用于估计不确定性的方法和程序技术

本发明专利技术涉及一种估计测量机不确定性的方法，包括：基于估计的测量机的精度描述估计长度测量的不确定性；从估计的不确定性计算方差，并且通过一定的函数来近似协方差，以导出协方差矩阵或相关矩阵；从对上一步骤中导出的协方差矩阵的特征值分解中导出特征值和特征向量；通过产生正态随机数作为耦合在上一步骤中导出的各特征向量的系数来产生测量机的伪测量值并综合所有特征向量，该正态随机数具有期望值０并且方差等于对应于特征向量的特征值；以及通过对在前面步骤中获得的伪测量值进行统计处理来估计测量机的不确定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于估计如CMM(坐标测量机)等的测量机器的不确定性的方法和程序。
技术介绍
通常，测量机器的不确定性可以通过识别出所有误差因素并考虑误差传播的情况下对这些误差因素进行综合来计算。当测量系统简单且其不确定性能以简单方式确定时，通过这样的理论计算进行的不确定性分析可以相对容易执行，而随着系统的复杂，不确定性分析也变得困难。 例如，在三维测量机器中测量按照任意测量策略(如测量点的数量，以及测量位置)进行，而将形状作为各种参数(如圆度、平直度和垂直度)的估计则通过更为复杂的算术处理来进行。在这样复杂的测量中，对于理论误差分析实际上不可能估计不确定性。 估计理论硬分析不确定性的方法包括那些当前逐渐成为主流的、采用蒙特卡罗(Monte Carlo)技术的方法。在这些方法中，具有最高完备性的方法是由PTB(German Metrology Institute，德国度量衡研究所)等提出的虚拟CMM方法(“Traceability of coordinate measurements according to the method ofthe virtual measuring machine”，PTB-Bericht，MAT1-CT94.0076，1999)。虚拟CMM方法包括在计算机上形成伪三维测量机，并使用该测量机来仿真测量以估计该测量机的不确定性。最初，对三维测量机中的误差因素、样本(probe)以及环境进行标识，并通过初步测量来估计它们的数量级。将这些误差与随机数相乘以很好地产生伪误差。但初步测量需要若干天，这对用户来说是非常大的负担。
技术实现思路
考虑到上述问题，本专利技术要解决的技术问题是提供一种估计测量机不确定性的方法和程序，该方法能够估计采用蒙特卡罗技术的测量系统的理论分析硬不确定性，减少用户的负担，并能高度可靠地执行不确定性估计。 为达到上述目的，本专利技术提供了一种估计测量机不确定性的方法，包括基于估计的测量机的精度描述估计长度测量的不确定性；从估计的不确定性计算方差，并且通过一定的函数来近似协方差，以导出协方差矩阵或相关矩阵；从对上一步骤中导出的协方差矩阵的特征值分解中导出特征值和特征向量；通过产生正态随机数作为耦合在上一步骤中导出的各特征向量的系数来产生测量机的伪测量值并综合所有特征向量，该正态随机数具有期望值0并且方差等于对应于特征向量的特征值；以及通过对在前面步骤中获得的伪测量值进行统计处理来估计测量机的不确定性。 本专利技术还提供了一种估计测量机不确定性的方法，包括估计要被估计的测量机的误差或精度信息；基于在上一步骤中估计的信息导出由该测量机提供的测量值的协方差矩阵或相关矩阵；从对在上一步骤中导出的协方差矩阵或相关矩阵的特征值分解中导出特征值和特征向量；通过产生正态随机数作为耦合在上一步骤中导出的各特征向量的系数来产生测量机的伪测量值并线性耦合所有特征向量，该正态随机数具有期望值0并且方差等于对应于特征向量的特征值；以及通过对在前面步骤获得的伪测量值进行统计处理来估计测量机的不确定性。 本专利技术还提供了一种用于估计测量机不确定性的程序，其是包括上述步骤的计算机可执行程序。 所述导出测量值协方差矩阵或相关矩阵的步骤可以包括基于由估计的测量机提供的测量值的误差导出测量的点到点距离的值的协方差矩阵或相关矩阵。 所述导出测量值协方差矩阵或相关矩阵的步骤可以包括基于被估计测量机的精度描述导出测量的点到点距离的值的协方差矩阵或相关矩阵。在此，“要被估计的测量机的估计的信息”是指估计的“测量值中的误差”或估计的“点到点距离测量的不确定性”。“点到点距离测量”不仅包括测量空间距离(如测量两点之间的长度、测量到原点的坐标值)，还包括测量相对温度、测量绝对温度、测量相对压力、测量绝对压力，以及测量电压。 为了进一步改进不确定性估计的精度，优选产生伪测量值的步骤包括多次产生伪测量值，以及估计测量机不确定性的步骤包括通过对多个伪测量值进行统计处理来估计测量机的不确定性。 如果测量机包括三维测量机，则产生伪测量值的步骤可以包括沿该三维测量机的轴相互独立地产生伪测量值。 本专利技术采用仿真装置来产生伪测量值。这使得可以估计理论硬分析不确定性，以及在没有用于标识环境中的误差因素等的初步测量的情况下估计不确定性。因此，可以较之现有的方法有效减轻用户的负担。 附图说明 图1示出根据本专利技术实施例的估计不确定性方法的流程图； 图2图解示出由三维测量机的测量步距(step gauge)所获得的测量值； 图3图解示出测量值中的测量误差； 图4图解示出在采用简单随机数产生伪测量值来代替测量值时的测量误差； 图5以当前实施例中的输入数据为例图解示出测试数据； 图6图解示出当前实施例中产生的伪测量值；以及 图7示出根据本专利技术另一实施例的估计不确定性的方法的流程图。 具体实施例方式 下面将参照附图对本专利技术的实施例进行描述。 图1示出根据本专利技术实施例的估计测量机不确定性方法过程的流程图。该不确定性估计方法可以在运行包括流程图所示过程的不确定性估计程序的计算机上实现。 估计程序的要点如下。首先，在计算机上形成伪三维测量机，该测量机用于仿真测量以产生伪测量值。对所产生的测量值进行统计处理以估计不确定性。在这种情况下，考虑测量值之间的相关性，并对蒙特卡罗仿真的输出加以限制以产生与实际数据相似的数据。下面将对考虑测量值之间相关性的重要性进行描述。 相关性考虑的重要性 以举例的方式考虑由三维测量机测量的值。图2图解示出在三维测量机进行步距测量时获得的数据。横轴表示测量位置，纵轴表示测量误差，其中示出组合绘制的14个步距的数据。由图可见，测量误差包含随机摆动的成分以及根据测量长度而缓慢变化的成分。从对两者的比较可以看出，缓慢变化的成分要较之随机的成分更具有支配地位。在这样的测量结果中，如果要测量的两点间的距离短，则测量值(测量误差)也表现出相对小的值。从另一个角度可以看出，要测量的两点间的距离越短，测量值的相关性就越大；而要测量的两点间的距离越大，测量值之间的相关性就越小。 类似的评述也适用于通用测量机。例如，当在特定的测量机中执行N个测量时，很容易估计出测量之间的空间或时间距离越短，获得相似值的可能性就越高。 当分配随机数以再现测量值时，重要的是考虑测量值间的上述相关性。例如，图3和图4分别示出用三维测量机测量步距时的误差，以及那些用简单随机数产生的伪测量值中的误差(随机数为仅具有相同数量级的统一随机数(uniform random number))。当在由图中箭头表示的位置上测量了两点间的距离之后，将两种误差进行比较。在这种情况下，发现由简单随机数给出的误差远大于实际测量值。这是明显的过度估计。换言之，采用这样的简单随机数的蒙特卡罗仿真得出的结果远远超出测量机的描述，并无益地浪费了测量机的准确性。如从以上明显可见，考虑测量值的相关性可以有效地进行测量仿真以产生伪测量值。也就是说，应考虑相关性以产生与实际测量值高度相似的数据。 下面基于图1来描述一种考虑实际相关性的估计不确定性的方法。 首先，估计来自要被估计的测量机的测量值中的误差(S1)。作为测量值例如可以采用图5所示的实际测试数据。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种估计测量机不确定性的方法，包括：基于估计的测量机的精度描述估计长度测量的不确定性；从估计的不确定性计算方差，并且通过一定的函数来近似协方差，以导出协方差矩阵或相关矩阵；从对上一步骤中导出的协方差矩阵的特征值分解中导出特征值和特征向量；通过产生正态随机数作为耦合在上一步骤中导出的各特征向量的系数来产生测量机的伪测量值并综合所有特征向量，该正态随机数具有期望值０并且方差等于对应于特征向量的特征值；以及通过对在前面步骤中获得的伪测量值进行统计处理来估计测量机的不确定性。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：奈良正之，阿部诚，
申请(专利权)人：三丰株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]