融合了灰色模型GM（1,1）、Bootstrap方法以及不確定度評(píng)定理論,建立了密閉空間內(nèi)爆炸溫度動(dòng)態(tài)測(cè)量不確定度的灰自助評(píng)估模型GBM（1,1）,選取某次爆炸試驗(yàn)300 s的溫度數(shù)據(jù)作為分析數(shù)據(jù),運(yùn)用估計(jì)真值、估計(jì)區(qū)間和平均不確定度等參數(shù)表征其估計(jì)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,GBM（1,1）模型融合了灰色模型GM（1,1）和Bootstrap方法的優(yōu)勢(shì),可以準(zhǔn)確模擬動(dòng)態(tài)測(cè)量數(shù)據(jù)的概率分布,并實(shí)時(shí)跟蹤被測(cè)量瞬時(shí)值的變化趨勢(shì)。相比于灰色模型GM（1,1）和Bootstrap方法,灰自助模型GBM（1,1）具有更高的真值估計(jì)準(zhǔn)確度和區(qū)間估計(jì)可靠度,其估計(jì)誤差分布區(qū)間為[-12.62,13.58],標(biāo)準(zhǔn)差為8.69℃,最大相對(duì)誤差為1.2%,區(qū)間估計(jì)可靠度高于90%,估計(jì)區(qū)間能夠較完整地包絡(luò)被測(cè)量的動(dòng)態(tài)波動(dòng)范圍。由此證明GBM（1,1）模型能夠?qū)γ荛]空間內(nèi)爆炸溫度的動(dòng)態(tài)測(cè)量不確定度做出準(zhǔn)確評(píng)估。 

【文章來(lái)源】：計(jì)量學(xué)報(bào). 2020,41(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

選取m=7,B=1 000,Q=10，圖2(a)～圖2(c)分別表示灰色模型GM(1,1)、Bootstrap方法和GBM(1,1)模型對(duì)爆炸溫度的真值估計(jì)結(jié)果。圖中相對(duì)時(shí)間是相對(duì)于實(shí)驗(yàn)起爆時(shí)間。由圖2可知，在密閉爆室溫度參數(shù)的真值估計(jì)中，GBM(1,1)模型的真值估計(jì)結(jié)果優(yōu)于Bootstrap方法和灰色模型GM(1,1)。分析認(rèn)為，GBM(1,1)模型融合了灰色模型GM(1,1)和Bootstrap方法的優(yōu)勢(shì)，不僅具有對(duì)數(shù)據(jù)樣本的擴(kuò)展能力，而且具備對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)機(jī)制，因此可以更加準(zhǔn)確地模擬測(cè)量數(shù)據(jù)列的變化趨勢(shì)。

為對(duì)上述3種模型的真值估計(jì)結(jié)果做出更直觀的對(duì)比，對(duì)3種模型估計(jì)誤差的分布區(qū)間、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大相對(duì)誤差進(jìn)行比較。首先，剔除估計(jì)值中的粗大誤差，先用萊以特準(zhǔn)則，以估計(jì)誤差序列的3倍標(biāo)準(zhǔn)差為取舍標(biāo)準(zhǔn)，判定并剔除估計(jì)值中的粗大誤差[13];其次，研究估計(jì)誤差的分布規(guī)律，經(jīng)驗(yàn)證，3種模型的估計(jì)誤差均服從正態(tài)分布，其中GBM(1,1)模型估計(jì)誤差的正態(tài)分布P-P圖如圖3所示。3種模型估計(jì)誤差的分布區(qū)間、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大相對(duì)誤差的計(jì)算結(jié)果如表2所示:由于3種模型在各個(gè)采樣點(diǎn)處的估計(jì)誤差均近似服從正態(tài)分布，故其均值約為零;GBM(1,1)模型的估計(jì)誤差分布區(qū)間、估計(jì)誤差的標(biāo)準(zhǔn)差和最大相對(duì)誤差均小于灰色模型GM(1,1)和Bootstrap方法，說(shuō)明GBM(1,1)模型的估計(jì)誤差較小，且具有較好的重復(fù)性和穩(wěn)定性。因此認(rèn)為GBM(1,1)模型的真值估計(jì)結(jié)果優(yōu)于灰色模型GM(1,1)和Bootstrap方法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3385014