Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "deviation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Wyznaczenie kursu bezzałogowego statku powietrznego na podstawie danych GPS i INS
    Estimation course angle for UAV based on GPS and INS data
    Autorzy:
    Krasuski, K.
    Wierzbicki, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276232.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    GPS
    INS
    kurs
    odchylenie standardowe
    filtr Kalmana
    course angle
    standard deviation
    Kalman filter
    Opis:
    Od kilkunastu lat obserwowany jest wzrost zainteresowania wykorzystania bezzałogowych statków latających w fotogrametrii i teledetekcji. Niskobudżetowe bezzałogowe platformy najczęściej korzystają ze stosunkowo tanich jednoczęstotliwościowych odbiorników GPS oraz platformy INS (MEMS). Ich integracja umożliwia wyznaczenie parametrów orientacji bezzałogowego statku latającego w przestrzeni. W artykule zaprezentowano wstępne rezultaty wyznaczenia kursu na podstawie samych danych GPS oraz określono różnicę kursu z wykorzystaniem danych GPS i INS. Przedstawiono również algorytm wyznaczenia kursu oraz opisano dokładnie przebieg eksperymentu lotniczego z wykorzystaniem platformy Trimble UX5. Na podstawie przeprowadzonych badań i uzyskanych wyników stwierdzono, iż średnia różnica kursu na podstawie surowych danych GPS i INS wynosi 0.21° z odchyleniem standardowym 6,12°.
    For several years, increased interest in the use of unmanned aerial vehicles in photogrammetry and remote sensing can be easily observed. Low-budget unmanned platforms mostly use a relatively low-cost single frequency GPS and INS platforms (MEMS). Their integration allows to determination the orientation parameters of unmanned aerial vehicle in the space. The article deals with the preliminary results of determine the course angle based on the same GPS data and identifies the difference of course using GPS and INS data. The article presents an algorithm determine the course angle and also describes in details the airborne experiment using Trimble UX5 platform. Based on the researches and the results ob-tained, it was found that the average difference of course angle based on raw GPS and INS equals to 0,21° with a standard deviation of 6,12°.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2015, 19, 4; 63-68
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda oceny błędów zintegrowanych układów kursowych
    The Method of an Error Validation of Integrated Heading Systems
    Autorzy:
    Dąbrowski, W.
    Popowski, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/275384.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    zintegrowane układy kursowe
    busola giroindukcyjna
    błędy dewiacji
    integrated heading system
    gyro-induction compass
    deviation errors
    Opis:
    W pracy przedstawiono zagadnienie szybkiej oceny błędów dewiacji zintegrowanych układów kursowych samolotu przy założeniu, że jeden z torów pomiarowych systemu jest pomiarem kursu magnetycznego, a drugi z torów może określić tzw. kurs giroskopowy. Przedstawiona metoda jest bardzo łatwa w realizacji, nie wymaga żadnych zewnętrznych urządzeń pomiarowych. Pozwala w krótkim czasie ocenić wpływ poszczególnych agregatów na wielkość błędów dewiacji. Jest to niezbędne do przeprowadzenia prawidłowej i skutecznej kompensacji tych błędów.
    This article presents the issue of the quick evaluation of deviation error of the aircraft heading integrated systems, assuming that one part for measurement system is measuring the magnetic course, and the second part may determine so called gyroscopic course. This method is very easy in implementation, it does not require any external measuring devices. It allows, within a short period of time, to evaluate the impact of each of the aggregates for the value of deviation errors. It is necessary to carry out a proper and effective compensation of these errors.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2015, 19, 2; 31-35
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ elementu odniesienia na wynik pomiaru okręgu na CMM
    Influence of Reference Element on the Result of Measurement a Circle on the CMM
    Autorzy:
    Gapiński, B.
    Kołodziej, A.
    Grzelka, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276303.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    odchyłka kształtu
    okrągłość
    element odniesienia
    CMM
    strategia pomiaru
    form deviation
    roundness
    fitting element
    measurement strategy
    Opis:
    Współrzędnościowa technika pomiarowa rozwija się dynamicznie od wielu lat. Dziś jest reprezentowana przez szereg urządzeń, takich jak współrzędnościowe maszyny pomiarowe czy skanery optyczne. Przy pomocy tych urządzeń dokonuje się pomiarów współrzędnych punktów reprezentujących mierzony obiekt. Następnie, stosując odpowiednie oprogramowanie komputerowe, wykonywane są obliczenia pozwalające na ocenę zmierzonych obiektów. Wśród najczęściej kontrolowanych elementów są otwory i wałki reprezentowane przez pojedynczy przekrój, czyli okrąg. W zależności od przyjętej strategii możliwy jest pomiar impulsowy lub ciągły (skaningowy). Następnym krokiem jest dobór elementu odniesienia, który pozwala na obliczenie parametrów elementu integralnego skojarzonego, jakim w rozpatrywanym przypadku jest okrąg zastępczy, oraz elementu pochodnego zastępczego, jakim w tym przypadku jest środek okręgu. Możliwe jest również wyznaczenie odchyłki kształtu na podstawie punktów pomiarowych oraz okręgu zastępczego. Zgodnie z normą ISO/TS 12181, do oceny parametrów okręgu możliwe jest stosowanie jednego z czterech elementów odniesienia. Możliwość zastosowania różnych elementów zastępczych oraz różnej liczby punktów pomiarowych wpływa na uzyskane wyniki pomiaru. W artykule przedstawiono wpływ strategii pomiarowej na uzyskiwane rezultaty, a także zalecenia wpływające na uzyskiwanie poprawnych metrologicznie rezultatów.
    Coordinate measuring technique has been developed strongly for many years. Today this technique is represented by a number of devices, such as coordinate measuring machines and optical scanners. Using these devices coordinates of points that represent the object are measured. Then, in order to valuate geometry of the measured object, calculations with appropriate computer software are performed. Some of the most often controlled elements are holes and shafts, represented by a single section or a circle. Depending on the adopted strategy there are possible pulsing or continuous (scanning) measurement. The next step is to select a reference element, which allows to calculate parameters of an integral associated element. In considered case, this is a circle component replacement. What is more, the derivative component replacement (in this case it is the centre of the circle) is determined. On the basis of both measurement points and the circle replacement, shape deviations might be evaluated. In accordance with ISO/TS 12181 to estimate parameters of the circle it is recommended to use one of four reference elements. The opportunity of applying alternative reference elements and different number of points affect measurement results. The aim of this paper is to present the influence of measurement strategy on the obtained results, and recommendations about how to get metrologically correct measurement results.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2012, 16, 4; 78-81
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wyznaczanie standardowej niepewności pomiarów o rozkładzie trapezowym metodą maksymalizacji wielomianu
    Evaluation of the Uncertainty of Trapeze Distributed Measurements by the Polynomial Maximization Method
    Autorzy:
    Warsza, Z. L.
    Zabolotnii, S. W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277568.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    menzurand
    estymata
    odchylenie standardowe
    rozkład trapezowy
    kumulanty
    metoda maksymalizacji wielomianu
    measurand
    estimate
    standard deviation
    trapezoidal distribution
    cumulant
    polynomial maximization method
    Opis:
    Omówiono w skrócie rodzaje estymatorów parametrów menzurandu wyznaczanych z próbek danych pomiarowych pobranych z populacji o rozkładzie trapezowym. Zaproponowano użycie metody maksymalizacji wielomianu stochastycznego o symbolu PMM jako niekonwencjonalnego sposobu wyznaczania estymatorów wartości i odchylenia standardowego menzurandu dla próbek o rozkładach niegaussowskich. Na przykładach próbek z symetrycznego rozkładu trapezowego Trap oszacowano niepewność standardową dla wartości średniej, środka rozpięcia i estymatora menzurandu obliczonego metodą wielomianową PMM z użyciem kumulantów, które wyznaczono z danych próbki za pośrednictwem momentów centralnych. Metodą symulacji Monte Carlo (MC) dokonano analizy porównawczej ocen wariancji obliczanej klasycznie ze wzorów rozkładu, wg Przewodnika GUM [1], dla środka rozpięcia i metodą PPM. W funkcji liczby danych próbki i stosunku podstaw trapezu określono granice najefektywniejszego obszaru dla każdej z metod.
    The types of measurand parameter estimators derived from samples of measured data taken from the symmetrical trapezoidal population Trap are briefly discussed. A non-standard approach to finding estimates of the non-Gaussian distributions parameters based on the unconventional method of maximizing the stochastic polynomial (PMM) and using a moment-cumulant description of random variables is proposed. By means of multiple statistical tests of Monte Carlo method, the properties of polynomial estimators are investigated and an analysis of their accuracy is made with compare to estimates of the distributions with arithmetic mean or the mid-range as their centers. As a function of the number of sample data and the basis of trapeze ratio, the boundaries of the areas where these methods are most effective are determined. The PPM method has been proposed to use for determining estimated values of the standard deviation and uncertainties of measurand when distribution of the random errors population is a priori unknown and first few cumulants have to be find from the sample data.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 4; 59-65
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod odpornościowych w analizie dokładności pomiarów międzylaboratoryjnych (2) Ocena niepewności pomiarów metodą odporną Algorytm S
    Application of Robust Methods in Evaluation the Accuracy of Interlaboratory Measurements Part 2. Estimation of the Measurement Uncertainty by Robust Method Algorithm S
    Autorzy:
    Warsza, Z. L.
    Volodarsky, E. T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274794.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    odporne statystyki
    wartości odstające
    outlier
    niepewność pomiaru
    wspólny eksperyment
    outliers
    uncertainty of measurements
    standard deviation
    median
    robust mean value
    interquartile mid-range
    Opis:
    W artykule omówiono iteracyjną metodę odporną Algorytm S. Stosuje się ją do oszacowania precyzji określonej metody pomiarowej na podstawie wyników badań jednorodnych obiektów w wielu akredytowanych laboratoriach, gdy oceny dokładności pomiarów w niektórych z nich są odstające. Wypadkową odporną ocenę dokładności badanej metody znajduje się na podstawie oszacowania niepewności lub rozstępu wyników pomiarów tą metodą w każdym z laboratoriów, bez odrzucania danych odstających. Rozważania zilustrowano przykładem liczbowym.
    This two-part paper discusses the use of robust statistics to assess the value and uncertainty of measurand obtained from a sample of experimental data when some of these data differ significantly from the others, i.e. are outliers. The statistical parameters of the measurement result are determined by robust methods from all data, but influence of outliers is treated differently. For small sample sizes results are more reliable than obtained by classical methods with exclusions of outliers. This is illustrated by examples from the interlaboratory key comparisons. Part 1 discusses the basic principles of the robust statistics and the iterative robust method given by Huber, which is called Algorithm A in ISO 5725-5. As illustration in the simulated numerical example, the uncertainty of some measurement method was estimated based on measurements of homogeneous object in several accredited laboratories. The mean uncertainty of this experiment is estimated by classic method for all data and with exclusion of outliers and by two robust methods: rescaled median deviation and by Algorithm A. The result of last method is the most reliable.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 3; 45-51
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod odpornościowych w analizie dokładności pomiarów międzylaboratoryjnych (1). Zasady statystyki odpornościowej, metoda Hubera czyli Algorytm A
    Application of Robust Methods in Evaluation the Accuracy of Interlaboratory Measurements. Part 1. Bases of Robust Statistics. Huber Method, i.e. Algorithm A
    Autorzy:
    Warsza, Z. L.
    Volodarsky, E. T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276805.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    outlier
    niepewność pomiaru
    odchylenie standardowe
    mediana
    odporna wartość średnia
    rozstęp międzykwartylowy
    outliers
    uncertainty of measurements
    standard deviation
    median
    robust mean value
    interquartile mid-range
    Opis:
    W dwuczęściowej pracy omówiono zastosowanie statystyki odpornościowej do oceny wartości i niepewności menzurandu uzyskiwanych na podstawie próbki danych doświadczalnych, gdy niektóre z tych danych różnią się istotnie od pozostałych, czyli są outlierami. Metodami odpornościowymi wyznaczono parametry statystyczne wyniku pomiaru ze wszystkich danych, ale wpływ outlierów potraktowano odmiennie. Dla próbek o niewielkiej liczności uzyskano wyniki bardziej wiarygodne niż w sposób klasyczny z odrzuceniem outlierów. Ilustrują to przykłady z porównań międzylaboratoryjnych. W części 1. omówiono podstawowe zasady statystyki odpornościowej oraz iteracyjną metodę odporną podaną przez Hubera, którą w normie ISO 5725-5 nazwano Algorytm A. Jako ilustrację, w symulowanym przykładzie liczbowym, wyznaczono niepewność procedury pomiarowej testowanej przez porównanie wyników badania jednorodnych obiektów w kilku laboratoriach akredytowanych. Oszacowano średnią niepewność metodą klasyczną dla wszystkich danych. Po usunięciu outlierów zastosowano dwie metody odpornościowe – przeskalowanego odchylenia medianowego MADS i metodę Hubera, czyli iteracyjny Algorytm A, którego wyniki były najbardziej wiarygodne.
    This two-part paper discusses the use of robust statistics to assess the value and uncertainty of measurand obtained from a sample of experimental data when some of these data differ significantly from the others, i.e. are outliers. The statistical parameters of the measurement result are determined by robust methods from all data, but influence of outliers is treated differently. For small sample sizes results are more reliable than obtained by classical methods with exclusions of outliers. This is illustrated by examples from the interlaboratory key comparisons. Part 1 discusses the basic principles of the robust statistics and the iterative robust method given by Huber, which is called Algorithm A in ISO 5725-5. As illustration in the simulated numerical example, the uncertainty of some measurement method was estimated based on measurements of homogeneous object in several accredited laboratories. The mean uncertainty of this experiment is estimated by classic method for all data and with exclusion of outliers and by two robust methods: rescaled median deviation and by Algorithm-A. The result of last method is the most reliable.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 2; 47-55
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies