[发明专利]一种自确认大气数据系统测量不确定度的在线估计方法

说明书

本发明属于测量不确定度估计技术领域，涉及一种自确认大气数据系统测量不确定度的在线估计方法；该方法首先基于自确认大气数据传感系统的工作状态和结构组成，明确系统中压力测量单元的数目及其状态；其次针对每一个压力测量单元，利用模糊理论构造其测量值对应的模糊变量，以表征其压力测量值的不确定度；最后依据模糊变量的逻辑运算原则，对系统中用于表征所有压力测量单元测量值准确度的模糊变量进行合成运算，获取各种大气参数的测量不确定度。本发明不但可给出更多的置信水平及其置信区间，丰富不确定度信息，而且其计算过程中仅涉及相对简单的模糊逻辑运算，可降低计算负担，利于在线不确定度估计的实时性实现。

技术领域

本发明属于测量不确定度估计技术领域，涉及一种自确认大气数据系统测量不确定度的在线估计方法。

背景技术

测量不确定度是对测量结果的不肯定程度，也是对测量值质量的定量表述，每一次传感测试结果有不确定度的说明才更为完整。自确认大气数据传感系统中，除给出气压高度、马赫数等大气参数的测量值外，还应在线输出上述大气参数测量值的不确定度，动态指示大气参数测量结果的准确度范围。目前，关于仪器仪表的测量不确定度估计方法，最为常见的是国际组织公布的《测量不确定度表示指南》，该方法是基于概率论知识，并且都在无故障状态下的不确定度计算，但当仪器仪表发生故障时，该如何给出容错处理后的测量值不确定度暂未涉及。根据自确认大气数据传感系统的功能内涵，每一次获得大气参数测量值时都需在线输出其测量不确定度，当大气系统发生故障后，可进行容错重构处理，此时数据确认纠正后的测量值不确定度势必会增大，以反映数据重构后测量值准确度的下降。

近年来，一些新方法和新理论的出现给测量不确定度的估计方法研究增添了解决途径，在理论上突破了以传统概率论统计理论为基础的仪器设备静态不确定度估计方法，如贝叶斯推理、Monte Carlo方法及灰色理论等。在国外，牛津大学提出利用贝叶斯理论进行测量结果的不确定度评估，并利用实例对该方法的可行性进行说明；麻省理工大学提出利用Monte Carlo方法对虚拟仪器的测量不确定度进行评定，并与传统的基于概率论统计方法进行对比分析；在国内，王中宇团队等提出利用灰色理论进行动态不确定度的评定，并推导获取不确定度传播系数。应用新理论新方法进行不确定度估计的研究还有很多，在一定程度上可弥补传统统计理论的不足，但尚不能完全解决本发明中的自确认大气传感系统大气参数测量值不确定度的在线估计问题。自确认大气数据传感系统中测量不确定度在线评定，一方面需对每一次大气参数测量值的输出都要给出其测量结果的不确定度，评定方法的实时性要高；另一方面大气系统故障发生后，其输出的不确定度应有所增大以反映当前输出测量值是通过容错重构得到的。

发明内容

针对上述现有技术，本发明的目的在于提供一种自确认大气数据系统测量不确定度的在线估计方法，以实现自确认大气数据传感系统在正常工作和故障下，不确定度都能在线反映系统容错处理后的输出测量值质量变化的目的，解决智能传感系统中不确定度的在线评价及定量估计问题。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案。

本发明的目的在于提供一种自确认大气数据系统测量不确定度的在线估计方法，包括以下步骤：

步骤一、根据自确认大气数据传感系统的结构组成，获取自确认大气数据传感系统中压力测量单元通道的数目N；根据自确认大气数据压力测量单元通道的工作状态及故障类型，获取每一路压力测量单元通道的工作状态及故障类型；

步骤二、针对每一路压力测量单元通道，利用模糊理论构建模糊变量来表述每一路压力测量单元通道压力测量值的不确定度；

步骤三、根据步骤二获取的每一路压力测量单元通道输出的压力测量值不确定度，压力测量值不确定度由模糊变量表征，利用模糊变量的逻辑运算法则，对所有压力测量单元通道输出的模糊变量进行合成运算，获取用模糊变量表述的自确认大气数据传感系统大气参数测量输出值及其测量不确定度。