Design and Implementation of Total Station Performance Evaluation and Early Warning System: Application of a Fuzzy Comprehensive Evaluation Method
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摘要: 计量机构在对计量器具进行周期检定过程中会产生大量的检定数据,这些数据蕴藏的巨大的经济社会价值尚未得到充分开发利用。目前,计量器具性能评价还停留在对于单台仪器质量或计量性能的评价阶段。以全站仪检定产生的海量数据为研究对象,提出了一种较为通用的计量器具性能评价及失效预警的方法。首先对全站仪检定数据进行数据分析处理,其次利用TOPSIS法对单台全站仪的性能进行综合评价,然后利用Vague集决策理论对各生产厂家的全站仪质量进行总体评价,再根据最大允许误差和斜率法对全站仪的有效性进行预警分析,最后基于此方法搭建计量器具性能评价及失效预警系统。通过对实际全站仪检定数据展开实验,开发出来的计量器具性能评价及失效预警系统有效实现了全站仪的性能评价及失效预警。Abstract: Measuring institutions generate substantial verification data during periodic inspections of measuring instruments, but the immense economic and social value hidden within this data remains largely untapped. Currently, the evaluation of measuring instrument performance is limited to assessing the quality or metrological performance of individual instruments. This study proposes a generalizable method for evaluating the performance and predicting the failure of measuring instruments, using the vast amount of data generated from total station verifications. The process begins with analyzing and processing the verification data of total stations. Subsequently, the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method is employed to comprehensively evaluate the performance of individual total stations. The Vague set decision theory is then utilized to assess the overall quality of total stations from various manufacturers. Early warning analysis of the total stations' validity is conducted using the maximum permissible error and slope methods. Finally, based on this methodology, a system for measuring instrument performance evaluation and failure early warning is constructed. Through experiments on actual total station verification data, the developed system effectively achieves performance evaluation and failure prediction for total stations.
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Key words:
- metrology /
- total station /
- performance analysis /
- failure early warning /
- system design /
- measurement institution
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表 1 TOPSIS法的评价指标类型
Table 1. Types of evaluation indicators for TOPSIS method
指标类型 描述 举例 极大型指标 指标越大越好 成绩、利润、GDP等 极小型指标 指标越小越好 误差、成本、耗时等 区间型指标 指标处于某个区间最好 温度、体温、师生比等 中间型指标 指标接近某个中间值最好 水质PH值 表 2 全站仪检定信息
Table 2. Verification information of total station
序号 检定项目 检定结果 1 外观及一般功能检查 合格 2 基础性调整与校准 合格 3 水准器轴与竖轴的垂直度 <10" 4 望远镜竖丝铅垂直度 合格 5 望远镜视轴对横轴的垂直度 +2.5" 6 照准部旋转正确性 合格 7 横轴误差 −6.1" 8 竖盘指标误差 −0.5" 9 照准差 +3.0" 10 倾斜补偿器零位误差 合格 11 倾斜补偿器补偿范围 3′ 12 倾斜补偿器补偿精度 3" 13 对中器的对中误差 <1 mm 14 一测回水平方向标准偏差 0.45" 15 "距离测量发射、接收、照准三轴关系的正确性" 合格 16 距离测量分辨率 合格 17 测距加常数及标准差 "K=−3.0 mm,Mk=±0.57 mm" 18 测距乘常数及标准差 不显著 19 测距综合标准差 a=1.6 mm,b=1.3 mm/km 20 距离测量的重复性 <0.3 mm 表 3 全站仪数据分布情况
Table 3. Total station data distribution
评价数据量 评价表计数量 评价厂家数量 970 322 10 表 4 计量器具综合评价的部分结果
Table 4. Partial results of comprehensive evaluation of measuring instruments
生成厂家 出厂编号 与正理想解的距离 与负理想解的距离 综合评分 排名 TP 93794 0.0583 0.2166 0.7878 25 TP 91756 0.0763 0.2048 0.7287 77 TP 141032 0.0608 0.2108 0.7761 33 TP 133475 0.1068 0.1772 0.6239 222 TP 121173 0.0954 0.1933 0.6695 159 NN D002659 0.0736 0.2139 0.7440 66 NN 882195 0.1172 0.1559 0.5709 278 NN 841719 0.1171 0.1751 0.5992 253 NN 035142 0.0949 0.1899 0.6669 164 NN 034733 0.0828 0.1934 0.7002 124 GN 9A1428 0.1268 0.1604 0.5584 288 GN 9A0546 0.1212 0.1725 0.5874 266 GN 9A0189 0.1361 0.1496 0.5236 303 GN 8A9673 0.1207 0.1850 0.6051 241 GN 8A9605 0.1034 0.1841 0.6404 202 表 5 生产厂家总体评价的结果
Table 5. Results of the overall evaluation of manufacturers
生产厂家 总体得分 排名 生产厂家 总体得分 排名 TE 100 1 NN 18.9291 6 LA 77.3002 2 SH 16.1852 7 TP 61.8460 3 SA 9.4774 8 TU 44.8718 4 GN 8.7017 9 SG 36.7647 5 KA 0 10 表 6 不同方法的生产厂家总体评价的结果
Table 6. Results of overall evaluation of manufacturers by different methods
方法一 方法二 方法三 厂家 得分 厂家 得分 厂家 得分 TE 100 TP 100 TP 100 LA 77.30 LA 85.92 TE 98.32 TP 61.84 TE 84.83 LA 74.64 TU 44.87 TU 54.55 SG 61.88 SG 36.76 NN 45.16 TU 46.99 NN 18.92 SG 39.01 NN 33.33 SH 16.18 KA 31.56 GN 12.5 SA 9.47 SH 23.16 KA 9.75 GN 8.70 SA 9.75 SH 0.87 KA 0 GN 0 SA 0 -
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