ATS校準數(shù)據(jù)處理新方法研究.pdf

1、隨著計算機技術、電子技術等現(xiàn)代科學技術的飛快發(fā)展，人們對測試系統(tǒng)提出了越來越高的要求，傳統(tǒng)的手動測試已經(jīng)不能滿足需要，取而代之的是一系列能實現(xiàn)自動測試的專用或通用自動測試系統(tǒng)（ATS,automatic test system）。而ATS作為應用廣泛的測試系統(tǒng)，它自身的計量特性必須通過校準來保證。
　　能對ATS進行校準的前提是其具有可計量性，這意味著在產(chǎn)品的設計和研制階段，就有計量的介入，保證其良好的計量特性。從目前的文獻來看，

2、人們對于可計量性的研究僅僅停留在初步的概念階段。為了研究可計量性內(nèi)在的理論體系，本文以ATS為例對可計量性的概念、內(nèi)涵和指標都做了較深入的探討，并從計量和測試的關系出發(fā)，借鑒可測試性建模思路，建立了ATS可計量性的信息流模型，分析了相應的指標，為ATS的可計量性評價提供了有效的方法，并依照各儀器設備計量貢獻率，優(yōu)化了ATS的原位校準周期。此外，由于ATS中待校參數(shù)和儀器眾多，本文還針對多種信號和參數(shù)的校準，建立了某型ATS模擬子系統(tǒng)的可

3、計量性多信號流圖模型，并根據(jù)模型得到了相關矩陣和計量校準樹，為ATS的校準策略提供了指導和幫助。
　　在得到了ATS校準數(shù)據(jù)之后，需要采用科學的方法對其進行分析處理，其中包括剔除粗大誤差、評定測量不確定度、判斷儀器設備誤差是否超出最大允許誤差范圍等。鑒于不確定性理論（灰色理論、云模型、模糊理論、粗糙集理論等）的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，本文著重研究不確定性新理論在ATS校準數(shù)據(jù)處理中的應用，包括以下幾個方面：
　?。?）傳統(tǒng)的粗大誤差

4、判別原則得到的結果是絕對的，并且同一個數(shù)據(jù)在不同的準則下得到的結論也不同，為了解決這個矛盾，本文提出了對校準數(shù)據(jù)賦予離群率的方法來衡量校準數(shù)據(jù)是否含有粗大誤差。本文建立了粗大誤差判定的推理規(guī)則，分別應用了Mamdani模糊控制和云模型推理法對某型ATS的校準數(shù)據(jù)進行了粗大誤差判別，并提出了一種新的實現(xiàn)云模型推理中的“軟與”的蒙特卡羅方法。
　?。?）ATS測量不確定度是評價校準質量的一個重要指標，傳統(tǒng)的GUM法從隨機性的角度出發(fā)，

5、只能針對隨機效應引起的不確定度。本文提出了新的測量不確定度隨機模糊變量法（RFV,random fuzzy variable），將概率論和模糊理論統(tǒng)一到證據(jù)理論中，能同時處理隨機效應和非隨機效應引起的測量不確定度。本文分析了RFV法的理論基礎，提出了概率密度函數(shù)與隸屬函數(shù)之間的新的轉換方法，并以ATS中的數(shù)字萬用表直流電壓校準為例實現(xiàn)了測量數(shù)據(jù)的RFV表示，結果表明該方法得到的隨機效應引起的測量不確定度分量與GUM是一致的，而不同點在于

6、非隨機效應的處理方式。
　?。?）ATS校準時往往需要判斷其是否超出允許誤差范圍，實際上，由于標準設備并不是完全理想的，導致校準結論存在一定的風險，也就是有相應的誤收率和誤拒率。本文首先分析了單次校準結果誤收率和誤拒率的表達式，并觀察了測試不確定度比（TUR,test uncertainty rate）對兩者的影響，針對ATS中數(shù)字萬用表的總體校準結論風險，本文采用蒙特卡羅仿真法，分析了影響因素，為減小整體的誤收率和誤拒率提供了方