基于残差补偿灰色马尔科夫模型的校准间隔预测方法

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1、基于残差补偿灰色马尔科夫模型的校准间隔预测方法纪伊琳钱政北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院摘要：为丫实现对测量仪器科学、合理的校准间隔的预测，根据历史数据的特点，将灰色预测模型与马尔科夫预测方法相结合，用灰色GM（1，1）模型预测校准数据的总体变化趋势，用马尔科夫模型预测残差序列的状态变化，进而得到校准数据的预测值。用实验数据对模型进行了验证。结果表明，模型很好地体现了测量仪器关键参数的发展过程，适于校准间隔的预测。关键词：校准间隔;残差补偿;灰色GM（1，1）模型;马尔科夫模型;作者简介：纪伊琳（1991一），女，硕士研究生，从事测量设备校准间隔预测方法研究。E

2、mail:jiyilin@126.com作者简介：钱政（1973—），男，博士，教授，博士生导师，主要从事先进传感技术、电气检测技术研宄。收稿日期：2016-11-18基金：W家自然科学基金资助项目（61573046）Predictionmethodofcalibrationintervalbasedonresidualcompensationgrey—markovmodelTiYilinQianZhengSchoolofInstrumentationScienceandOpto-electronicsEngineering，BeihangUniversity;Abs

3、tract：Inordertopredictthecalibrationintervalofameasuringinstrumentscientifically，thecharactersofhistoricalcalibrationdataareanalyzed,andacombinationofGM（1,1）modelandMarkovmethodisadoptedtoacquirethepredictivevalueofcalibrationdata.GM（1，1）modelisusedtoforecastthegeneraltrendofthecalibrat

4、iondata,andMarkovmodelisusedtopredictthestateofresidualseries.Experimentaldataisutilizedtovalidatethemodel.Theresultsdemonstratethatthemodelcanwellforecastthecvolvcmcntofkeyparametersofameasuringinstrument,whichissuitableforcalibrationintervalprediction.Keyword：calibrationinterval;resid

5、ualcompensation;GM（1，1）model;Markovmodel;Received：2016-11-180引言测量仪器受各种外界环境因素和内部元器件老化的影响，准确度会随着仪器使用吋间的延长而逐渐降低，经过一段吋间就会降低到难以满足预期使用要求的程度。为确保仪器的准确度符合使用的要求，通常要求按照国家标准屮规定的时间间隔对测量仪器进行校准。连续两次校准的时间间隔定义为校准间隔。通过对电子仪器计量校准情况的调查，我们发现儿乎所有的电子仪器校准间隔均为一年。实际上，部分电子仪器使用频率低、环境良好，且连续多年校准结果均未超差，该部分仪器的校准间隔完全可以适

6、当延长;而部分电子测量仪器由于使用环境恶劣，丑工作时间长、频率高，其量值特性参数变化较大，容易出现超差情况，相应地校准间隔应该有所缩短。因此，将校准间隔统一规定为某一固定值并不合理。无论是校准间隔过短或者过长，都会带来诸多问题。校淮间隔选取过短，将导致仪器使用成木的上升，并降低仪器的使用效率;校准间隔选取过长，仪器在超出允许误差限的情况下使用的风险将会加大m。因此，根据仪器的历史数据和实际使用情况来进行校准间隔的预测，能够很大程度地避免上述问题，具有重要的工程应用前景。国际和W家标准均提出应根据仪器的自身特征、性能要求和使用情况来确定其校准周期［2-3］，以提高校准工

7、作的效率。由于实际情况存在巨大的差异，文件中并未明确规定校准间隔确定的详细步骤，仅给出几个备选的方法，因此如何确定校准间隔仍有待进一步的研究［4-5］。确定校准间隔的方法，通常是通过对历史数据建模（包括统计模型和非统计模型），推断数据未来的发展变化趋势，判断其是否落在合格区间内，进而得到校准间隔的预测值。其中，统计模型的建立要求掌握与待校准仪器同一型号的多台设备的历史校准数据，并且只在仪器可靠性的变化符合指定模型的时候才能得到比较准确的校准结果。然而，实际的校准数据（尤其在校准初期）很难满足上述的条件m，通常只能获得少数同型号仪器在某些年份的历史数据