[發(fā)明專利]一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差分離裝置及其方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110325306.0
• 申請(qǐng)日: 2011-10-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102354158A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 閆利文;賀其寶
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G05B19/404
• 分類號(hào): G05B19/404
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差分離裝置，包括誤差測(cè)頭、數(shù)據(jù)接收器、筆記本電腦、ARM主控板模塊、液晶顯示器、以及相關(guān)了連接線，其特征在于：誤差測(cè)頭與數(shù)據(jù)接收器通過(guò)無(wú)線電傳輸系統(tǒng)連接，筆記本電腦通過(guò)RS232接口與數(shù)據(jù)接收器連接，通過(guò)USB接口與主控板連接，ARM主CPU內(nèi)的液晶接口與液晶顯示器連接。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差分離裝置，其特征在于：所述的誤差測(cè)頭為接觸式觸發(fā)測(cè)頭，并配備調(diào)頻技術(shù)無(wú)線電傳輸系統(tǒng)。

3.一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差分離方法，其特征在于：建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)測(cè)量結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差分離方法，其特征在于：將測(cè)量采集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字濾波以便更準(zhǔn)確定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而為誤差分離模型的建立提供依據(jù)。

5.種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差分離方法，具特征在于：

1)對(duì)動(dòng)態(tài)誤差分離預(yù)報(bào)模型的小樣本貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造，需分三個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)：

a、確定變量集和變量域：對(duì)在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差分離建模的問(wèn)題，確定所有的特征變量，這些變量構(gòu)成誤差分離的變量集，對(duì)變量集中的每個(gè)變量確定其狀態(tài)和取值范圍。

b、確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：對(duì)具備大量專家知識(shí)的動(dòng)態(tài)誤差影響，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建方法可以由先驗(yàn)知識(shí)獲得，即根據(jù)專家對(duì)引起在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差各變量之間存在的因果關(guān)系的認(rèn)識(shí)，直接勾畫(huà)出從因變量到果變量之間的連接，大多數(shù)情況下由專家知識(shí)獲得的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)就是最優(yōu)的小樣本貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

c、確定局部概率分布：對(duì)確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率分布，包括根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率分布和中間節(jié)點(diǎn)的條件概率分布，即所謂的參數(shù)估計(jì)。確定誤差分離的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以后，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)就變?yōu)樵诮o出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本數(shù)據(jù)的條件下計(jì)算節(jié)點(diǎn)的概率分布問(wèn)題。在得到更多的新數(shù)據(jù)時(shí)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以利用這些新數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行更新。

2)將復(fù)雜的在機(jī)測(cè)量動(dòng)態(tài)誤差分離模型建立轉(zhuǎn)為小樣本貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理，主要從兩個(gè)方面進(jìn)行：一是建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與各誤差影響因素之間的映射關(guān)系，即對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定義；二是對(duì)各個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)聯(lián)強(qiáng)度進(jìn)行表達(dá)，即計(jì)算貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)的概率分布表。

3)結(jié)合在機(jī)測(cè)量及動(dòng)態(tài)誤差的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，建立基于小樣本貝葉斯網(wǎng)絡(luò)誤差分離模型。