[发明专利]一种基于机器学习提高测量设备校准精度的方法及装置

说明书

本发明一种基于机器学习提高测量设备校准精度的方法及装置，所述方法包括：步骤a：根据测量设备所使用模拟器件的技术规格估计采样读数的均值a(j)和方差v(j)，并将标准源输出的特定电压U(j)作为校准电压；步骤b：待校准设备以一定的时间间隔对标准源输入的电压进行多次采样，并记录所有输入电压采样的读数X(j,i)；步骤c：更新采样读数的均值a(j)、测量设备采样读数方差v(j)的估值；步骤d：针对每个校准电压U(j)，获得相对应的测量设备采样读数的均值a(j)，利用获得的测量设备采样读数的均值a(j)做数据拟合，将拟合结果记录为校准结果。本发明能够达到降低偶然性因素影响，提升校准精度。

技术领域

本发明涉及测量设备校准技术领域，特别涉及一种基于机器学习提高测量设备校准精度的方法及装置。

背景技术

测量设备在使用前都需要由标准源设备进行校准，校准之后才可以对所测物理量实施准确的测量。比如电压测量，目前的校准方法包括：第1步：标准源输出指定电压信号；第2步：待校准的测量设备对由标准源输入的电压信号进行测量并记录读数；第3步：设置标准源输出下一个电压信号并且重复第2步；第4步：在所有校准电压都测量完毕后，利用线性回归算法做数据拟合，拟合过程采用最小二乘法算法；第5步：针对记录数据的拟合完毕后，记录拟合斜线斜率及偏置作为校准结果；第6步：在测量过程中，测量设备对输入待测信号产生一个读数，再由校准结果计算其真实电压值。

现有技术的缺点在于其第2步总是一次性的记录一个读数并以此作为数据拟合校准的依据，具有较大的偶然性，影响校准精度。

发明内容

本发明提供了一种基于机器学习提高测量设备校准精度的方法及装置，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。

为了解决上述问题，本发明提供了如下技术方案：

一种基于机器学习提高测量设备校准精度的方法，包括：

步骤a：根据测量设备所使用模拟器件的技术规格估计采样读数的均值a(j)和方差v(j)，并将标准源输出的特定电压U(j)作为校准电压；

步骤b：待校准设备以一定的时间间隔对标准源输入的电压进行多次采样，并记录所有输入电压采样的读数X(j,i)；

步骤c：利用最大似然函数和贝叶斯学习算法计算并更新采样读数的均值a(j)、测量设备采样读数方差v(j)的估值；

步骤d：更新校准电压U(j)，重复步骤b和步骤c，针对每个校准电压U(j)，获得相对应的测量设备采样读数的均值a(j)，利用获得的测量设备采样读数的均值a(j)做数据拟合，将拟合结果记录为校准结果。

本发明实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，利用测量设备所使用的模拟器件的出厂技术规格作为先验概率。

本发明实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤b中，待校准设备对标准源输入的电压进行采样的次数为N，记录所有输入电压采样的读数X(j,i)(i＝1,...,N)。

本发明实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤c中，所述最大似然函数计算公式为：其中，a(j)为测量设备采样读数的均值，v(j)为测量设备采样读数方差，X(j,i)为输入电压采样的读数。

本发明实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤d中，所述获得的测量设备采样读数的均值a(j)为多个。