初速数据判别方法研究
2013-11-23刘国华吕晓柯刘晓蕾
刘国华,吕晓柯,石 晨,刘晓蕾,王 鹏
(1.西北机电工程研究所,陕西 咸阳 712099;2.驻咸阳地区军事代表室, 陕西 咸阳 712099;)
炮口初速数据是高炮武器系统参数的一项重要指标,在火炮数字化过程起着重要的作用,因此有效地实现初速测量的准确性是极其重要的。然而初速测量时,由于各种已知的或未知的(产品本身性能参数、检测仪器、人为因素等)随机因素,会引起其中一组或多组测试数据中出现一个或多个一次数据离群,与正常数据有较大偏差。对于这些离群数据如何判断是否为正常数据,纳入计算产品检验或验收判据,还是判断为异常数据,将其剔除后再计算产品检验或验收的结果,直接影响到产品交验或验收结论的正确性。
笔者针对一组测量数据,利用格拉布斯检验法、肖维涅检验法等判据,对其是否存在异常数据,异常数据的判断依据,允许剔除异常数据个数等问题进行一些探讨。
1 方法分析
假设在射击试验或产品交验中,初速项目测试数据按正态分布规律变化。
正态样本异常值的判断和处理方法有:均方值检验法、格拉布斯检验法、肖维涅检验法等。
1.1 均方值检验法
均方值检验法[1]按下式计算:
(1)
1.2 肖维涅检验法
表1 肖维涅判据
1.3 格拉布斯(Grubbs)检验法
格拉布斯检验法[2]用于未知标准差情形下判断和处理异常值,但异常值检出的个数不超过1个。
1)对测试值(或称为观测值)按从小到大的顺序排列,变成x1≤x2≤…≤xN-1≤xN,计算统计量GN的值。
(2)
(3)
2) 确定显著(检出)水平α(一般取α=5%),再根据样本大小N和选定的显著水平α,从格拉布斯检验法的临界值表中,查出格拉布斯检验法的临界值G1-α(N)和G1-α/2(N)。
1.4 狄克逊(Dixon)检验法
狄克松检验[2]法用于未知标准差情形下判断和处理异常值,但异常值检出的个数不超过1个。
1) 对测试值(或称为观测值)按从小到大的顺序排列,变成x1≤x2≤…≤xN-1≤xN,按表2计算统计量D和D′。
表2 狄克逊检验法的统计量计算公式
2 初速数据判断和剔除的工程实践
在试验时,炮口初速的测量大多采用雷达、激光幕和炮口装置3种方式。由于雷达振荡器频率漂移、弹丸章动问题、雷达参数(延迟时间、采样间隔、采样点数)设置不合适等因素,都会造成雷达测量数据不准确。通过3套测量设备试验数据对比,采用以上的理论方法可有效的对异常数据进行剔除[3-8],保证测量数据的真实有效性。雷达、激光幕及炮口装置3种方式同时对一组弹丸进行测速,测试统计结果见表3。
表3 某测速系统初速测试结果
注:vRi为雷达测得的初速;vLi为激光幕测得的初速;vPi为炮口装置测得的初速;ΔvRPi为雷达与炮口装置测得的初速差值;ΔvRLi为雷达与激光幕测得的初速差值。
由表3发现测速雷达和激光幕测速装置测得的第5发初速数据差值仅为4.6 m/s(误差允许范围以内),但测速雷达和炮口装置测得的第5发初速数据差值为8.2 m/s。根据测速雷达、激光幕测速装置测得的各发初速样本、雷达与炮上装置测得的初速差值ΔvRLi为样本的统计特性,按表3分析结果:
1)均方值
2)肖维涅法
3)格拉布斯法
4)狄克逊检验法
由上可知,根据均方值法不能有效的剔除异常数据,而根据肖维涅、格拉布斯和狄克逊检验法,可得出第5组初速数据判定为异常值,应予以剔除。
3 结 论
本文采用了均值法、肖维涅、格拉布斯和狄克逊检验法,对雷达、激光幕及炮口装置3种方式所测量的初速数据进行数据统计分析,结果表明除均值法外,其他3种数据判别方法对测速数据的处理有效,剔除了异常数据,保证了产品交验数据的准确性。
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