...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Pomiary Automatyka Kontrola >Metoda określania czynników wpływających na charakterystyki przetworników pomiarowych
【24h】

Metoda określania czynników wpływających na charakterystyki przetworników pomiarowych

机译：确定影响测量传感器特性的因素的方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

There is described a statistical method called the Krefft's method in the paper. This method allows for identification of linear models with incomplete input data. There are presented the algorithm and the simulation results of testing the method. The comparative calculations are shown in Figs. 2 and 3. In Fig. 2 there are the simulation results in the case when only the measurement data are known. In Fig. 3 there are the simulation results in the case when the additional data of the test model are known. The simulations show that this statistical method can be applied to estimate the impact of additional factors on measuring systems. The model accuracy increases with the growth in the number of the measurement data. The tests show that for the number of data above 30 the evaluated features quickly bring closer to the features of the original model, but for the number of data above 100 approximation of the real model becomes slower. The results also show that the knowledge of additional data about the measured object is very important for the analysis. Based on the described algorithm, a special program Krefft-Janiczek was developed. It was used for simulation of computations presented in the paper. This program allows estimating the accuracy of calculations.%W artykule przedstawiono zarys metody pozwalającej na określanie czynników wpływających na charakterystyki przetworników pomiarowych bazującą na metodzie Krefft, która, jest przeznaczona do ilościowych analiz zjawisk nieobserwowalnych. Pozwala ona na identyfikację modeli liniowych przy niepełnych danych wejściowych. Przedstawiono wyniki testów tej metody na podstawie przeprowadzonych symulacji z użyciem specjalnie opracowanego programu Krefft-Janiczek. Wyniki badań symulacyjnych wskazują, że może ona mieć zastosowanie do oszacowania wpływu dodatkowych czynników na układy pomiarowe. Podano jak przybliżenie modelu do stanu rzeczywistego zależy od dostępnego materiału pomiarowego i dodatkowych informacji o modelu. Dokładność modelu rośnie wraz z liczbą danych pomiarowych. Z założeń metody wynika, że minimalna liczba danych wynosi 30, przy czym, dla opisanego przypadku, wyniki symulacji wskazują, że zwiększanie danych pomiarowych powyżej 30 skutkuje szybkim przybliżaniem się do modelu rzeczywistego, natomiast szybkość przybliżania maleje, gdy dane przekraczają liczbę 100.
机译：本文中描述了一种统计方法，称为Krefft方法。这种方法可以识别输入数据不完整的线性模型。给出了算法和测试方法的仿真结果。比较计算示于图1和2中。参照图2和图3。在图2中，在仅知道测量数据的情况下具有仿真结果。在图3中，当已知测试模型的其他数据时，有仿真结果。仿真表明，该统计方法可用于估计其他因素对测量系统的影响。模型精度随着测量数据数量的增加而增加。测试表明，对于30个以上的数据，所评估的特征会迅速接近原始模型的特征，但对于100个以上的数据，则真实模型的近似速度会变慢。结果还表明，有关被测对象的其他数据知识对于分析非常重要。基于所述算法，开发了特殊程序Krefft-Janiczek。它被用于模拟本文中提出的计算。这个程序可以估算出计算的准确性。 Pozwala on a naidentyfikacjęmodeli liniowych przyniepełnychdanychwejściowych。推荐给朋友，请给我发短信，并给我们发短信。 Wynikibadańsymulacyjnychwskazują，żemożeonamiećzastosowanie do oszacowaniawpływudodatkowychczynnikównaukładypomiarowe。您可以在日常工作中进行日常维护。 Dokładnośćmodelurośniewraz zliczbądanych pomiarowych。 žzałożeńmetody wynika，泽minimalna liczba danych wynosi 30，przy czym，DLA opisanego przypadku，wyniki symulacjiwskazują，泽zwiększaniedanych pomiarowychpowyżej30 skutkuje szybkimprzybliżaniemSIE做modelu rzeczywistego，natomiastszybkośćprzybliżaniamaleje，GDY丹麦przekraczająliczbę100。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号