高斯计校准与计量的区别

高斯计校准
校准高斯计,通常是指高斯计送回原厂,跟标准高斯计在标准磁场中进行多点(不同磁场值)比对,记录结果。如果高斯计的测试值在额定精度范围内,这台高斯计则不需要校准。如果高斯计的测试值超出额定精度,被测高斯计则需要根据标准高斯计的数值进行校准。通常需要将校准数据拷入高斯计主机后台或者探头的存储芯片,完成校准。一般进入高斯计主机后台或者探头的存储芯片,需要输入密码,而这个密码不对用户本身开放。

校准周期一般是以18个月一次或者24个月一次。

高斯计计量
计量高斯计,通常是指用户到第三方计量院送检高斯计。第三方计量院将被测高斯计与标准高斯计在标准磁场中进行多点(不同磁场值)比对,记录结果,然后出具检定报告(证书)。从头到尾,没有对高斯计本身进行改变。如果检定报告(证书)显示高斯计超出额定精度,用户则需要将被测高斯计返厂进行校准。

高斯计计量周期以用户部门对仪器使用要求为准,通常是壹年一次。

注意:标准高斯计的精度比被测高斯计的精度至少高一个等级。不同等级的第三方计量院的标准高斯计精度和检定量程都有区别,因此根据被测高斯计的精度,选择合适的第三方计量院。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理实现方法,掌握UWBIMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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