專利名稱：：虛擬儀器測量不確定度自動評定方法
技術領域：
：本發明涉及一種虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，屬于測試計量
技術領域：
。(二)
背景技術：
：70年代和80年代是現代不確定度理論形成與迅速發展的時期，經過幾十年的研究和發展，已形成較為完整的理論體系，它是集靜態測量不確定度與動態測量不確定度、隨機誤差與系統誤差、測量數據與測量方法、多種誤差分布于一體的誤差分析與數據處理理論，實現了不確定度理論與計算機應用技術的結合。近年來新理論和新方法的不斷涌現，給虛擬儀器測量不確定度理論研究注入了新的活力。蒙特卡羅方法又稱隨機抽樣技巧或統計試驗方法。半個多世紀以來，由于科學技術的發展和電子計算機的發明，這種方法作為一種獨立的方法被提出來，并首先在核武器的試驗與研制中得到了應用。蒙特卡羅方法是一種計算方法，但與一般數值計算方法有很大區別。它是以概率統計理論為基礎的一種方法。由于蒙特卡羅方法能夠比較逼真地描述事物的特點及物理實驗過程，解決一些數值方法難以解決的問題，因而該方法的應用領域日趨廣泛。當所求問題的解是某個事件的概率，或者是某個隨機變量的數學期望，或者是與概率、數學期望有關的量時，通過某種試驗的方法，得出該事件發生的頻率，或者該隨機變量若干個具體觀察值的算術平均值，通過它得到問題的解。這就是蒙特卡羅方法的基本思想。這種方法的優點在于能夠比較逼真地描述具有隨機性質的事物的特點及物理實驗過程；受幾何條件限制小；收斂速度與問題的維數無關；具有同時計算多個方案與多個未知量的能力；誤差容易確定；程序結構簡單，易于實現。虛擬儀器的測量鏈由集成傳感器(內置信號調理板)、數據采集卡、計算機軟硬件所組成(見圖1)。傳感器模塊拾取被測信號，信號調理模塊實現測量信號的放大、濾波與整形；數據采集卡實現模擬量向數字量的轉換以及時鐘信號發生。而對測量數據的處理分析和顯示等功能則由計算機軟件完成，軟件通常包括數據采集卡驅動程序、數字信號處理程序和用戶接口程序等。從理論上講，該測量鏈中的各個模塊的每一個不確定度源均會對虛擬儀器測量結果的不確定度產生影響；從不確定度傳遞的角度看，由集成傳感器和數據采集卡所產生的不確定度源必須經過由計算機軟件實現的數據處理模塊實現對虛擬儀器測量結果不確定度的貢獻。目前領l量結果不確定度評定多采用GuidetotheExpressionofUncertaintyinMeasurement(GUM，測量不確定度表達指南)所推薦的離線數理統計方法，但由于虛擬儀器支持多通道信號輸入和多通道輸出、對數字信號的處理機理常常不滿足GUM所設定的顯式解析、可導、近線性的適用條件，以及所采用的數據采集卡和不同集成傳感器的不確定度源具有多樣性和復雜性特點，因此對于虛擬儀器測量不確定度評定而言，采用基于GUM的評定方法常常是個工程難題。
發明內容本發明是一種虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其目的是通過回避傳統的測量不確定度評定方法中對測量機理的顯式、解析、線性的限制，在虛擬儀器測量過程中引入測量不確定度自動評定模塊，能夠在得到測量結果的同時得到相應測量不確定度指標，這將對虛擬儀器的設計和使用產生積極的影響。因此，本發明是一種評定虛擬儀器測量不確定度方法。虛擬儀器有別于傳統儀器的關鍵在于是以軟件的形式實現測量信號的分析和處理，應用蒙特卡羅方法評定虛擬儀器測量不確定度，其核心應該是將按隨機變量抽樣原則產生的測量誤差仿真數據融入測量程序中，獲得多個偽測量結果，通過對偽測量結果的統計，估計虛擬儀器的測量不確定度，原理見圖2。本發明一種實現虛擬儀器測量不確定度自動評定方法的全過程如下步驟一使用集成傳感器模塊檢測被測量，在整形去噪后，轉換成能被數據采集卡采集的信號。對某一被測量進行測量，在本步驟中是用集成傳感器檢測這種被測量，得到連續的時域電信號，通常這種連續電信號必須經過A/D(模/數)轉換后才能進入虛擬儀器進行處理。步驟二集成傳感器檢測后所得的連續電信號進入數據采集卡后實現A/D轉換，在虛擬儀器軟件平臺上，處理采集后的數字電信號，得到測量結果。虛擬儀器軟件通常內置大量的數字信號處理模塊，如傅里葉變換、小波變換、相關系數計算、頻譜分析、波形調理和信號濾波等，這些數字信號處理模塊可以直接處理經數據采集卡轉換后數字信號，并可顯示出最后結果。步驟三分析集成傳感器和數據采集卡的不確定度源。由于在測量過程中，軟件一般不會產生不確定度影響，所以虛擬儀器測量的不確定度來源于集成傳感器和數據采集卡，這些不確定度源可依據廠商提供的技術手冊或說明書得到對應的標定數據。集成傳感器的不確定度源歸納起來主要有線性度，表征集成傳感器模塊輸入輸出特性的非線性，定義為集成傳感器模塊輸入輸出特性的校正曲線與其擬和直線之間的最大非線性誤差與滿量程輸出的百分比；遲滯，表征感器模塊在正、反向行程中輸出的不一致性，定義為正、反向行程中輸出的最大差值與滿量程輸出的百分比；重復性誤差，表征集成傳感器在輸入按同一方向連續多次變動時所得特性曲線的不一致性，定義為正、反向行程中最大重復性偏差與滿量程輸出的百分比；靈敏度誤差，表征集成傳感器在使用過程中的靈敏度飄移，定義為靈敏度飄移與標稱靈敏度的百分比，根據GUM這些不確定度源可以認為是服從均勻分布的在規定區間的隨機有些集成傳感器的技術手冊并沒有提供詳細的不確定度源標定數據，僅僅給出了靜態誤差，它是一項綜合性精度指標，基本上囊括了非線性、遲滯、重復性和靈敏度誤差。此時應統計在不同離散采樣點時的全部輸出數據的標準差，進而根據GUM(測量不確定度表達指南),得到集成傳感器引起的測量標準不確定度。數據采集卡實現將模擬的電量轉換成數字量，由于功能比較單一，不確定度源將主要依賴于數據采集卡原理，歸納起來主要有前置增益失調及其溫度漂移、后置增益失調及其溫度漂移，這些不確定度源可以認為是服從均勻分布的隨機變量；程控放大增益失調及其溫度漂移、卡內標定參考的長時間穩定性以及溫度漂移是相對誤差指標，這些不確定度源可以認為是服從均勻分布的隨機變量與采樣值的乘積；積分非線性、微分非線性以及量化誤差是以采樣分辨率為單位，這些不確定度源可以認為是服從均勻分布的隨機變量與最小分辨電壓的乘積；噪聲可以認為是服從正態分布的隨機變量、在多通道測量時道間干擾會對虛擬儀器測量不確定度產生影響；調節時間誤差表征將一個信號放大到一定值并穩定在一定精度范圍所需要的最短時間，數據采集模塊的最大采樣率就是依據于該值，定義為在滿刻度條件下，實際信號到大放大器之后的一段時間后，信號穩定在一定范圍之內，可以認為是服從正態分布的隨機變量與采樣信號變化率的乘積。這些不確定度源的具體數值依賴于數據采集卡的型號，可從相關數據采集卡手冊上可以獲得。如表1所示。表l數據采集卡各不確定度分量的不確定度分布特性序號不確定度源分布類型1前增益偏置均勻2后增益偏置均勻3前增益偏置溫度系數均勻4后增益偏置溫度系數均勻5程控增益偏差均勻6程控增益溫度系數均勻7卡上基準溫度系數均勻8卡上基準穩定性均勻8<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>步驟四利用測量隨機誤差仿真模塊，產生表征各不確定度源信息的特定區間服從特定分布的隨機數來模擬數據采集卡引起的隨機誤差和集成傳感器引起的隨機誤差，分別得到Ax。,.(仿真數據采集卡引起的隨機誤差)，Axn(仿真集成傳感器引起的隨機誤差)，累加后仿真虛擬儀器測量隨機誤差。該測量隨機誤差仿真模塊建立過程是如圖3所示首先輸入虛擬儀器測量采樣通道數、測量輸入范圍、測量采樣序列、測量采樣尺寸、測量溫度的具體數據；再依據蒙特卡羅方法產生均勻分布的隨機數，在通過隨機性檢驗后，根據步驟三中所有不確定度源的標定數據和設定的概率分布模型，并按照基于蒙特卡羅方法的隨機變量抽樣原則，產生合適的的隨機數序列，來表征符合虛擬儀器測量各不確定度源統計規律的測量隨機誤差；依據這些不確定度源對采樣點上測量總不確定度的影響關系，將這些隨機數序列合成，建立起虛擬儀器測量隨機誤差仿真模塊。本發明采用隨機變量替換抽樣原則，該抽樣原則是基于蒙特卡羅方法的隨機變量抽樣原則最常用的一種。為了得到諸如正態分布等其它分布的隨機數，必須在均勻分布隨機數的基礎上，再進行適當的抽樣。常用分布密度函數/(x)表示總體的己知分布，用^表示由己知分布密度函數/Oc)產生的簡單子樣#,，...，《的個體。為了實現某個復雜的隨機變量^的抽樣，將其表示成若干個簡單的隨機變量^...^的函數^=<^1，...，;0，得到&...^的抽樣后，即可確定y的抽樣。隨機變量替換抽樣原則即為例如正態分布隨機變量的抽樣原理為根據標準正態分布密度函數14引入一個與標準正態隨機變量x獨立同分布的隨機變量y，則(m的聯合分布密度為1_午作變換^=/^0^,;;=;9^^則(A^的聯合分布密度函數為由此可知，/7與p相互獨立，其分布密度函數分別為y;(p)=P.ev/2分別抽取p與伊/^V1^，P=2;r《2。從而得到一對服從標準正態分布的隨機變量X和y:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>7,=^/-21n《.sin(2《2)對于一般的正態分布密度函數NCa,^)的抽樣，其抽樣結果為另外，正態分布的近似抽樣可以表示如下根據隨機數《的期望值為丄，2方差為丄，則隨機變量12<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>服從漸近正態分布，因此，當"足夠大時便可用義作為正態分布的近似抽樣。特別是"=12時，有6^12=-U虛擬儀器的內置模塊大部分是基于C語言編寫而成，因此，本發明在C語言環境下，產生與全部集成傳感器和數據采集卡的不確定度源分布特性相同的隨機數來模擬它們引起的測量隨機誤差，然后把它們累加以仿真虛擬儀器測量隨機誤差，程序參考虛擬儀器測量隨機誤差模塊Error一simulation,d11文件(即步驟三中建立的測量隨機誤差仿真模塊)，對應的項目文件為Error—simulation.dsw。測量隨機誤差仿真流程如圖3所示。步驟五:將測量隨機誤差仿真模塊得到的虛擬儀器測量隨機誤差仿真值累加到數據采集后所得數字信號;c,.上，經過數字信號處理模塊處理后，得到大量的偽測量結果^.Ol,…，M)。虛擬儀器測量方式有單通道單點、單通道多點、多通道單點、多通道多點四種，調用Error—simulation,dll文件可以模擬這四種采集方式下虛擬儀器測量隨機誤差。測量隨機誤差仿真模塊用法是按照介紹的蒙特卡羅評定原理，用戶在編譯好測量程序后，在采集所得的被測量數據上，根據數據采集方式，累加測量隨機誤差仿真模塊產生的虛擬儀器測量隨機誤差，得到偽測量數據，再將累加后的偽測量數據輸入到虛擬儀器軟件平臺上測量主程序的數據處理部分，得到虛擬儀器測量結果，進行循環并統計標準差從而得到虛擬儀器測量不確定度。用戶只須要一組被測量數據采集值，就可以得到用戶需要的虛擬儀器測量不確定度。(1)單通道單點采集方式單通道單點采集方式采集的單個電壓值(輸入)進入虛擬儀器測量隨機誤差仿真模塊后，設置以下參數的值溫度、電壓上限和電壓下限，最后得到的是表示隨機誤差的單個電壓值(輸出)和出錯信息(enw)。單通道單點采集方式隨機誤差仿真模塊輸入輸出變量定義如下圖4所示。此時模塊中CLFN節點調用的FunctionName是Error一simulation.dsw文4牛里的Simulate一Onepoint函數，如圖5所示。其中，所述CLFN節點即是調用庫函數節點(CallLibraryFunctionNode)。(2)單通道多點采集方式單通道多點采集方式采集的一維電壓值數組(行向量)進入這個虛擬儀器測量隨機誤差仿真模塊后，設置以下參數的值溫度、電壓上限和電壓下限，最后得到的是表示隨機誤差的電壓數組(輸出)和出錯信息(error)。單通道多點采集方式時隨機誤差仿真模塊的輸入輸出變量定義如下圖6所示。此時CLFN節,點"t周用的FunctionName是Error一simulation.dsw文"f牛里的Simulate一Onearray函數。(3)多通道單點采集方式多通道單點采集方式采集的一維電壓值數組(列向量)輸入虛擬儀器測量隨機誤差仿真模塊后，設置以下參數的值溫度、電壓上限和電壓下限，最后得到的是表示采樣隨機誤差的電壓數組(輸出)和出錯信息(error)。單通道多點采集方式的隨機誤差仿真模塊的輸入輸出變量定義如下圖7所示。此時CLFN節'點i周用的FunctionName是Error—simulation.dsw文"f牛里的Simulate一Multpoint函數。(4)多通道多點采集方式多通道多點采集方式采集的多維電壓數組(輸入)進入虛擬儀器測量隨機誤差仿真模塊，設置外界環境溫度值、電壓上限和電壓下限，最后得到的是表示PCI-6024E數據采集卡上采樣隨機誤差的多維電壓數組(輸出)和出錯信息(error)。多通道多點采集方式的隨機誤差仿真模塊的輸入輸出變量定義如下圖8所示。此時CLFN節點調用的FunctionName是Error—simulation.dsw文件里的simulate一Maltarray函數。步驟六:對這#個偽測量結果進行統計分析得到測量結果的合成不確定度"CW。依據單通道單點、單通道多點、多通道單點、多通道多點四種虛擬儀器測量方式所得偽測量結果進行統計分析，實現虛擬儀器測量不確定度的自動評定。即虛擬儀器測量標準不確定度的無偏估計可按貝塞爾(Bessel)公式計算:一種虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其優點和功效是虛擬儀器測量結果必須包含測量不確定度，虛擬儀器內集成著大量信號處理和數學計算的模塊，但它們均不能實現測量不確定度的評定，而現行虛擬儀器內沒有集成衡量測量本身精度的功能模塊，因此對于每一次虛擬儀器測量，必須離線按照傳統的GUM評定方法計算出虛擬儀器測量不確定度，而按本發明方法設計的測量不確定度自動評定功能模塊可被集成到虛擬儀器中，并能在進行被測量測量的同時，實現測量不確定度自動在線評定。另外本發明基于蒙特卡羅理論，采用隨機數產生與檢測技術和隨機變量抽樣技術，只須通過一次具體實驗，就可以使用概率統計仿真模型在線解決虛擬儀器測量不確定度自動評定問題，避免了傳統評定方法的大樣本低精度的局限。圖1虛擬儀器所組成測量系統圖2測量不確定度評定原理框圖圖3虛擬儀器測量隨機誤差仿真圖4單通道單點采集方式時的應用圖5單通道單點采集方式時CLFN節點的配置圖6單通道多點采集方式時的應用圖7多通道單點采集方式時的應用圖8多通道多點采集方式時的應用圖9溫度有效值測量及測量不確定度自動評定程序框圖具體實施例方式為了說明本發明方法的可行性并驗證測量不確定度自動評定模塊的有效性，對某一溫度信號，利用虛擬儀器做有效值測量，集成傳感器是由電流輸出型溫度傳感器AD590K和信號調理板AD522B組成，數據采集卡使用PCI-6024E數據采集卡，有效值測量進行了測量不確定度評定實驗。具體的實施方式是1.按照
發明內容中的步驟一和步驟二搭建整個虛擬儀器測量鏈。2.按照步驟三分析集成傳感器和數據采集卡的不確定度源。AD590K是美國模擬器件公司生產的單片集成兩端感溫電流源，它的的測溫范圍為-55"C+15(TC，輸出電壓隨溫度的變化而變化。現在對它進行傳感器的不確定度分析。由廠家提供的標定手冊可以查出不確定度源有(1)AD590K的線性誤差為0.20°C(2)AD590K的電源抑制誤差當<formula>formulaseeoriginaldocumentpage14</formula>時，AD590K的電源抑制系數為0.2^/￥。如果供電電壓10V，^變化為0.1%，則由此引起的誤差為0.02°C。(3)電流電壓變換電阻的溫度系數引起的誤差AD590K的電流輸出遠傳至采集系統的信號放大電路，須先經電阻變為電壓信號。電阻值為lk^，該電阻誤差選為0.1%，電阻溫度系數為10xlO力-C。AD590K的靈敏度為1^°C。在0'C時輸出電流為273.2nA。所以，當環境溫度變化15-C時，它所產生的最大誤差電壓為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage14</formula>另外，由標定手冊可以查出AD522B的不確定度源有(1)參考電源的溫度系數引起的誤差。(2)電阻電壓引起的誤差。(3)儀用放大器AD522B的共模誤差。其增益為100，共模電壓為273.2mV，這時產生的共模誤差為2.7pV(該誤差可以被忽略)。(4)AD522B的失調電壓溫漂引起的誤差。AD522B的失調電壓溫度系數為士2pV/。C，輸出失調電壓溫度系數為士25^iV廠C，折合到輸出端，總的失調電壓溫度系數為±15x10-6/°C。如果溫度變化為士15i:時，輸出端出現的失調漂移為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage14</formula>(5)AD522B的增益溫度系數產生的誤差。AD522B的增益為1000時的最大溫度系數等于士25xlO-6rC，增益為100時，溫度系數要小于這一數值，如果仍取這一數值，且設所用的增益電阻溫度系數為土10xl(TV'C，則最大溫度增益誤差(環境溫度變化為土15'C)是(25+10)xlO—6xl5xlOO=0.05V在IO(TC時，該誤差折合到放大器輸入端為0.05mV。(6)AD522B的線性誤差。AD522B的非線性在增益為100時近似等于0.002%，輸出IOV擺動范圍產生的線性誤差為10x0.002%=2xl(T4V。PCI-6024E數據采集卡是一塊多功能數據采集卡，支持直接存儲器存儲(DMA)方式和雙緩沖區模式，保證了實時信號的不間斷采集和存儲。它的硬件電路主要包括數據存儲器、程序存儲器、共享數據存儲器、模擬量輸入濾波電路、多路開關及程控增益放大電路、A/D轉換控制電路、邏輯譯碼電路及復位電路等。它有16個單端或者8個差分模擬輸入通道，采樣頻率達到200KHz;有兩個12位的雙緩沖模擬輸出通道；12位的數字輸入輸出通道；還有一個時鐘計數通道；總線為PCI-Bus,可以實現多通道高精度的A/D、D/A轉換，數字輸入輸出和頻率脈沖量的輸入輸出。廠家提供的PCI-6024E卡產品標定手冊主要給出了相對精度指標、微分非線性誤差、前增益偏置誤差、后增益偏置誤差、長期穩定性誤差、程控增益偏差、卡上基準穩定性、積分非線性誤差、調節時間誤差、通道間干擾(只對多通道采集有效)等不確定度信息。PCI-6024E卡的不確定度源歸納如表2所示。表2PCI-6024E卡不確定度源<table>tableseeoriginaldocumentpage15</column></row><table>3.建立測量隨機誤差仿真模塊，產生隨機數來模擬數據采集卡引起的隨機誤差和集成傳感器引起的隨機誤差，并累加以仿真虛擬儀器測量隨機誤差。并將此測量隨機誤差仿真值累加到數據采集后所得數字信號;c,.上，經測量函數的處理后，得到大量的偽測量結果。PCI-6024E數據采集卡有8個模擬輸入通道，由于本例使用的是單通道采集，所以只要將集成傳感器的輸出信號的連接到數據采集卡的CB-68LP接線板的第68腳。PCI-6024E數據采集卡插入電腦相應插槽里，然后將CB-68LP接線板與PCI-6024E數據采集卡連接，溫度有效值測量及測量不確定度自動評定程序框圖如圖9所示。設定模擬次數71/=1000次，在不同采樣點個數條件下，可得到虛擬儀器有效值測量不確定度評定。不確定度評定結果與基于GUM方法的評定結果達到了較好一致，驗證了本發明。權利要求1、一種虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其特征在于步驟一使用集成傳感器模塊檢測被測量，在整形去噪后，轉換成能被數據采集卡采集的信號；步驟二集成傳感器檢測后所得的連續電信號進入數據采集卡后實現A/D轉換，在虛擬儀器軟件平臺上，處理采集后的數字電信號，得到測量結果；步驟三分析集成傳感器和數據采集卡的不確定度源；步驟四利用測量隨機誤差仿真模塊，產生表征各不確定度源信息的特定區間服從特定分布的隨機數來模擬數據采集卡引起的隨機誤差和集成傳感器引起的隨機誤差，分別得到仿真數據采集卡引起的隨機誤差AxDi，仿真集成傳感器引起的隨機誤差ΔxTi，累加后仿真虛擬儀器測量隨機誤差；該測量隨機誤差仿真模塊建立過程是首先輸入虛擬儀器測量采樣通道數、測量輸入范圍、測量采樣序列、測量采樣尺寸、測量溫度的具體數據；再依據蒙特卡羅方法產生均勻分布的隨機數，在通過隨機性檢驗后，根據步驟三中所有不確定度源的標定數據和設定的概率分布模型，并按照基于蒙特卡羅方法的隨機變量抽樣原則，產生合適的隨機數序列，來表征符合虛擬儀器測量各不確定度源統計規律的測量隨機誤差；依據這些不確定度源對采樣點上測量總不確定度的影響關系，將這些隨機數序列合成，建立起虛擬儀器測量隨機誤差仿真模塊；所述基于蒙特卡羅方法的隨機變量抽樣原則采用隨機變量替換抽樣原則；在均勻分布隨機數的基礎上，再進行適當的抽樣；采用分布密度函數f(x)表示總體的已知分布，用ξf表示由已知分布密度函數f(x)產生的簡單子樣ξ1，…，ξn的個體；為了實現某個復雜的隨機變量y的抽樣，將其表示成若干個簡單的隨機變量x1，...，xn的函數y＝g(x1，...，xn)，得到x1，...，xn的抽樣后，即可確定y的抽樣；隨機變量替換抽樣原則即為yf＝g(X1，...，Xn)步驟五將測量隨機誤差仿真模塊得到的虛擬儀器測量隨機誤差仿真值累加到數據采集后所得數字信號xi上，經過數字信號處理模塊處理后，得到大量的偽測量結果yj(j＝1，…，M)；調用測量隨機誤差仿真模塊模擬這四種采集方式下虛擬儀器測量隨機誤差；測量隨機誤差仿真模塊用法是按照介紹的蒙特卡羅評定原理，用戶在編譯好測量程序后，在采集所得的被測量數據上，根據數據采集方式，累加測量隨機誤差仿真模塊產生的虛擬儀器測量隨機誤差，得到偽測量數據，再將累加后的偽測量數據輸入到虛擬儀器軟件平臺上測量主程序的數據處理部分，得到虛擬儀器測量結果，進行循環并統計標準差從而得到虛擬儀器測量不確定度；步驟六對這M個偽測量結果進行統計分析得到測量結果的合成不確定度uc(y)；依據虛擬儀器測量所得偽測量結果進行統計分析，實現虛擬儀器測量不確定度的自動評定；即虛擬儀器測量標準不確定度的無偏估計可按貝塞爾(Bessel)公式計算<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>u</mi><mi>c</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msqrt><mfrac><mn>1</mn><mi>M</mi></mfrac><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>M</mi></munderover><msubsup><mi>y</mi><mi>i</mi><mn>2</mn></msubsup></msqrt><mo>.</mo></mrow>]]></math></maths>2、如權利要求1所述的虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其特征在于:所述虛擬儀器內置的數字信號處理模塊包括傅里葉變換、小波變換、相關系數計算、頻譜分析、波形調理和信號濾波等。3、如權利要求1所述的虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其特征在于:所述集成傳感器的不確定度源包括線性度，遲滯，重復性誤差，靈敏度誤差，根據測量不確定度表達指南,這些不確定度源認為是服從均勻分布的在規定區間的隨機變量。3、如權利要求1所述的虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其特征在于所述集成傳感器的不確定度源還包括非線性、遲滯、重復性和靈敏度誤差；統計在不同離散采樣點時的全部輸出數據的標準差，進而根據測量不確定度表達指南，得到集成傳感器引起的測量標準不確定度。4、如權利要求1所述的虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其特征在于所述不確定度源將依賴于數據采集卡原理，包括前置增益失調及其溫度漂移、后置增益失調及其溫度漂移，程控放大增益失調及其溫度漂移、卡內標定參考的長時間穩定性以及溫度漂移是相對誤差指標；積分非線性、微分非線性以及量化誤差；噪聲；調節時間誤差。5、如權利要求1所述的虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其特征在于所述虛擬儀器測量方式有單通道單點、單通道多點、多通道單點、多通道多點四種。6、如權利要求4所述的虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其特征在于:所述噪聲認為是服從正態分布的隨機變量，在多通道測量時道間干擾對虛擬儀器測量不確定度產生影響。全文摘要一種虛擬儀器測量不確定度自動評定方法，其目的是通過回避傳統的測量不確定度評定方法中對測量機理的顯式、解析、線性的限制，以軟件的形式實現測量信號的分析和處理，應用蒙特卡羅方法評定虛擬儀器測量不確定度，其核心應該是將按隨機變量抽樣原則產生的測量誤差仿真數據融入測量程序中，獲得多個偽測量結果，通過對偽測量結果的統計，估計虛擬儀器的測量不確定度。文檔編號G01D18/00GK101581587SQ20091008749公開日2009年11月18日申請日期2009年6月23日優先權日2009年6月23日發明者王中宇,葛樂矣申請人:北京航空航天大學