精密仪器的小样本非统计分析原理 国防特色学术专著仪器科学与技术PDF电子书下载

第一篇 基础原理 3

第1章 绪论 3

1.1 精密仪器的基本概念 3

1.1.1 精密仪器概述 3

1.1.2 精密仪器的发展 6

1.2 精密仪器的基本特性 8

1.2.1 精密仪器的静态特性 8

1.2.2 精密仪器的动态特性 12

1.3 精密仪器测量数据的处理与分析 15

1.3.1 精密仪器测量数据的处理 15

1.3.2 精密仪器分析的基本问题 16

1.4 精密仪器的小样本非统计分析基础 18

1.4.1 统计学的问题及其局限性 18

1.4.2 小样本非统计分析的基本方法 20

1.5 精密仪器小样本非统计分析的内容与意义 25

1.5.1 精密仪器小样本非统计分析的内容 25

1.5.2 精密仪器小样本非统计分析的意义 27

1.6 本章小结 28

第2章 精密仪器小样本非统计分析的基本原理 29

2.1 灰色分析原理 29

2.1.1 灰色系统理论基础 29

2.1.2 灰色分析方法 30

2.1.3 灰色分析应用实例 33

2.2 模糊分析原理 33

2.2.1 模糊理论基础 33

2.2.2 模糊分析方法 34

2.2.3 模糊分析应用实例 37

2.3 贝叶斯分析原理 38

2.3.1 贝叶斯理论基础 38

2.3.2 贝叶斯分析方法 38

2.3.3 贝叶斯分析应用实例 41

2.4 信息熵分析原理 43

2.4.1 信息熵理论基础 43

2.4.2 信息熵分析方法 43

2.4.3 信息熵分析应用实例 47

2.5 神经网络分析原理 52

2.5.1 神经网络理论基础 52

2.5.2 神经网络分析方法 52

2.5.3 神经网络分析应用实例 54

2.6 蒙特卡洛分析原理 55

2.6.1 蒙特卡洛理论基础 55

2.6.2 蒙特卡洛分析方法 55

2.6.3 蒙特卡洛分析应用实例 57

2.7 自助法及灰自助法分析原理 63

2.7.1 自助法的基本原理 63

2.7.2 灰自助法分析方法 65

2.7.3 自助法分析应用实例 67

2.8 本章小结 69

第二篇 精密仪器系统的小样本非统计检验与分析第3章 精密仪器系统的小样本非统计假设检验 73

3.1 假设检验的发展与分类 73

3.1.1 假设检验的发展 73

3.1.2 假设检验的分类 73

3.2 模糊假设检验 74

3.2.1 参数的模糊估计 74

3.2.2 假设检验平均值 74

3.2.3 假设检验标准差 76

3.2.4 两个分布总体的检验 77

3.2.5 配对假设检验 79

3.2.6 模糊假设检验应用实例 80

3.3 两个数据序列的灰关系 83

3.3.1 灰关系的提出 83

3.3.2 非排序灰关系 83

3.3.3 排序灰关系 86

3.3.4 灰关系应用问题 88

3.4 灰假设检验 89

3.4.1 非排序灰假设检验 89

3.4.2 排序灰假设检验 91

3.4.3 灰假设检验应用实例 94

3.5 本章小结 101

第4章 精密仪器系统的小样本非统计分析 102

4.1 稳定性的模糊判别 102

4.1.1 模糊判别的基础 102

4.1.2 模糊判别的判据 103

4.1.3 稳定性应用实例 104

4.2 重复性和再现性分析 112

4.2.1 重复性和再现性的比较 112

4.2.2 重复性和再现性的变异分析 113

4.2.3 重复性和再现性的假设检验 114

4.2.4 重复性应用实例 115

4.2.5 再现性应用实例 117

4.3 寿命分析 123

4.3.1 寿命分析方法 123

4.3.2 寿命应用实例 124

4.4 本章小结 125

第三篇 精密仪器精度的小样本非统计分析与评定第5章 精密仪器测量误差的小样本非统计分析 129

5.1 测量误差的溯源 129

5.1.1 误差溯源的概念 129

5.1.2 误差溯源的方法 130

5.1.3 误差溯源的意义 134

5.2 误差性质的诊断 134

5.2.1 模糊关系诊断 134

5.2.2 灰关系诊断 137

5.2.3 误差性质诊断应用实例 138

5.3 测量误差的分离 145

5.3.1 误差分离基本原理 145

5.3.2 误差分离应用实例 147

5.4 本章小结 153

第6章 精密仪器测量不确定度的小样本非统计评定 154

6.1 测量不确定度的基本问题 154

6.1.1 不确定度的起源与发展 154

6.1.2 不确定度的评定方法 156

6.2 标准不确定度的评定 157

6.2.1 现有评定方法 157

6.2.2 非统计评定方法 158

6.3 测量不确定度的合成 159

6.3.1 基于GUM的合成方法 159

6.3.2 非统计合成方法 159

6.4 扩展不确定度的评定 161

6.4.1 基于GUM的评定方法 161

6.4.2 非统计评定方法 161

6.5 动态测量不确定度的评定 162

6.5.1 评定的流程 162

6.5.2 期望函数的求取 164

6.5.3 不确定度函数建模 165

6.6 不确定度评定应用实例 166

6.6.1 非统计方法评定实例 166

6.6.2 不同方法的综合比较 170

6.6.3 综合应用实例 177

6.7 本章小结 185

第四篇 工程应用实例 189

第7章 精密仪器测量系统的性能分析 189

7.1 仪器仪表轴承的摩擦力矩分析 189

7.1.1 概率密度函数的确定 189

7.1.2 总体分布参数的推断 191

7.1.3 摩擦力矩的实验研究 192

7.2 滚动轴承振动的灰自助动态分析 195

7.2.1 估计方法的有关说明 196

7.2.2 轴承振动的动态估计 197

7.2.3 影响因素与实验分析 199

7.3 多传感器系统的动态性能分析 201

7.3.1 问题的提出 201

7.3.2 动态性能分析 201

7.3.3 自助融合与检验 202

7.3.4 实验研究 203

7.3.5 讨论 207

7.4 微小尺寸宽度测量系统的性能分析 207

7.4.1 测量系统的建模 208

7.4.2 图像处理的方法 210

7.4.3 系统设计与实现 217

7.5 自由空间激光通信系统及其性能分析 220

7.5.1 自由空间光互连系统的性能指标 220

7.5.2 自由空间光互连系统的性能分析 223

7.5.3 自由空间光通信系统的性能分析 228

7.6 本章小结 231

第8章 精密仪器的误差分析与不确定度评定 232

8.1 谐波与圆度测量误差分析 232

8.1.1 人为偏心与一次谐波 232

8.1.2 谐波与圆度误差测量 233

8.1.3 最大模范数分析方法 234

8.1.4 仿真实验研究 235

8.2 表面形貌误差评定基准分析 236

8.2.1 表面形貌误差的分离 237

8.2.2 二维表面粗糙度基准 241

8.2.3 三维表面粗糙度基准 243

8.3 虚拟仪器误差分析与不确定度评定 247

8.3.1 测量模型的建立 247

8.3.2 测量系统参数辨识 248

8.3.3 测量误差的来源分析 250

8.3.4 不确定度的神经网络评定 252

8.3.5 不确定度的蒙特卡洛评定 257

8.4 布氏硬度计误差分析与不确定度评定 261

8.4.1 布氏硬度的测量原理 261

8.4.2 硬度测量的一些问题 262

8.4.3 测量过程的力学分析 264

8.4.4 测量不确定度的评定 266

8.4.5 布氏硬度计的设计 270

8.5 本章小结 275

参考文献 276

后记 286