铂电阻传感器的温度测量系统为动态测量系统,其参数处于时变状态,传统不确定度评定方法的静态假设并不适用。因此,本文提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定方法,构建了云边端协同的在线计...铂电阻传感器的温度测量系统为动态测量系统,其参数处于时变状态,传统不确定度评定方法的静态假设并不适用。因此,本文提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定方法,构建了云边端协同的在线计量系统对动态测量系统进行实时监测;基于贝叶斯信息融合原理实现动态测量系统信息的动态更新;基于Metropolis-Hastings(M-H)算法求解贝叶斯信息融合后验分布的唯一收敛马氏链,有效减少了参数间的相关性,实现了动态测量系统的不确定度动态评定。实验对比GUM法(Guide to the Uncertainty in Measurement)、传统贝叶斯法和改进贝叶斯法的不确定度评定结果,结果表明,本文方法可有效提高温度测量动态系统的不确定度评定结果的精度,解决了铂电阻温度测量动态系统量值可靠性无法估计的问题。展开更多
Bayes统计学能够从空中楼阁的理论广泛地落地于自然科学、经济学和社会学等领域,得益于计算机技术和马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,简称MCMC)法的发展。文章介绍了MCMC方法在Bayes推断中的应用,主要讨论了MCMC方法中的...Bayes统计学能够从空中楼阁的理论广泛地落地于自然科学、经济学和社会学等领域,得益于计算机技术和马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,简称MCMC)法的发展。文章介绍了MCMC方法在Bayes推断中的应用,主要讨论了MCMC方法中的独立抽样和随机游走抽样的Metropolis-Hastings(M-H)算法,利用可读性较强的Matlab程序来实现两种抽样算法,并给出了详细的程序实施过程,分析了两种抽样的优缺点。模拟分析结果表明:独立抽样M-H算法比较容易实施,但是要求建议分布和后验分布的吻合度较高,否则计算效率低下,而且模拟效果不理想;随机游走抽样的M-H算法不需要建议分布接近后验分布,模拟效果也比较好,因此,克服了独立抽样算法的不足,适用范围更广。展开更多
文摘铂电阻传感器的温度测量系统为动态测量系统,其参数处于时变状态,传统不确定度评定方法的静态假设并不适用。因此,本文提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定方法,构建了云边端协同的在线计量系统对动态测量系统进行实时监测;基于贝叶斯信息融合原理实现动态测量系统信息的动态更新;基于Metropolis-Hastings(M-H)算法求解贝叶斯信息融合后验分布的唯一收敛马氏链,有效减少了参数间的相关性,实现了动态测量系统的不确定度动态评定。实验对比GUM法(Guide to the Uncertainty in Measurement)、传统贝叶斯法和改进贝叶斯法的不确定度评定结果,结果表明,本文方法可有效提高温度测量动态系统的不确定度评定结果的精度,解决了铂电阻温度测量动态系统量值可靠性无法估计的问题。
文摘Bayes统计学能够从空中楼阁的理论广泛地落地于自然科学、经济学和社会学等领域,得益于计算机技术和马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,简称MCMC)法的发展。文章介绍了MCMC方法在Bayes推断中的应用,主要讨论了MCMC方法中的独立抽样和随机游走抽样的Metropolis-Hastings(M-H)算法,利用可读性较强的Matlab程序来实现两种抽样算法,并给出了详细的程序实施过程,分析了两种抽样的优缺点。模拟分析结果表明:独立抽样M-H算法比较容易实施,但是要求建议分布和后验分布的吻合度较高,否则计算效率低下,而且模拟效果不理想;随机游走抽样的M-H算法不需要建议分布接近后验分布,模拟效果也比较好,因此,克服了独立抽样算法的不足,适用范围更广。
