某测量系统误差源分析及建模
在机械加工过程中的误差分析及数学建模研究
在机械加工过程中的误差分析及数学建模研究机械加工是制造过程中不可或缺的一环。
然而，在机械加工过程中，由于种种因素的影响，难免会出现误差。
误差的存在直接影响到零部件的质量和精度，因此对机械加工过程中的误差进行分析和数学建模研究具有重要的意义。
一、误差来源分析在机械加工过程中，误差可以来源于多个方面，包括：1.制造设备的误差：制造设备本身的精度会对加工零件的准确性产生影响。
例如，机床的刚性、热变形、传动系统的间隙等都会造成误差的产生。
2.切削力的变化：由于刀具的磨损或者加工条件的变化，切削力会发生变化，从而导致零件加工中出现误差。
3.工件的变形：加工过程中，工件可能会因为切削力等原因而发生变形，使得加工结果与设计要求不符。
4.加工过程中的振动：振动是机械加工中不可避免的现象，但过大的振动会引起工件位置的偏移，从而影响加工精度。
二、误差分析方法为了更好地理解机械加工过程中的误差，并对其进行建模研究，我们通常采用以下几种误差分析方法：1.测量方法：通过测量零件的几何属性，使用测量仪器和测量技术分析零件的误差情况。
常用的测量方法包括三坐标测量、投影仪测量等。
2.试验方法：通过设计一系列的试验，控制其他因素不变，仅改变某个因素，如切削速度、刀具刃磨状况等，来测量零件加工结果的误差。
通过对试验结果的分析，可以得到误差与各个因素之间的关系。
3.仿真模拟方法：利用计算机建立机械加工过程的仿真模型，通过对模型进行参数调整和试验，得到加工结果的误差。
仿真模拟方法可以节省时间和成本，并能够更好地在加工过程中控制误差。
三、数学建模研究数学建模是解决误差分析问题的重要方法之一。
在机械加工领域，数学建模可以针对不同的误差来源进行研究，建立与之相关的数学模型，从而帮助我们更加深入地理解误差的本质，并提供改善加工精度和质量的方法。
在误差分析中，常用的数学模型包括：1.误差传递模型：利用数学方法研究误差在加工过程中的传递规律，分析传递路径和影响因素，以便为误差的减小提供方向。
基于控制测量的工程测量误差模型与分析方法研究
基于控制测量的工程测量误差模型与分析方法研究工程测量是工程施工或设计中必不可少的环节，准确的测量结果直接关系到工程的质量和安全。
然而，在实际操作中，由于各种原因，测量结果常常存在误差，因此研究工程测量的误差模型和分析方法对于提高测量的准确性和可靠性具有重要意义。
本文将基于控制测量的角度，综合分析现有的研究成果，探讨工程测量误差模型和分析方法的相关问题。
首先，我们需要了解测量误差的来源。
工程测量误差的源头可以分为两类：系统误差和随机误差。
系统误差是由于测量仪器、测量环境、操作方法等因素引起的，可以通过校准和调整仪器、改善测量环境、规范操作方法等方式进行控制和消除。
随机误差是由于不可控因素引起的，例如仪器的精度、观测人员的经验、气温、湿度等环境条件的变化等都会对测量结果产生一定的随机误差。
针对测量误差，研究者提出了多种误差模型和分析方法。
其中，常见的误差模型包括线性误差模型、非线性误差模型和混合误差模型等。
线性误差模型假设测量误差与测量值之间存在线性关系，可以通过最小二乘法进行参数估计和误差分析。
非线性误差模型假设测量误差与测量值存在非线性关系，如指数、对数、幂函数等形式，需要借助非线性优化算法来估计参数和分析误差。
混合误差模型综合了线性误差和非线性误差，能够更准确地描述测量误差的特点。
此外，还可以根据实际问题的特点，考虑其他因素引起的误差，构建相应的误差模型。
在工程测量误差分析方法方面，常用的有最小二乘法、最大似然估计法、贝叶斯估计法等。
最小二乘法是一种常见的参数估计方法，通过最小化观测值与模型估计值之间的残差平方和来确定参数的值。
最大似然估计法则是基于似然函数，在给定观测值的情况下寻找最有可能出现的参数值。
贝叶斯估计法则则是基于贝叶斯定理，通过引入先验信息和后验概率来估计参数的值。
这些方法在不同的测量误差模型和具体问题中具有不同的优势和适用性。
此外，还可以利用控制测量方法来解决工程测量误差的问题。
测量中系统误差的来源及其处理
测量中系统误差的来源及其处理作者：冷玉国来源：《科技资讯》 2013年第29期冷玉国青海省计量检定测试所青海西宁 810001摘要：本文简单分析了系统误差的主要来源及如何发现系统误差的存在及其影响规律;着重讨论校正或消除系统误差的方法。
关键词：系统误差来源分析消除中图分类号：TH711.2 文献标识码：A文章编号：1672-3791(2013)10(b)-0000-00一、系统误差的来源系统误差是有规律可掌握的，在精密测量中应尽量设法把它消除。
为此必须对测量结果进行分析，掌握其影响规律，然后加以校正或消除。
原则上系统误差是可以控制的，但有些虽知道原因，但其规律不容易控制，将这些系统误差看作偶然误差来处理。
例如：温度所引起的误差，按照理论是有规律的误差，但温度不稳定时，又把它当作偶然误差来处理。
系统误差的来源一般如下：1. 测量器具的误差。
测量仪器设计时，为简化结构有时采用近似设计，因而存在测量仪器原理误差。
2. 基准件误差。
在测量时基准件误差将直接影响测量结果，因此在选用基准件时，要求基准件尺寸误差尽量小，一般只占测量误差的1/3－1/5。
在精度较低的测量中，基准件误差占的比例更小，可以忽略不计。
在测量高精度零件时，这个基准件误差必须予以考虑。
3. 测量方法误差。
对于同一参数，可以用不同的方法测量，所得的结果也往往不同，特别是采用间接测量后，再近似计算得出某一个值时误差更大。
因此在间接测量时，应该选择最合理的测量方案，而且对其所引起的测量方法误差分析，以便加以校正或估计其精度。
4. 安置误差。
工件或仪器安放不当，零点调节不准确等，也会引起误差，这就要求计量人员谨慎操作，在测量前仔细检查，以减少不应有的误差。
有时被测量零件安放的倾斜误差，可以采用抵消法来消除。
5. 测量力误差。
在接触测量时，量仪的测量力，能够使被测零件和测量装置产生变形，因而引起测量误差。
由于测量力引起的量仪变形，在量仪设计时已经考虑，一般影响不大。
测量中系统误差的来源及其处理
时要轻放测量头 ， 以减少测量误差 。 （ ６ ） 测量 过 程 中 主 、 客 观 因 素 有 关 的 误 差。 由于客 观 环 境 如温 、 湿 度 等 变化 也 会 引 起测 量误 差 。 当温 度 变 化 时 ， 由于 被 测 零 件、 量 仪及 基 准 件 膨胀 系数 不 同 ， 造成 一 定 的测 量误 差 。 在 一 般精 度测 量 时 ， 由于都 在 恒 温 室 内 进行 ， 而且零件、 量 仪和 标 准 件 等 温后进行 测量 ， 由温 度 变 化 而 产 生 的 误 差 可以 忽 略 。 当测 量 高 精 度零 件 时 ， 就 要考 虑 温、 湿 度等 影 响 。
１ 系统误差的来源
系统 误 差 是 有 规 律 可 掌 握 的 ， 在 精 密 测 量 中应 尽 量 设 法 把 它消 除 。 为 此 必 须 对 测 量 结果 进 行 分 析 ， 掌握 其 影 响 规律 ， 然 后 加以校正或 消除 。 原 则 上 系 统误 差 是 可 以 控制的 ， 但有些虽知道原因， 但 其 规律 不容 易控制 ， 将 这 些 系 统 误 差 看 作 偶 然误 差 来 处理 。 例如 ： 温度所引起的误差 ， 按 照理 论 是 有 规律 的误 差 ， 但 温 度 不稳 定 时 ， 又把 它 当 作 偶 然 误 差 来 处理 。 系统 误 差 的来 源一 般 如 下 。 （ １ ） 测量 器 具 的 误差 。 测量 仪 器 设 计 时 ， 为 简 化 结构 有 时 采 用 近 似 设 计 ， 因而 存 在
２ 系统误差的消除
在测 量 仪 器设 计 和 制 造 时 或 在 选 择 测 量方法时， 均 已考 虑 到 使 其 系 统 误 差 减 少 到小于其偶然误差 。 这 时就 不 必 对 系 统 误 差进 行 单 独处 理 ， 可 作 为偶 然 误 差 处 理 。 但 在测量时还存在一些 较明显的系统误差 ， 为了发现和消除它 ， 首 先 要 分 析 系 统 误 差 对测量数据的影响 。 ２ ． １ 系统误差 对 测量数 据的 影 响 系统误差 有定值和 变值两种 。 定 值 系 统误 差 在 计 算 测 得值 的平 均 值 的 过程 中未 能 消去 ， 而 在计 算 残 差 的 过 程 中则 已消 去 。 所以定值系统误差对 平均值有影响 ， 而 对 均 方根 误 差 没 有影 响 。 变 值 系统 误 差 ， 由于 它对每一个测得值 的影响都不一样 ， 在数 据处理时都不可能消 去 ， 因 而 它 对 测 得 值 的平均值及均方根均 有影响 。 若 存 在 显 著 的 变值 系统误 差 ， 则 须 设 法 消除 其 影 响 ， 即 求其 规 律 ， 并 在 各测 得 值 中 予 以校 正 ， 再对 校正后的数据， 计算 其测 量结 果和 误 差 。 ２ ． ２ 系统误 差 的发现 和消 除 ‘
定向井随钻测量误差模型及误差源分析（2）
定向井随钻测量误差模型及误差源分析（2）定向井随钻测量误差模型及误差源分析狄敏燕卢春阳摘要：介绍了测量误差模型的发展，Williamson 等⼈提出的MWD误差新模型，及新模型存在的误差源分析。
主题词：MWD误差模型误差源分析测量误差的最初模型于60年代末70年代初由Warlstrom.提出，是在假设测量过程测点间的误差是随机的基础上，引⼊了误差椭圆来描述井眼的不确定性，由此⽽来的误差预测值⽐实际上的⼩，原因主要是采⽤了原始状态的统计误差模型。
沃尔夫和⽡德在假设误差是随机的的基础上，引⼊了系统误差，精度要⾼得多。
1981年⽡伦从实际井对测量误差作了细致的分析，证实了系统误差和随机误差的存在，且位置的系统误差⽐随机误差要⼤。
在沃尔夫和⽡德时代，当时普遍使⽤的仪器为照相⼯艺的仪器，包括⾮惯性连续测量传感器。
随着更先进的测量⼯具出现和普及使⽤，原有的误差模型已不能满⾜要求。
随⽼区不断地部署新井，⼩靶区及井距的加密这两⽅⾯的问题使量化井眼位置误差显得尤为重要。
防碰及中靶的风险要求井眼位置不确定性降到最⼩，⽽沃尔夫和德·⽡特误差模型未提及，⼰⽆法满⾜要求。
在这种情况下，Williamson 等⼈提出了⼀种预测MWD误差新模型。
该误差模型采⽤以下假设，但对测量误差统计概率未作任何限制性假设。
·计算井眼位置误差是由井眼测点存在的测量误差唯⼀确定；·井眼测点可分成三个基本测量向量，包括井深D，井斜I，⽅位A。
对每个测点，误差传播数学公式还需⽤到⼯具⾯⾓α；·来⾃不同误差源的误差在统计学上是相互独⽴的；·每个测量误差及计算井眼位置的相应变动之间存在线形关系；·在任⼀测点上的测量误差对计算井眼位置的合成效果等于单个误差的⽮量总和。
误差源是⼯具在测量过程中产⽣误差的⼀种物理现象。
误差项是特定测量⼯具测量时对误差源的描述。
加权函数描述了⼯具测量向量上的误差结果，每个加权函数最多由四个有代表性意义的字母组成；如ABX（Accelerometer Biases X）表⽰X向加速度偏差误差模型是由⼀系列误差项组成，误差项的选择准则是能准确反映测量⼯具或系统的所有重要误差源。
空间数据测绘中的误差源分析与修正方法
空间数据测绘中的误差源分析与修正方法概述：空间数据测绘是现代测绘科学的重要分支之一，广泛应用于土地调查、地质勘探、城市规划等领域。
然而，在实际测量过程中，由于各种因素的干扰，测绘数据常常会存在一定程度的误差。
因此，准确分析和修正数据误差源就显得尤为重要。
本文将就空间数据测绘中的误差源进行深入的分析，并探讨相应的修正方法。
误差源分析：空间数据测绘中的误差源主要包括系统误差和随机误差两种。
1.系统误差系统误差来自仪器、环境、观测操作等方面，它具有较为稳定的特点，并会对测量结果产生一定程度的偏差。
常见的系统误差包括仪器漂移、非正常形状、大气折射等。
例如，在使用全站仪进行测量时，仪器漂移可能会导致测量结果偏离真实值。
2.随机误差随机误差来源于多次测量中的无规律波动，其特点是随机分布并无法预测。
常见的随机误差包括观测误差、环境变化等。
例如，在使用GPS进行测量时，由于卫星信号的影响以及观测站点的环境变化，测量结果可能出现一定的随机误差。
误差修正方法：为提高空间数据测绘的精度，需要对误差源进行准确的分析，并制定相应的修正方法。
1.系统误差修正系统误差较为稳定，因此可以采用校正模型进行修正。
第一步是建立模型，通常可通过大量的控制点，通过回归分析、插值等方法，获得初始模型。
接下来，利用校正样本数据对模型进行验证和修正，通过比较实际测量数据与模型预测值的差异，实现系统误差的修正。
2.随机误差修正随机误差被认为是无规律的，因此无法直接进行修正。
但可以通过增加样本量、加强观测环境管理等方法来降低随机误差的影响。
例如，在GPS测量中，可以增加观测站点的数量，减少卫星信号的波动，从而提高测量的精确度。
除了以上两种主要误差源的修正方法外，还需要结合具体的测绘项目和数据特点，选择合适的检查方法和工具，进一步提高数据的精确性。
比如，在测绘地形图时，可采用样条插值方法对地形数据进行平滑处理，减少由于离散数据带来的误差。
结论：空间数据测绘中的误差源分析与修正方法是提高测绘精度的关键环节。
测绘工程中的误差源及其控制方法
测绘工程中的误差源及其控制方法测绘工程是一项非常重要的工作，它涉及到土地规划、城市建设、建筑设计等方方面面。
然而，由于各种原因，测绘工程中难免存在一定的误差。
本文将探讨测绘工程中的误差源及其控制方法。
误差源一：仪器设备测绘工程中使用的仪器设备是测量的基础，但仪器设备本身也会存在一定的误差。
首先，仪器精度不足会导致测量结果的误差。
其次，仪器的使用方式和环境也会对测量结果产生影响。
为了降低仪器设备误差，我们需要选择精度较高的设备，并在使用过程中注意校准和环境的控制。
误差源二：人为误差人为误差是测绘工程中常见的误差类型之一。
人为误差可能来自于测量员的操作不当，或者是由于主观因素的影响。
为了避免人为误差，我们需要对测量员进行专业培训，提高其操作技能和专业素养。
此外，建立严格的质量控制流程，确保测量结果的准确性也是非常重要的。
误差源三：环境条件环境条件对测绘工程也有一定的影响。
例如，天气条件、温度、湿度等因素都可能对测量结果产生一定的误差。
为了控制这些误差源，我们需要在规定的适宜环境下进行测量，并严格按照操作规程进行。
此外，也应该对环境因素进行记录和分析，以便后续的数据处理和纠正。
误差源四：基准点选择在测绘工程中，基准点的选择也会对测量结果产生一定的误差影响。
基准点的选定应该是准确、稳定和可靠的，以确保后续的测量结果的准确性。
此外，还应该对基准点进行定期监测和维护，确保其性能和准确度的稳定性。
误差控制方法一：采用多种测量技术为了提高测绘工程的准确性和可靠性，我们可以采用多种测量技术的组合。
例如，使用全站仪进行高程测量，使用GPS进行定位测量等。
通过结合多种技术，可以互相验证和补充，降低误差的风险。
误差控制方法二：精确的数据处理和纠正在测绘工程中，数据处理和纠正是非常重要的环节。
通过使用精确的数据处理算法和方法，我们可以对测量数据进行纠正和修正，提高其准确性。
此外，还应该建立完善的质量控制和质量管理体系，确保数据处理的准确性和可靠性。
测绘技术中的误差分析与校正方法详解
测绘技术中的误差分析与校正方法详解引言：在测绘技术中，误差分析和校正方法是非常重要的研究方向。
由于测量过程中的各种不确定因素，测绘数据往往存在一定的误差。
准确地分析和校正这些误差，对于保证测绘数据的可靠性和精度至关重要。
本文将详细探讨测绘技术中的误差来源、误差分析方法以及误差校正的一些常见方法。
一、误差来源：在测绘技术中，误差来源可分为系统误差和随机误差两大类。
系统误差是由于测量仪器、测量方法等方面的固有缺陷引起的误差，具有一定的规律性和可重复性；而随机误差则是由于环境因素、人为操作等所引发的，其特点是无规律性、不可预测性。
二、误差分析方法：1. 方差分析法：方差分析法是一种常用的误差分析方法，它通过对测量数据进行统计分析，计算各个因素对误差的贡献程度，找出主要影响因素，并对其进行调整或改进。
这种方法适用于多因素、多水平的误差分析。
2. 中误差法：中误差法是通过对采样数据的重复观测，计算测量结果的平均值以及标准差等统计指标，以评估测量过程中的误差状况。
通过中误差法可以确定误差的大小和分布情况，为后续的误差校正提供依据。
3. 反向观测法：反向观测法是一种常用的误差分析方法，它通过对同一点进行多次观测，计算观测结果之间的误差并进行比较，以确定误差的大小和分布情况。
这种方法适用于精度要求较高的测量任务，能够有效降低系统误差的影响。
三、误差校正方法：1. 内插校正法：内插校正法是一种常用的误差校正方法，它通过将误差数据与测量数据进行插值运算，来估计并校正测量结果中的误差。
这种方法适用于数据密集的区域，能够较为准确地校正误差，提高测量结果的精度。
2. 外推校正法：外推校正法是一种根据误差分析结果进行校正的方法，它通过将误差数据与测量结果进行外推运算，来估计并校正测量结果中的误差。
这种方法适用于数据稀疏的区域，能够较为准确地校正误差，提高测量结果的精度。
4.模型校正法：模型校正法是一种利用数学模型对误差进行建模和校正的方法。
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某测量系统误差源分析及建模作者：赵建军姚刚王毅孙靖杰来源：《现代电子技术》2014年第01期摘要：测量系统是武器的重要信息源，其测量精度直接影响武器系统的射击精度。
对某测量系统的误差源进行了分析，建立了系统误差模型，分析得出系统误差存在复杂的误差特性，并对某次校飞的方位角误差进行了分析。
研究结果可为下一步的误差分析与处理提供支撑。
关键字：测量系统；误差源；误差模型；复杂误差特性中图分类号： TN957⁃34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）01⁃0038⁃030 引言测量系统是武器系统的“眼睛”，高精度的测量可以保证武器系统得到的目标数据真实可靠，从而可以提高系统的命中概率。
对测量系统的误差进行分析，得到影响测量精度的误差源，建立相应的系统误差模型，对误差的特性进行分析，根据分析结果可以采取相应的标校措施来提高测量系统的测量精度[1⁃2]。
1 测量系统的组成某武器系统的跟踪测量方式可以分为雷达跟踪和光电跟踪。
在武器系统中，跟踪雷达的工作方式为单脉冲，可以执行全天候的测量任务。
当气象条件达到要求时，可用光电跟踪。
它能在比较复杂的背景下，对分离视场内的运动目标实现自动跟踪。
为了克服雷达在近距离跟踪状态下测量精度低的缺点，用电视跟踪代替雷达跟踪，测量近距离目标，避免了闪烁噪声给测量系统带来的误差[3]。
本文着重对测量系统中雷达模块的误差源进行分析。
2 误差分析及建模脉冲雷达是采用测量脉冲电磁波往返时间延迟得到目标的距离信息，利用等信号法获得目标的方位和俯仰角数据。
测量误差分为：系统误差、随机误差和粗大误差三类[4]。
系统误差主要有零值误差、轴系误差、动态滞后误差和大气传播误差等。
随机误差主要是测量过程中由于目标闪动造成的测量噪声，这些噪声大都符合“白过程”。
粗大误差是由于设备工作异常或其他突变因素造成的。
系统误差需要进行修正来消除，随机误差则可以通过平滑滤波来抑制，而粗大误差需要通过数据处理方法来剔除。
雷达的测元包括距离、方位角和俯仰角，因其测量原理不同，所以角度和距离的误差源也存在较大的不同，以下将分别介绍影响测角和测距的误差源[5⁃8]。
2.1 测角误差2.1.1 系统误差单脉冲雷达的测角是通过两波束接收信号的比较得到角偏离信号，波束的方向控制需要精确，因此测角系统误差的影响因素较多[9⁃11]，下面只针对主要的误差源进行介绍。
（1）零值误差零值误差是指天线的机械轴向对准角度零值时，角传感器输出值的偏差量。
零值误差对于角度的影响是固定的。
理论上，当瞄准轴线位于水平并对准正北方向时，雷达码盘的读数应为零。
但实际上码盘往往有一个起始读数值，即为零值误差。
（2）轴系误差轴系误差是大盘天线座的倾斜误差、方位轴与俯仰轴不正交误差、光电轴不匹配误差等设备系统误差的总称。
天线座的不水平指方位旋转轴不垂直于地平面。
产生方位轴不垂直的原因有：基础面不水平或基础面不均匀下沉，外界的振动（如射击的振动），水平调整不当，日晒引起天线座基础的变形，天线转动时轴承的跳动，风负载产生的轴和轴承弹性变形等。
方位、俯仰轴不正交，即俯仰轴不垂直于方向轴，常称正交性误差。
电轴的标定依靠光轴进行，而测量时设备使用的是电轴，光电轴不匹配自然会造成测角数据的不准确。
（3）动态滞后动态滞后是衡量伺服系统快速性的指标。
动态滞后误差是指由于目标的快速运动而引起伺服超前或滞后所带来的误差。
（4）其他误差测角系统的其他误差包括大气折射误差、伺服不平衡及慢漂移误差等。
雷达波束通过地球周围大气层时，由于对流层和电离层折射指数随高度的变化而变化，因而使波束向下弯曲，产生仰角误差，同时目标回波也产生了额外的时间延迟，从而引起距离测量误差。
但是对于该测量系统来说，因其作用距离较近，在建立模型时无需计入。
2.1.2 随机误差随机误差主要是测量过程中接收机的热噪声、伺服噪声、多路径效应、折射不规则误差等。
热噪声和伺服噪声分别是由于接收机和伺服系统本身不理想而引入的。
多路径效应是目标反射回来的电波经不同路径传播，在到达接收天线时因相位的不同而产生的干涉效应。
2.2 测距误差影响测距误差的因素较少，主要的系统误差包括：零值误差、应答机延时、动态滞后误差。
测距零值是雷达跟踪测量过程中主要的确定性误差项，必须校准，一般利用距离标法标定距离零值。
应答机延时及其变化会带来测距误差。
与测角相似，其随机误差也包括热噪声、多路径、折射不规则误差等。
2.3 误差模型测量系统的测量数据中，误差来源复杂，影响因素较多，由此导致测量误差具有非常复杂的特性。
根据前面的误差源分析，坚持误差模型要反映实际工程背景和参数个数要尽量少的原则，结合物理背景运用数学分析的方法，建立系统误差模型[12]。
假设各误差分量之间为叠加关系，得到“加性”误差模型。
方位角系统误差：[ΔA（t）=A10+a11sin（A1（t）-A1m）tanE1（t）+a12tanE1（t）+a13secE1（t）+a14secE1（t）+a15sin（A1（t）+θa）+εa] （1）式中：[A10]为方位零值；[a11]为天线座水平度；[A1（t）]为测量的方位角度值；[A1m]为天线座最大不水平度的方位；[E1（t）]为测量的俯仰角度值；[a12]为方位轴、俯仰轴的垂直度；[a13]为光机轴平行度；[a14]为光电轴平行度；[a15]角编码器非线性度；[θa]为方位编码器偏心角；[εa]为不可量化或影响较小的误差总和。
仰角系统误差：[ΔE（t）=E10+e11cos（A1（t）-A1m）+e12+e13cosE1（t）+e14sin（E1（t）+θe）+εe] （2）式中：[E10]为仰角零值；[e13]为天线重力变形；[e14]为角编码器非线性度；[θe]为俯仰编码器偏心角；[εe]为不可量化或影响较小的误差总和。
距离系统误差：[ΔR（t）=R10+r11Δty+εr] （3）式中：[R10]为距离零值；[r11=c2，]c为光速，[Δty]为应答机及馈线的延时；[εr]为不可量化或影响较小的误差总和。
从公式（3）可以看出，影响测距的因素较少，主要为零值和延时误差，对测量结果产生固定的影响，修正较容易。
角度测量的误差源较复杂，其中轴系误差对测角的影响较大。
不同误差源的影响是不相同的，同一误差对处于不同状态跟踪目标的测量和定位的影响也是不相同的，因此其误差会具有复杂的特性。
3 实例分析为了验证某测量系统的精度，对其进行精度校飞，剔除粗大误差后，得到方位角的误差如图1所示。
图1 方位角误差图首先对上述的误差进行基本的统计分析，得到其均值、方差、最大值、最小值和极差见表1。
如果误差序列为白噪声，即标准正态序列，则说明系统误差得到很好的修正，得到的残差仅为随机误差。
由表1可知，其均值不为零，且方差不为1，误差序列为非正态序列。
误差的频率直方图如图2所示，与正态分布的频数图有较大偏差。
利用Matlab中的Lilliefors正态性检验得到[h=1，]拒绝误差为正态性的假设。
为检验数据的独立性，采用基于样本自相关函数的时间序列检验方法，得到如图3所示的自相关图。
图3的延迟步数为20，可以看出误差序列不满足独立性。
表1 误差的统计量[均值＼&方差＼&最大值＼&最小值＼&极差＼&0.210 3＼&0.234 5＼&1.499 4＼&-1.898 9＼&3.398 3＼&]图2 误差的频率直方图图3 自相关图如果数据是非平稳的，则用一个简单的代数模型来反映序列的过去和未来十分困难，因此有必要进行平稳性检验。
对上述数据采用单位根平稳性检验方法，运用Matlab中的检验函数adftest（y），得出其为非平稳的序列。
上述的统计检验结果表明，误差序列不满足正态性，不满足独立性，不满足平稳性。
初步分析结果表明，由于舰载设备复杂的工作环境，导致测元混入更多误差，表现出复杂性，需要进一步的分析和处理，分离其中存在的趋势项误差和隐周期项误差，并通过模型辨识，挖掘有用信息用于实测数据的处理。
4 结语准确测量目标的参数信息是武器火控系统发挥作用的关键。
本文对某测量系统的误差源进行了较详细的分析，给出了系统误差模型，通过模型和实例分析得出其误差的复杂性，为下一步的数据分析和处理打下了基础。
但是对于测量系统的误差源较多，需要根据实际情况分析。
对于动目标的测量，测距和测角都要受到动态滞后的影响，在对动目标测量的系统误差建模时需要考虑。
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