基于貝葉斯信息融合的測(cè)量不確定度評(píng)定.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，許多領(lǐng)域、部門對(duì)測(cè)量結(jié)果的要求日益提高，要求測(cè)量結(jié)果更加精確，更加完整，更加具有科學(xué)性。越來越多的場(chǎng)合開始提出測(cè)量結(jié)果必須包含測(cè)量不確定度這一部分。因此測(cè)量不確定度理論越來越受到重視，測(cè)量不確定度的研究已成為一個(gè)十分活躍的領(lǐng)域。許多測(cè)量不確定度計(jì)算的新方法、新理論被不斷提出。
　　根據(jù)GUM測(cè)量不確定度原理，本文研究了一種基于信息融合理論、融A、B兩類評(píng)定方法于一體、靜態(tài)與動(dòng)態(tài)評(píng)定方法子一體的不確定度貝葉斯評(píng)定

2、方法。該方法充分利用歷史信息和當(dāng)前測(cè)量數(shù)據(jù)，由歷史信息確定先驗(yàn)分布，通過貝葉斯模型融合先驗(yàn)分布與當(dāng)前測(cè)量值推導(dǎo)出后驗(yàn)分布，根據(jù)后驗(yàn)分布進(jìn)行不確定度估計(jì)。
　　針對(duì)樣本信息為正態(tài)分布的情況，對(duì)均值已知、方差未知以及均值、方差都未知的情況分別進(jìn)行了貝葉斯后驗(yàn)統(tǒng)計(jì)特征量估計(jì)。針對(duì)不確定度分量的不同分布，采用共軛分布法確定先驗(yàn)分布，分別對(duì)非正態(tài)分布（均勻分布、三角分布、T分布）的三種情況，進(jìn)行測(cè)量不確定度估計(jì)公式的推導(dǎo)。
　　由于貝

3、葉斯信息融合方法可以在測(cè)量過程中不斷的融入新信息，具有很好的適時(shí)性。因此在貝葉斯不確定度靜態(tài)評(píng)定基礎(chǔ)上，初步探討了貝葉斯動(dòng)態(tài)不確定度評(píng)定方法。采用動(dòng)態(tài)線性常均值模型進(jìn)行貝葉斯不確定度評(píng)定公式估計(jì)，并對(duì)動(dòng)態(tài)線性模型分量進(jìn)行分析，針對(duì)各態(tài)歷經(jīng)過程建模進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)量不確定度的評(píng)定。
　　采用貝葉斯信息融合的不確定度估計(jì)公式對(duì)三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)孔徑測(cè)量的不確定度進(jìn)行了實(shí)例分析，重點(diǎn)對(duì)重復(fù)性和再現(xiàn)性的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行不確定度分量的貝葉斯估計(jì)，最后得到孔