基于多元线性回归模型的皮带秤主要误差因素分析的方法技术
【技术实现步骤摘要】
基于多元线性回归模型的皮带秤主要误差因素分析的方法
本专利技术属于制造装备检测、控制、诊断与维护
，特别涉及一种基于多元线性回归模型的皮带秤主要误差因素分析的方法。
技术介绍
在动态称重中发挥着重要作用的电子皮带秤可以对散状物料进行自动连续累计计量，因这些独有的特点使其在工业生产以及港口贸易中被广泛使用。国内电子皮带秤制造与生产从20世纪70年代开始进入了一个新的发展时期，国内许多厂家通过学习与交流，开发了全悬浮式皮带秤，使得皮带秤的计量精度可以达到了0.25％。对于电子皮带秤而言，“皮带效应”带来的计量误差是影响计量精度的一个重要方面。“皮带效应”受输送带的张力、称重托辊的非准直度、输送带刚度、物料的流量、环境温度等因素的影响。目前对于皮带秤主要误差影响因素的分析主要是对单一的影响因素进行分析，缺少综合的进行分析。在实际工作中影响精度的因素是多样的，通过误差分析可以得知，张力与温度对精度的影响较大，流量是引起“皮带效应”的寄生载荷的重要影响因素，研究张力、温度和流量对精度的混合影响，可以更贴近实际的了解精度变化规律。温度、张力、等效流量等参数均没有严密的推...
【技术保护点】
基于多元线性回归模型的皮带秤主要误差因素分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、搭建皮带秤实验平台，根据实际情况改变主要误差因素张力、温度、等效流量的大小，记录各个测试点的张力、温度、等效流量、标定值及料斗称，求出标定值与料斗称的相对误差，即皮带秤精度值；步骤2、计算皮带秤主要误差因素之间的相关系数，判断彼此之间的相关性；步骤3、当各主要误差因素成弱相关或不相关，则设定多元线性模型并求解；步骤4、以残差平方和、决定系数和MS残差方差作为检验指标，评价所建立的模型的回归效果；步骤5、运用拟合模型预测各个测试点的测试值，并与实际值进行对比计算出预测误差，确定拟合结果的准确性。
【技术特征摘要】
1.基于多元线性回归模型的皮带秤主要误差因素分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、搭建皮带秤实验平台，根据实际情况改变主要误差因素张力、温度、等效流量的大小，记录各个测试点的张力、温度、等效流量、标定值及料斗称，求出标定值与料斗称的相对误差，即皮带秤精度值；步骤2、计算皮带秤主要误差因素之间的相关系数，判断彼此之间的相关性；步骤3、当各主要误差因素成弱相关或不相关，则设定多元线性模型并求解；步骤4、以残差平方和、决定系数和MS残差方差作为检验指标，评价所建立的模型的回归效果；步骤5、运用拟合模型预测各个测试点的测试值，并与实际值进行对比计算出预测误差，确定拟合结果的准确性。2.根据权利要求1所述的基于多元线性回归模型的皮带秤主要误差因素分析的方法，其特征在于，所述步骤2选用皮尔森相关系数统计主要误差因素之间的相关系数r，用来描述两个变量之间的线性相关程度，计算公式如下：式中，n为样本个数，X、Y为两变量的观测值，为两变量的均值，SX、SY为两变量的标准差；相关系数r的绝对值越接近1，相关度越强，规定：相关系数在0.8-1.0范围，表示极强相关；0.6-0.8，表示强相关；在0.4-0.6范围，表示中等程度相关；在0.2-0.4范围，表示弱相关；在0-0.2范围，表示极弱相关或无相关。3.根据权利要求1所述的基于多元线性回归模型的皮带秤主要误差因素分析的方法，其特征在于，所述步骤3求解多元线性模型的具体方法为：步骤3.1、设随机变量y与m个自变量存在线性关系，表示为：式中，β0,β1,…,βm为回归系数，ξ是随机误差，σ是标准差；线性关系的另一种表达方式为：y～(β0+β1x1+β2x2+…+βmxm,σ2)设有n组样本观测数据，即：则上述关系式表示为：y＝Xβ+ξ步骤3.2、设b0,b1,…,bm分别为β0,β1,…,βm的最小二乘估计值，则y的观测值为：yk＝b0+b1xk1+b2xk2+…+bmxkm+ek,k＝1,2,…,nyk的估计值为：式中，ek为误差ξk...
【专利技术属性】
技术研发人员：童一飞，李东波，谭清锰，高森祺，吴少锋，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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