Содержание к диссертации
Введение 4
Глава 1. Анализ структуры погрешностей угломерных геодезиче
ских приборов 8
Общая характеристика угломерных геодезических приборов 8
Структура погрешностей оптических и оптико-электронных угло- П
мерных геодезических приборов
1.3. Анализ существующих методов и средств поверки и калибровки 27
угломерных геодезических приборов
Выводы по первой главе 46
Глава 2. Исследование методов аппроксимации функций значений
погрешностей при калибровочных работах '
2.1. Исследование методов аппроксимации значений функций погреш
ностей измерений
2.1.1. Аппроксимация значений погрешностей тригонометрическим 47
рядом
2.1.2. Нейросетевые алгоритмы аппроксимации значений погрешностей 48
измерений
2.2.Искусственные нейронные сети (ИНС), модель формального нейро- 51
на
Основные архитектуры нейронных сетей 55
Механизмы обучения искусственных нейронных сетей, построение 66
нейросетевого алгоритма решения задач
Выводы по второй главе 81
Глава 3. Разработка и исследование методов аппроксимации погрешностей эталонных средств при калибровке систем измерения
углов
Результаты исследований горизонтального круга электронного 82 тахеометра TPS System 1000
Аппроксимация результатов натуральных измерений тригономет- 91 рическим рядом
Разработка математической модели учета влияния эксцентриситета 97
осей с использованием нейросети
Выводы по третьей главе 111
Заключение 113
Литература 116
Приложение 1. Результаты исследование стабильности фиксации углов между гранями призмы измерительным преобразователем ROD-800 122 Приложение 2. Разность между значениями углов эталонной призмы, имеренными угловым преобразователем ROD-800 и полученными при
поверке призмы
Приложение 3. Разности между значениями углов эталонной призмы,
измеренными TPS System 1000 и полученными при поверке призмы 127
Приложение 4. Разности между показаниями TPS System 1000 и пока
заниями углового преобразователя ROD- 800 на 24 гранях призмы 128
Приложение 5. Таблица случайной составляющей погрешности преоб- 129
разования системы «ROD-800 - призма»
Приложение 6. Таблица случайной составляющей погрешности преоб- 130
разования системы «TPS Systeml000 - призма»
Приложение 7. Таблица случайной составляющей погрешности преоб
разования системы «TPS SystemlOOO- ROD-800» j31
Приложение 8. Таблица случайной составляющей погрешности преоб
разования системы «ROD-800 - призма» 132
Приложение 9. Таблица случайной составляющей погрешности преоб
разования системы «TPS System 1000-призма» 133
Приложение 10. Таблица случайной составляющей погрешности преоб- 134
разования системы «TPS System 1000 - ROD-800»
Приложение 11. Таблица случайной составляющей погрешности пре
образования системы «TPS System 1000 -призма» 135
Приложение 12. Блок-схема технологии калибровки геодезического 136
угломерного прибора
Введение к работе
В настоящее время в области геодезических измерений наблюдается переход от оптических методов измерений к оптико-электронным. При этом развитие и совершенствование угломерных приборов, возрастающие требования к их точности и надежности, а также автоматизация процесса измерений с их помощью, приводят к необходимости создания новых методов и средств контроля метрологических характеристик таких приборов. Все это требует дальнейшего повышения точности их поверки и калибровки, что является на данный момент актуальной задачей.
Погрешности измерительных систем оптико-электронных угломерных геодезических приборов имеют сложную зависимость, которая до конца не изучена и может быть выявлена только в результате экспериментальных исследований. Кроме того, современные угломерные приборы основываются на разных физических принципах, структура погрешности их во многом не изучена.
Известные эталонные средства измерений для калибровки и исследований угломерных геодезических приборов не дают полной информации о } суммарной погрешности поверяемого средства измерения. Следовательно, задача создания универсального стендового оборудования для метрологических исследований современных угломерных приборов является на данный момент актуальной.
Помимо этого, необходим новый подход к обработке результатов измерений. Обработка результатов измерений, при создании испытательного оборудования обычно возможна тремя путями:
выполняют гармонический анализ суммарной погрешности прибора с помощью преобразования Фурье, при этом учитывают некоторые из систематических погрешностей;
создают математическую модель;
создают искусственные нейронные сети.
Первый подход оправдывает себя, но требует большого количества измерений и времени, соответствующего дорогостоящего оборудования и определённых условий. Кроме того, отдельные составляющие результирующей погрешности измерения могут быть статистически связаны между собой и с преобразуемыми сигналами, выявить эту связь очень сложно. Однако, до недавнего времени этот вариант был наиболее распространённым.
Второй подход сложен тем, что не всегда удаётся найти оптимальную математическую модель, при этом модель задаётся посредством формул, которые зачастую слишком громоздки и их трудно проанализировать. Кроме того, математические модели, как правило, исследуются при определённых начальных условиях и допущениях, часто отличных от реальных.
Третий подход является новым в области геодезии и геодезического инструментоведения. По сравнению с двумя предыдущими он имеет ряд преимуществ, например, искусственные нейронные сети обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие результаты на новые случаи и извлекают существенные свойства объекта испытаний из поступающей информации, содержащей избыточные данные. Искусственные нейронные сети (ИНС) могут менять свое поведение в зависимости от изменения внешних условий, * онастраиваются, обеспечивая требуемую реакцию на изменения.
Применение подходящих структур искусственных нейронных сетей и надлежащая организация обучения множества позволяют разработать нейронную модель, обеспечивающую изменение выходного сигнала нейросети, который соответствует изменению выходного сигнала реального прибора. Точность модели будет зависеть зависит от выбора структуры искусственной нейронной сети и обучающего множества. Таким образом разработки и исследования могут предоставить условия для более оптимального решения задач поверки и калибровки, чем при использовании традиционных методов. На такие разработки и исследования и направлена настоящая диссертационная работа.
Эффективность применения искусственных нейронных сетей в области измерений объясняется тем, что они представляют собой мощный инструмент нелинейной аппроксимации и могут быть использованы тогда, когда другие методы применить затруднительно.
Целью работы разработка и применение нейросетевых алгоритмов учета погрешностей эталонных средств при калибровке угломерных геодезических приборов.
Задачи исследований:
Провести анализ погрешностей оптико-электронных геодезических приборов для угловых измерений. Выявить природу их возникновения и поведения. Проанализировать известные на данный момент поверочные методики и стенды.
Разработать соответствующую методику испытаний на эталонном угломерном стенде.
Провести натуральные исследования и испытания.
Рассмотреть возможные методы обработки результатов измерений.
Разработать структуру нейронной сети и методику ее обучения для выявления и коррекции систематических погрешностей системы «угломерный преобразователь - призма» и системы «тахеометр- призма» эталонного стенда.
Научная новизна работы заключается в разработке и исследовании новых методов аппроксимации погрешностей эталонных средств для повышения точности и надежности калибровочных работ. Для этого разработана нейросетевая математическая модель учета погрешностей эталонных средств, позволяющие выявлять и учитывать погрешности самого стенда и погрешности исследуемого прибора в процессе самих измерений так и по их окончании. Такая методика уменьшает время и упрощает процедуры выявления и учета систематических погрешностей системы стенд-прибор, а так же позволяет реализовать самообучение системы « прибор - стенд». Из проведенных исследований видно, что ИНС представляет собой мощный инстру-
мент нелинейной аппроксимации и может использоваться тогда, когда остальные методы не годятся.
Практическая значимость работы заключается в разработке методики проведения исследований, разработке соответствующей структуры нейронной сети и методики обработки результатов измерений и их применение для разработанной в МИИГАиК поверочной установки УМК-М (Универсальный Метрологический Комплекс МИИГАиК).
Публикации
По теме диссертационной работы опубликовано 5 печатных статей.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по каждой главе и заключения, списка использованных источников информации, содержащего 64 наименования. Работа изложена на 136 страницах машинописного текста, содержит 50 рисунков, 5 таблиц и 12 приложений.
Похожие диссертации на Разработка и применение нейросетевых алгоритмов учета погрешностей эталонных средств при калибровке угломерных геодезических приборов
