一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法，它有五大步骤：步骤一：确定电磁流量计及压力和温度测量装置在管道上的安装位置；步骤二：建立电磁流量计的测量模型；步骤三：确定测量模型输入量的概率密度函数及流量测量的先验信息；步骤四：依据贝叶斯公式得到流量的后验分布；步骤五：采用马尔科夫链蒙特卡罗法对后验分布进行采样，得到流量的不确定性信息从而完成对电磁流量计的不确定度评估。本发明专利技术采用基于贝叶斯统计原理的测量不确定度评估方法完成电磁流量计测量的不确定度评估，该方法以贝叶斯统计原理为基础，能够充分融合流量测量的先验信息和当前样本信息，推导出后验分布，实现对电磁流量计测量的不确定度评估。的不确定度评估。的不确定度评估。
【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法
[0001]本专利技术设计一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法，属于流量测量仪表电磁流量计领域。
技术介绍
[0002]电磁流量计是测量导电液体体积流量的仪表，由电磁流量传感器和电磁流量转换器组成，并连接显示、记录、积算、调节仪表或计算机网络，构成流量的测量系统。电磁流量计与经济发展、国防建设等有着密切的联系，其应用领域十分广泛，如石油化工、水电、冶金制药、纺织印染、造纸、环保、水利、市政等领域，在各个领域中，流量测量质量的重要性日益突出。
[0003]目前电磁流量计所采用的测量不确定度评定指南(Guide to the Expression of Uncertainty in measurement，GUM)、蒙特卡洛法(Monte Carlo Method，MCM)存在问题。比如使用GUM法需满足线性数学模型以及输入量的相互独立，当不满足这些条件时，GUM法提供的不确定度可能是不可靠的。蒙特卡洛法是一种工具，与一般GUM法是一致的。主要的区别是，蒙特卡洛法不是通过线性化模型传播不确定度，而是通过模型传播输入量的PDF来计算输出量的PDF的一个近似。从输出数量的PDF可得到包含区间，而不需要假设输出量的PDF为高斯，t分布或任何其他的分布。但是对于复杂的模型，要想实现质量较高的结果，所花的时间可能稍长。因此，本专利技术提出的基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法对于完成电磁流量计流量测量的不确定度评估，提高电磁流量计测量结果的质量评价有着十分重要的意义。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法，准确合理地完成电磁流量计不确定度评估，具体包括以下步骤：
[0005]步骤1：依据安装要求，在管道上安装电磁流量计(1)，用于测量管道内流体的体积流量；在不影响电磁流量计测量精度的前提下，在管道的上游或下游安装压力测量装置(2)和温度测量装置(3)，测量管道直径、流体温度、压力及时间等参数。
[0006]步骤2：温度、压力、管道直径作为输入量，建立流体流量的电磁流量计测量模型。
[0007]步骤3：由测量样本值确定电磁流量计测量模型输入量的概率密度函数，以及将电磁流量计的历史测量数据作为流量值的先验信息。
[0008]步骤4：依据贝叶斯公式融合流量的先验信息和温度、压力、管道直径等测量信息，得到流量的后验分布。
[0009]步骤5：采用马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC法)对后验分布进行采样，用数值计算的方式获取后验分布的样本集。后验分布的样本集包含流量的不确定性信息：最佳估计值、标准不确定度以及包含具有特定概率的置信区间，即完成对电磁流量计的不确定度评估。
[0010]所述步骤2中测量模型可描述为：
[0011][0012]此模型将管道内的体积流量Q、流体温度T、管道压力P、q
obs
是由电磁流量计测量得到的流量值和测量重复性Q
rep
联系起来。其中，K1和K2是系数，可由标定数据测量得到，T1，T0分别是测量时刻的温度和规定的室温，C是温度常数，由电阻材料确定；P2，P1分别是两个压力测量装置测量得到的压力值。测量重复性由重复测量管道流量的标准偏差评估，n为测量次数。
[0013]所述步骤4中贝叶斯公式为：
[0014]π(Q，θ|q
obs
)
∝
l(q
obs
|Q，θ)π(Q)π(θ)
[0015]其中，π(Q，θ|q
obs
)为流量值的联合后验分布，l(q
obs
|Q，θ)为流量测量数据的似然函数，π(Q)是由流量先验信息确定的先验分布，π(θ)是θ的联合分布。θ＝(T，P，v
D
)，流量观测值q
obs
由测量模型得到，表达式为
[0016]q
obs
＝h(θ，Q)+ξ+Q
rep
[0017]其中，观测值正态分布的误差项
[0018]所述步骤5中MCMC法的具体步骤如下：
[0019]1)输入状态转移矩阵P，平稳分布π(Q，θ|q
obs
)，并设置状态转移次数阈值为TH，样本个数为n；
[0020]2)从简单概率分布采样得到初始状态值x0；
[0021]3)使用for循环获取平稳分布的样本集：
[0022]fort＝0to TH+n
‑1[0023]a)从条件概率分布Q(x|x
t
)中采样得到样本x
*
[0024]b)从均匀分布中采样u
[0025]c)如果u＜α(x
t
，x
*
)，则接受转移，即x
t+1
＝x
*
；否则不接受转移，即x
t+1
＝x
t
。
[0026]样本集(x
TH
，x
TH+1
，...，x
TH+n
‑1)即为平稳分布π(Q，θ|q
obs
)对应的样本集。
[0027]所述步骤5中，由平稳分布π(Q，θ|q
obs
)对应的样本集计算得到最佳估计值μ，标准不确定度以及包含具有特定概率的置信区间等。最佳估计值和标准不确定度的计算公式为：
[0028][0029][0030]特定概率的置信区间为其中k为包含因子，根据置信概率和自由度查询分布表得到。
[0031]本专利技术的优点在于：
[0032]1)本专利技术提出一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法，建立电磁流量计的测量模型时不需要受限于线性模型，可以考虑更复杂更多样的电磁流量计
测量不确定来源；
[0033]2)本专利技术提出一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法，引入的先验信息可以规定流量值的范围，通过融合流量的先验信息和当前样本信息，可以使不确定度评估结果更精确。
附图说明
[0034]图1为本专利技术提出的一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法的流程图；
[0035]图2为本专利技术中MCMC方法的步骤流程图；
[0036]图3为本专利技术中电磁流量计、压力测试装置及温度测试装置的管道安装位置示意图。
具体实施方式
[0037]下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细说明。
[0038]如图1所示，是本专利技术的流程框图，对应流程图本专利技术方法的具体步骤为：
[0039]步骤1：依据安装要求，在管道上安装电磁流量计(1)，用于测量管道内流体的体积流量；在不影响电磁流量计测量精度的前提下，在管道的上游或下游安装压力测量装置(2)和温度测量装置(3)，测量管道直径、流体温度、压力及时间等参数。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1：依据安装要求，在管道上安装电磁流量计(1)，用于测量管道内流体的体积流量；在不影响电磁流量计测量精度的前提下，在管道的上游或下游安装压力测量装置(2)和温度测量装置(3)，测量管道直径、流体温度、压力及时间等参数。步骤2：温度、压力、管道直径作为输入量，建立流体流量的电磁流量计测量模型。步骤3：由测量样本值确定电磁流量计测量模型输入量的概率密度函数，以及将电磁流量计的历史测量数据作为流量值的先验信息。步骤4：依据贝叶斯公式融合流量的先验信息和温度、压力、管道直径等测量信息，得到流量的后验分布。步骤5：采用马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC法)对后验分布进行采样，用数值计算的方式获取后验分布的样本集。后验分布的样本集包含流量的不确定性信息：最佳估计值、标准不确定度以及包含具有特定概率的置信区间，即完成对电磁流量计的不确定度评估。2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法，其特征在于：所述步骤2中测量模型可描述为：此模型将管道内的体积流量Q、流体温度T、管道压力P、q
obs
是由电磁流量计测量得到的流量值和测量重复性Q
rep
联系起来。其中，K1和K2是系数，可由标定数据测量得到，T1,T0分别是测量时刻的温度和规定的室温，C是温度常数，由电阻材料确定；P2,P1分别是两个压力测量装置测量得到的压力值。测量重复性由重复测量管道流量的标准偏差评估，n为测量次数。3.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯统计原理的电磁流量计测量不确定度评估方法，其特征在于：所述步骤4中贝叶斯公式为：π(Q,θ|q
obs
)
∝
l(q
obs
|Q,θ)π(Q)π(θ)其中，π(Q,θ|q
obs
)为流量值的联合后验分布，l(q
obs
...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴银锋，于宁，冯仁剑，李庆，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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