.2

    964.7

    966.0

    D

    10

    964.2

    965.1

    966.5

    965.7

    967.2

    8

    770.6

    772.4

    771.0

    770.8

    772.1

    6

    577.9

    577.4

    577.1

    578.1

    578.3

    4

    384.0

    384.8

    384.2

    384.9

    384.2

    2

    191.6

    192.2

    191.8

    191.5

    191.9

    0

    1.66

    1.65

    1.54

    1.47

    1.66

    Matlab程序:

    %求检测系统线性度,迟滞,重复性

    m=5;n=5; %m个测点,n个来回

    x1=[2,4,6,8,10]; %正行程的m个测点

    yu=[190.9,382.8,575.8,769.4,963.9;

    191.1,383.2,576.1,769.8,964.6;

    191.3,383.5,576.6,770.4,965.2;

    191.4,383.8,576.9,770.8,965.7;

    191.4,383.8,577.0,771.0,966.0]; %正行程测量数据

    yd=[191.6,384.1,577.3,770.6,964.4;

    191.6,384.2,577.4,771.0,965.1;

    192.0,384.1,578.1,771.4,965.7;

    191.9,384.9,578.1,771.4,965.7;

    191.9,384.9,578.5,772.0,966.1] ; %反行程测量数据

    x2=x1;

    for i=1:(2*n-1) %扩展到全部的测点

    x2=vertcat(x2,x1);

    i=i+1;

    end

    y=[yu;yd]; %所有测量数据组成n×m矩阵

    xmean=mean(x2); %x2的列方向均值

    ymean=mean(y); %y的列方向均值,即每个测点对应的均值

    xmean=mean(xmean,2) %x2的总均值

    ymean=mean(ymean,2) %y的总均值

    %以下为求系统线性度部分

    l

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  • 零偏,零偏稳定性和零偏重复性,IMU误差模型

    万次阅读 多人点赞 2020-12-01 10:38:41
    陀螺仪零偏稳定:10°/h(10s 标准方差&室温1σ) 加速度计零偏稳定:0.2mg(10s标准方差&室温 1σ) 角速度和加速度传感器采用的是Bosch SMI7xx系列芯片。 有些知识盲点 什么是零偏(Bias) 在陀螺静止时,...

    与欧洲那边关于ESC的IMU信息,交涉。

    要求:
    系统实时精度:
    航向:0.1 °
    姿态:0.1°
    数据更新率:100Hz
    启动时间:≤10s
    陀螺仪零偏稳定性:10°/h(10s 标准方差&室温1σ)
    加速度计零偏稳定性:0.2mg(10s标准方差&室温 1σ)

    角速度和加速度传感器采用的是Bosch SMI7xx系列芯片。

    有些知识盲点

    什么是零偏(Bias)

    在陀螺静止时,陀螺仪仍会,以规定时间内测得的输出量平均值相应的等效输入角速率表示,单位为°/h,°/s。理想状态下该数值应为地球自转角速度的分量。在角速度输入为零时,陀螺仪的输出是一条复合白噪声信号缓慢变化的曲线,曲线的平均值就是零偏值。

    在这里插入图片描述

    什么是零漂或零偏稳定性(Bias Stability)

    是衡量陀螺仪精度的重要指标之一。表示当输入角速率为零时,衡量陀螺仪输出量围绕其均值(零偏)的离散程度。可以规定时间内输出量的标准偏差相应的等效输入角速率表示,也可称为零漂。单位为°/h,°/s。

    计算陀螺零偏稳定性的方法是采集一段数据,去除趋势项,再计算均方差。那么显然采样时间越长,意味着平滑的数据长度长,得到的零偏稳定性数值也就越好。 因此在评估精度时,采样时间也是要考量的参数之一。

    在这里插入图片描述

    截至目前,开拓导控旗下Mems陀螺仪精度可达到零偏稳定性(1s平滑,1σ,室温)0.5°/h,代表国产mems陀螺精度先进水平,自主可控。

    零偏重复性(Bias Repeatability)

    是指在同样条件下及规定时间间隔内,重复测量陀螺零偏之间的一致程度,以各次测试得到的零偏的标准差表示。单位为°/h,°/s。

    IMU误差模型

    这篇文章主要讨论 IMU 中陀螺仪和加速度计的随机误差。现在市场中的 IMU 中基本都包含磁强计,但在日常应用中磁强计的主要误差来源是环境中的磁场干扰,而传感器本身的误差基本可以忽略不计,因此磁强计在 IMU 姿态估计中的使用是一个非常不同的话题,在这篇文章中不予讨论。此外,在惯性导航中,陀螺仪和加速度计的信号都需要积分,而积分往往会积累误差,因此这两者的误差模型就显得更重要一些

    陀螺仪和加速度计的系统误差

    所谓系统误差是指非随机误差,可以通过传感器的校准消除。陀螺仪和加速度计的系统误差一般包含以下几种:开机后恒定的零偏误差(bias),比例因子误差(scale factor),不重合及非正交误差(misalignment and non-orthogonality),非线性误差(non-linearity),温度误差(thermal noise)。其中陀螺仪还包含加速度的变化引起的误差(g-dependent noise)[1]。因此包含系统误差的角速度可以写为以下的表达式:
    在这里插入图片描述
    通常比较好的 IMU 在芯片中已经做了零偏误差,比例因子误差,不重合及非正交误差,和温度引起的误差的补偿;而且零偏误差可以通过在开机后静止一段时间比较准确地测量。加速度计的系统误差和陀螺仪类似,只是不包含加速度引起的误差 B a t Ba_t Bat

    在卡尔曼滤波器中,我们一般都假设测量的信号不包含系统误差,但这是不可能的!不过在之后文章我们会谈到,卡尔曼滤波器最终会趋向于线性互补滤波器,因此卡尔曼滤波器在有系统误差的情况下长期表现至少和互补滤波器一样好。另外,我们可以用卡尔曼滤波器同时估计 IMU 的姿态和一些系统误差参数,例如一般使用的 IMU 姿态估计算法都会包含对零偏误差的估计。

    2. 陀螺仪和加速度计的随机误差-随机行走

    陀螺仪的随机误差一般包含两项:随机行走误差(random walk)及零偏不稳定性(bias instability)。

    在这里插入图片描述

    先谈随机行走误差:

    • 相对于陀螺仪,这项误差的效果是积分得到的角度的误差是维纳过程(随机行走是维纳过程的时间离散化);
    • 相对于加速度计,这项误差是指积分得到的速度的误差是维纳过程。
    • 维纳过程可以不严格地理解为高斯白噪声的积分,因此这项误差翻译成我们熟悉的语言就是:陀螺仪测量的角速度,加速度计测量的加速度的噪声是高斯白噪声。

    在这里插入图片描述

    3. 陀螺仪和加速度计的随机误差-零偏不稳定性

    在这里插入图片描述

    4. 陀螺仪的和加速度计的随机误差模型

    在文献中(例如 [4]),大家可能经常看到陀螺仪的误差模型被写为以下的式子:
    在这里插入图片描述

    5. 随机误差的测量方法-艾伦方差(Allan Variance)

    一般用来测量陀螺仪和加速度计的随机行走误差和零偏不稳定性的方法是“艾伦方差”[5]。其操作非常简单,就是把 IMU 静止放置很长一段时间(至少要几个小时),然后分析数据就可以了。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    6. 总结

    这篇文章介绍了 IMU 中陀螺仪和加速度计的系统误差和随机误差。其中系统误差可以通过传感器的校准消除。随机误差主要包含随机行走误差和零偏不稳定性误差,其中随机行走误差可以理解为传感器的高斯白噪声,零偏不稳定性误差表现为传感器的零偏会随时间逐渐变化。一般文献中的 IMU 随机误差模型是高斯白噪声和维纳过程的叠加。最后,IMU 的随机误差的参数可以通过艾伦方法测量。在卡尔曼滤波器中,我们需要使用 IMU 的误差模型来计算状态变量的方差随时间的变化。

    参考文献

    [1] Grewal, Mohinder, and Angus Andrews. "How good is your gyro [ask the experts]."IEEE Control Systems Magazine30.1 (2010): 12-86.

    [2] Keshner, Marvin S. "1/f noise."Proceedings of the IEEE70.3 (1982): 212-218.

    [3] Woodman, Oliver J.An introduction to inertial navigation. No. UCAM-CL-TR-696. University of Cambridge, Computer Laboratory, 2007.

    [4] Trawny, Nikolas, and Stergios I. Roumeliotis. "Indirect Kalman filter for 3D attitude estimation."University of Minnesota, Dept. of Comp. Sci. & Eng., Tech. Rep2 (2005): 2005.

    [5] El-Sheimy, Naser, Haiying Hou, and Xiaoji Niu. "Analysis and modeling of inertial sensors using Allan variance."IEEE Transactions on instrumentation and measurement57.1 (2007): 140-149.

    [6] Riley, William J. “Handbook of frequency stability analysis.” (2008): 81.

    [7] IEEE Std 962-1997 (R2003) Standard Specification Format Guide and Test Procedure for Single-Axis Interferometric Fiber Optic Gyros, Annex C. IEEE, 2003.

    展开全文
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    传感器的基本特性 线性度、灵敏度、重复性、迟滞、分辨率、稳定性、漂移

    传感器所测量的非电量一班有两种形式一种是稳定的,即不随时间变化或变化极其缓慢.称为静态情今另一种是随时间变化而变化,称为动态信号。由于输入量的状态不同.传感器所呈现出来的输入—输出特性也不同,因此存在所谓的静态特性和动态特性。为了降低或消除传感器在测量控制系统中的误差、传感器必须具有良好的静态和动态特性,才能使信弓(或能量)技规律推确的转换。

    一、静态特性

    传感器的静态特性主要由下列几种性能来描述。

    所渭传感器的线性度就是其输出量与输入旦之间的实际关系曲线伯离直线的程度

    称为非线性误差。非线性误差可用下式表示:

    ea601f5a818819e23868f0f96d6fcd1d.png

    根据式(1—1)、(1—2)、(1—3)和(1·4)的静态模型v它们所呈现的非线性程度是不一样的可用图1,3(d)、(5)、(f)和(J)表示。

    f97c3d79d88e69529477ea46eacc6f5e.png

    从图(J)可以看到,仅具有奇次方的多项式模型的传感器在相当大的按人范围内有较灾的准线性,图(6)为理想线性特性,几乎每一种传感器都不具备如此特性,即都存在非线性.因此在使用非线性传感器时.必须对传感器输出特性进行线性处理。常用的方法有理论直线法、端点线法、割线法和切线法、最小二乘法和计算程序法等,具体的线性化方法将在第三章详细介绍。

    e58e1ea64645a31577efec35c22c5613.png

    3b4eef73b150f7c65068b3b763c3bc88.png

    3.重复性

    重复性表示传感器在输入量按同一方向作全量程多次测试时,所得持性曲线不一致性的程度(见图1—5)。多次按相同输入条件测试的输出特性曲线越重合,其重复性越好.误差也越小。传感器输出持性的不重复性主要由传感器机械部分的磨损、间隙、松动、部件的内摩擦、积尘以及辅助电路名化和漂移等原因产生。

    67e461765040e72eea2c08b42a6fceed.png

    e4b6824c64d6e729d563c2e73aafce0e.png

    不重复性误差一般属于随机误差性质,按极限误差公式计算不太合理。不重复性误差可

    以通过校推测得。根据随机误差的性质v校准数据的离散程度随校准次数不同而不同.其最

    47251f6da6c25487ff2fbbe38aea6bb8.png

    4.迟滞(回差滞环)现象

    迟滞特性能表明传感器在正向(输入量增大)行程和反向(输入量减小)行程期间,输出—

    99cc4d141545fdac1141d1c1eb1eb92a.png输入特性曲线不重合的程度,如图1—5所示。对于同一大小的输入信号c,在2连续增大的行程中,对应某一输出量力入,在x连续减小过程中,对应于输出量为州之间g的差值叫做滞环误差,这就是所谓的迟滞现象。该误差用2表示为

    40621d63e76251193a8583beecc0a42d.png

    87b956905d996feb9c9be3a346f1f778.png

    6.稳定性

    稳定性有短期稳定性和长期稳定性之分。对于传感器常用长期稳定性描述其稳定性。所谓传感器的稳定性是指在室温条件下,经过相当长的时间间隔,如一天、一月或一年、传感器的输出与起始标定时的输出之间的差异。因此,通常又用其不稳定度来表征传感器输出的稳定程度。

    7.漂移

    传感器的漂移是指在外界的干扰下,输出量发生与输入量无关的、不需要的变化。漂移包括零点漂移和灵敏度漂移等。

    零点漂移或灵敏度漂移又可分为时间漂移和温度漂移。时间漂移是指在规定的条件下.零点或灵敏度随时间的缓慢变化。温度漂移为环境温度变化而引起的零点或灵敏度的漂移,

    二、动态特性

    1.传感器的动态特性和误差统念

    传感器的动态特性是传感器在测量中非常重要的问题,它是传感器对输入激励的输出

    响应特性。一个动态持性好的传感器,随时间变化的输出曲线能同时再现输入随时间变化的

    曲线,即输出”输入具右相同类型的时间函数。在动态的输入信号情况下.输出信号一舶来说不会与输入信号具有完全相同的时间函数,这种输出与输人间的差异就是所谓的动态误差、不难看出,有良好的静态特性的传感器,未必有良好的动态特性。这是由于在动态(快速变化)的输入信号情况下,要有较好的动态特性,不仅要求传感器能精确地测量信号的幅值大小,而且需要能测量出信号变化过程的波形,即要求传感器能迅速准确地响应信号幅值变化和无失真地再现被测信号随时间变化的波形。

    影响动态特性的“固有因素”任何传感器都有,只不过表现形式和作用程度不同而已。研究传感器的动态特性主要是为了从测量误差角度分析产生动态误差的原因以及提出改善措施。具体研究时、通常从时域或领域两方面采用瞬态响应法和频率响应法来分析。

    由于激励传感器信号的时间函数是多种多样的,在时域内研究传感器的响应特性,同自动控制系统分析一样.只能通过对几种特殊的输入时间函数,如阶跃函数、脉冲函数和斜坡面数等来研究其响应特性。在领域内通常利用正弦函数研究传感器的频率响应特性。为7便于比较或评价,或动态定标,最常用的输入信号为阶跃信号和正弦信号。因此*对应的方法阶跃响应法和频率响应法。

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  • 对这一问题,根据基于内模原理的重复控制理论设计实用强的插入型重复控制器,来消除由周期输入的基波和谐波所引起的误差,以便减小系统周期稳态跟踪误差.为进一步改善控制器的性能,有效地增加运行带宽,设计改进的...
  • 目录 1. 抽样的基本概念 1.1 全及总体与样本总体 1.2 全及指标与抽样指标 1.3 样本容量与样本个数 1.4 重复抽样和不重复抽样 2. 抽样误差 2.1 抽样误差 2.2 影响抽样误差的因素 ...
  • 用matlab画误差椭圆代码人脑结构协方差网络的可靠和可比。 支持在Matlab代码中发表在NeuroImage()上的论文“人脑结构协方差网络的可靠和可比”。 再现分析 此代码库的目的是使我们的分析透明且可重复。 ...
  • 研制波长移相干涉仪时为了选出满足干涉仪设计指标的激光器和CCD相机,采用直接计算法和蒙特卡罗法对干涉仪系统中的主要随机误差进行建模仿真。介绍了菲佐型波长移相干涉仪的基本结构和测量原理,对振动、空气扰动和...
  • 误差计算是深度学习中的核心,非常重要!!! 关于误差计算,有如下概念: 损失函数(Loss Function) : 定义在单个样本上的, 算的是一个样本的误差 代价函数(Cost Function) : 定义在整个训练集上的, 是所有样本误差的...
  • 重新引入了带有状态反馈的重复控制(RC),其中包括过去的误差前馈和当前误差反馈方案,用于线性时不变系统。 周期扰动在重复系统中很常见,可以用时延模型表示。 拟议的设计着重于隔离干扰模型并找到围绕延迟模型...
  • GRR(测量系统的重复性和复现性)

    千次阅读 2021-07-05 09:26:16
    GRR(重复性和复现性)
  • 针对周期参考信号下的不确定离散时间系统, 提出一种离散重复控制方法, 利用死区函数设计新型的吸引律, 将干扰补偿、抑制措施“嵌入” 吸引律, 构造理想误差动态, 并基于此导出重复控制器. 为了进行具体的控制器参数...
  • 针对周期参考信号下的不确定离散时间系统,提出一种离散重复控制方法,}利用死区函数设计新型的吸引律,将干扰补偿,抑制措施“嵌入”进吸引律,构造理想误差动态,并基于此导出重复控制器。为了进行具体的控制器...
  • 提出了基于两点法的精密移动台滚转角测量新方法, 可以将移动台滚转角误差与参考镜角形状误差分离开来。 实验结果表明, 滚转角误差的测量重复性精度可达0.05", 这个值是由测量系统稳定性决定的。
  • 计算计算图求解示例 计算图的优点 反向传播 思考一个问题 链式法则 计算图的反向传播 链式法则和计算图 加法节点的反向传播 乘法节点的反向传播 “购买水果”问题的反向传播 激活函数(层)的反向传播...
  • 数值优化:多图辨析总结误差理论 误差类型、合成、传递、例题1 误差理论的基本概念2 误差的类型2.1 随机误差2.2 系统误差2.3 粗大误差(野差)3 误差的合成4 误差的传递5 误差理论例题 1 误差理论的基本概念 序号 ...
  • 数值计算方法绪论笔记 基础:代数、几何、分析(纯粹数学) 数学特征: 概念的抽象 ...可重复(计算机运行) 好的算法优化时间复杂度 目标:掌握一种数学软件 提供有效可行的计算方法 研...
  • 失调误差校正

    2013-12-31 19:11:08
    失调误差校正一直是非球面非零位检测的一个难题,其中区分高阶失调误差尤其不易。传统方法通过从检测所得波前结果中直接去除前四项泽尼克系数进行校正,这是不准确的...实验结果表明了所提方法的可行性和良好的重复性
  • 变频器、整流器等各种非线性电力电子器在煤矿供电系统中广泛使用,导致电网谐波问题...在传统重复控制器中引入无差拍控制,利用无差拍控制的超前计算误差的特性提高重复控制器的响应精度,仿真结果验证了该方法的可行
  • 为跟踪或抑制仅周期已知的未知周期参考或扰动信号, 提出一种新的... 该方法控制精度高, 实现简单, 与传统的基于时延内模的重复控制方法相比, 具有对非重复性干扰不 敏感的优点. 仿真结果验证了该方法的有效性.</p>

空空如也

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如何计算重复性误差