一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法与流程

本发明属于测量误差评定，涉及一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法。

背景技术：

1、经过修正的测量结果仍然有一定的误差，它们的具体数值是未知的，因此无法以其误差的具体数值评定测量结果的好坏、优劣。测量误差或大或小、或正或负，其取值有一定的分散性，在多次测量中，可看出测量结果将在一定范围内波动，即不确定性。为反映测量误差对结果的影响，引入不确定度。测量的不确定度表示由于存在测量误差而使被测量不能确定的程度。它的大小表征测量结果的可信程度，与测量结果相联系。一个完整的测量结果应包含被测量的最佳值和测量不确定度两部分。不确定度可以是标准差或说明了置信概率的区间的半宽度，其值恒为正值。测量不确定度是定量说明测量结果的参数，在测量结果的完整表示中，应有被测量值的估计值(最佳值)y和测量不确定度u，结果表达为y＝y±u，±u代表被测量值的可能分散区间。实际测量过程中，往往需要利用生产部门或研究部门提供的技术说明文件，以及对测量仪器特性的了解和经验，对测量值不确定度做出评定。要求评定者有一定的分析能力和经验，能根据不同的信息资料做出相应的处理。

2、目前，航天器检测任务的复杂性和难度快速增加，误差的产生、传递和累积更加复杂、隐蔽；存在航天器大型结构、大型展开机构测量任务中“基准包络性较差”、“缺乏对误差传递与累积的分析手段”等易导致精度失控的瓶颈问题。国标偏重指南性、高校偏重理论研究，导致不确定度评定的相关规范性文件、方法、案例缺位。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，能够使用软件将不确定度评价方法固定，解决测量任务中“基准包络性较差”、“缺乏对误差传递与累积的分析手段”等易导致精度失控的瓶颈问题，对于不确定度计算有很好的应用场景。

2、本发明解决技术的方案是：

3、一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，包括以下步骤：

4、s1、进行一次多组机位的实际任务测量，实际测量数据包括公共点和测量点共m个，公共点表示所有机位都能测量到的地面上粘贴的标志点坐标，测量点表示单个机位无法全部包含的被测物体上粘贴的标志点坐标，m≥12；

5、s2、实际测量数据导入三维测量软件，扩充得到m组的大样本点云数据；

6、s3、选择需要计算不确定度的形位公差，编制形位公差的计算方法；

7、s4、在每组大样本点云数据中都随机抽取一个点作为当前测量数据，设定其中一台机位为测量机位，利用当前测量数据中不同机位的公共点坐标解算出测量机位到其他机位之间的坐标转换矩阵，将当前测量数据中其他机位上的测量点利用坐标转换矩阵的逆变换，转换到测量机位坐标系下；

8、s5、定义目标形态的计算公式，将转换后的测量点带入该计算公式后使用最小二乘法解算出最优参数，得到拟合的目标形态，并计算转换后的测量点与目标形态间的形位公差，重复执行步骤s4～s5，直到设置的迭代次数；

9、s6、根据迭代生成的形位公差数据生成直方图，计算形位公差数据的均值和标准差、直方图的95％置信区间和置信上下界，作为不确定度结果显示。

10、进一步的，所述三维测量软件包括spatialanalyzer。

11、进一步的，所述扩充得到m组的大样本点云数据，包括：

12、预设设备误差参数范围，包括三维测量装置的实际距离误差范围和角度误差范围，以导入的每个实际测量数据为中心点，在预设的设备误差参数范围内对该实际测量数据根据正态分布进行随机生成，仿真该实际测量数据可能对应的真实位置，扩充得到该实际测量数据对应的一组点云数据，最终得到包含m组点的大样本点云数据。

13、进一步的，所述选择需要计算不确定度的形位公差，包括圆度或平面度。

14、进一步的，所述形位公差的计算方法，包括：

15、形位公差为圆度的计算方法为：

16、物体测量点组成的不平整圆形表面最大半径和最小半径之差；

17、形位公差为平面度的计算方法为：

18、物体测量点组成的不平整平面最大凸起距离和最大凹陷距离之和。

19、进一步的，所述目标形态的计算公式，包括圆形公式或平面公式。

20、一种计算机可读存储介质，所述的计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时实现所述一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法的步骤。

21、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述的处理器执行所述的计算机程序时实现所述一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法的步骤。

22、本发明与现有技术相比的有益效果是：

23、(1)本发明以当前航天任务不确定度评定现状为基础，以支持工业测量领域不确定度评定为目标，以完整测量任务为对象，不局限于常规的仪器精度分析、误差空间分布分析；以误差传递分析为重点，强化现有的多种针对误差传递的分析手段。实现了对测量、计算流程的记录与大样本重复执行，打通了利用计算机进行mcm不确定度评定的关键瓶颈。

24、(2)本发明方法操作简单，只需要将前期测量数据获取导入软件，并确定要计算的内容即可。

25、(3)本发明成本低，不用进行超大次数的重复测量，利用仿真测量的方式就能获取不确定度结果，且应用范围广，可为各种测量结果分析规律提供数据支撑。

技术特征：

1.一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，其特征在于，所述三维测量软件包括spatialanalyzer。

3.根据权利要求1所述的一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，其特征在于，所述扩充得到m组的大样本点云数据，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，其特征在于，所述选择需要计算不确定度的形位公差，包括圆度或平面度。

5.根据权利要求4所述的一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，其特征在于，所述形位公差的计算方法，包括：

6.根据权利要求4所述的一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，其特征在于，所述目标形态的计算公式，包括圆形公式或平面公式。

7.一种计算机可读存储介质，所述的计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述的计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～权利要求6任一所述方法的步骤。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述的处理器执行所述的计算机程序时实现如权利要求1～权利要求6任一所述方法的步骤。

技术总结本发明涉及一种基于概率仿真的航天复杂任务不确定度评价方法，包括：进行一次多组机位的实际任务测量；扩充实际测量数据得到大样本点云数据；确定多组机位的公共点和测量点，选取测量点形位公差；编制形位公差公式，根据实际测量的测量点进行目标形态拟合；在每组大样本点云数据中随机抽取一个点作为当前测量数据，根据当前测量数据中的公共点进行坐标系转换，计算当前测量数据中测量点与目标形态间的形位公差；重新进行目标形态拟合，迭代计算形位公差并生成直方图；计算形位公差均值和标准差、直方图95％置信区间和置信上下界为不确定度。本发明强化现有的多种针对误差传递的分析手段，打通了利用计算机进行MCM不确定度评定的关键瓶颈。技术研发人员：洪友勰,郭庆,刘丽霞,贾闽涛,倪爱晶,杨凤龙,王彬,赵晶晶受保护的技术使用者：北京卫星制造厂有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29