针对自动测试系统(Automatic Test System,ATS)最佳校准周期的确定问题,提出了一种基于加权评分法的新的预测方法。以某型构造复杂、多量值校准的军用ATS为例,首先建立其准确可靠的量值传递计量链,确定系统中单个仪器的校准周期;然后进...针对自动测试系统(Automatic Test System,ATS)最佳校准周期的确定问题,提出了一种基于加权评分法的新的预测方法。以某型构造复杂、多量值校准的军用ATS为例,首先建立其准确可靠的量值传递计量链,确定系统中单个仪器的校准周期;然后进行系统多信号流图建模,生成相关性矩阵,模型分析求得各仪器可计量性贡献率;最后将可计量性贡献率作为权重,进行加权平均,即可得到整个系统的校准周期。该方法首次从系统级层面上确定了某型军用ATS的校准周期,对其他ATS校准周期的确定和调整研究具有一定的参考意义和应用价值。展开更多
针对自动测试系统(auto test system,ATS)的原位校准策略,在获得的历史校准数据基础上,引入了测量可靠性随时间变化的威布尔模型,并通过将旧数据替换为新数据来调整模型参数,不断适应数据的变化,对ATS的校准周期进行动态优化,确定了校...针对自动测试系统(auto test system,ATS)的原位校准策略,在获得的历史校准数据基础上,引入了测量可靠性随时间变化的威布尔模型,并通过将旧数据替换为新数据来调整模型参数,不断适应数据的变化,对ATS的校准周期进行动态优化,确定了校准时机。最后通过实例分析进行了对比论证,结果表明基于新息的威布尔模型预测的最小均方差为2.4×10?3,更能反映数据的变化趋势,优于最小均方差为2.7487×10?4的传统威布尔模型。展开更多
文摘针对自动测试系统(Automatic Test System,ATS)最佳校准周期的确定问题,提出了一种基于加权评分法的新的预测方法。以某型构造复杂、多量值校准的军用ATS为例,首先建立其准确可靠的量值传递计量链,确定系统中单个仪器的校准周期;然后进行系统多信号流图建模,生成相关性矩阵,模型分析求得各仪器可计量性贡献率;最后将可计量性贡献率作为权重,进行加权平均,即可得到整个系统的校准周期。该方法首次从系统级层面上确定了某型军用ATS的校准周期,对其他ATS校准周期的确定和调整研究具有一定的参考意义和应用价值。
文摘针对自动测试系统(auto test system,ATS)的原位校准策略,在获得的历史校准数据基础上,引入了测量可靠性随时间变化的威布尔模型,并通过将旧数据替换为新数据来调整模型参数,不断适应数据的变化,对ATS的校准周期进行动态优化,确定了校准时机。最后通过实例分析进行了对比论证,结果表明基于新息的威布尔模型预测的最小均方差为2.4×10?3,更能反映数据的变化趋势,优于最小均方差为2.7487×10?4的传统威布尔模型。
