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题名冷链温度在线计量的不确定度动态评定
被引量：1
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作者
周易明
程银宝
郑重
江文松
李亚茹
张佳璇
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机构
中国计量大学计量测试工程学院
湖州市生态环境局安吉分局安吉县生态环境监测站
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出处
《现代电子技术》
2023年第24期99-104,共6页
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基金
浙江自然科学基金项目(LY22E050005)
国家市场监管总局科技计划项目(2021MK188)。
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文摘
温度测量过程具有时变性、随机性以及自相关性的特点,传统的不确定度评定方法并不适用。针对冷链温度在线计量的不确定度动态评定这一难点,提出一种结合马尔科夫链蒙特卡洛的数据融合贝叶斯估计方法。按历史数据设定先验分布,对当前样本数据应用最大似然估计方法获得似然函数,以先验分布和似然函数的联合概率密度函数为状态转移函数构造马氏链,并使用Metropolis-Hastings算法进行抽样,以抽样后的结果作为该次评定结果及下次评定的先验信息,实现信息的继承与更新。分别使用GUM法、传统贝叶斯不确定度评定方法和所提方法对冷库工况下温度测量数据进行评价。结果表明所提方法较传统贝叶斯方法改善了41.67%,且精准度更高、稳定性更好,有助于提高测量结果价值和实现动态不确定度评定。
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关键词
冷链温度
在线计量
不确定度
温度测量
马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)
数据融合
贝叶斯估计
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Keywords
cold chain temperature
online measurement
uncertainty
temperature measurement
Markov Chain Monte Carlo
data fusion
Bayesian estimation
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分类号
TN926-34
[电子电信—通信与信息系统]
TB942
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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