计量校准中异常数据剔除的有效方法

金程程

浙江立德产品技术有限公司 浙江杭州 310000

1 异常数据剔除对计量校准的重要性

在计量校准工作中，计量校准数据的精准性要求极为严格，一旦计量校准数据中出现异常数据，就会导致计量校准结果的精准性受到影响，进而对整体工作的开展产生不利影响。在生产工作中，计量校准工作具有重要意义，直接关系到了工业生产的科学性和安全性，是生产过程中重要的数据指导，对于生产流程优化以及生产质量提升都有着重要的推动作用，因此对于计量校准的数据精准性要求异常严格，是企业生产经营正常开展的必要保证。但是一旦计量校准数据中出现异常数据，就会造成计量校准结果的精准性受到影响，给企业的生产过程带来不必要的麻烦[1]。因此，计量校准异常数据剔除具有重要意义，是计量校准工作中必不可少的工作组成部分，通过异常数据剔除，能够有效提升数据精准性，为生产工作奠定数据基础。

2 计量数据异常的主要原因

2.1 计量装置本身的故障

在进行计量工作时，由于计量装置的质量不同、性能不同，就会导致数据质量的不同。保证数据准确性的最有效办法，就是首先对计量装置进行分析，对计量装置可能会出现的各种故障进行预判，计量装置的故障判断可以通过以下几个主要部分进行。

通信和电源终端是终端故障判断的主要方向，这些终端出现故障一般不会出现，但是故障是有一定的概率会发生。在对计量装置故障分析时，就需要对上述终端故障从而导致数据出现异常的情况予以注意，以提高计量装置的准确度和精确性。当终端发生计时错误，显示屏发生黑屏或白屏现象，数据的收集缺少，搭载在终端中的软件发生错误，接口的老化等情形都有可能造成故障产生。

2.2 环境因素导致的故障

安装集中器时，由于不同安装点的地理位置不同，环境气候不同，有些地方的GPRS 信号比较弱，这样就有可能造成集中器无法接收到主站传输的一些数据，表计在集中器中，就无法进行正常的注册，集中器就不能够正常地向电表发送命令，这也会导致数据发生缺失，造成数据的异常[2]。

2.3 人为因素造成的故障

智能化计量器具逐渐推广使用后，精确度更高，对于极小的电器所产生的电流都能够很好地进行计算，为了保证计算的精确性，比普通计量一起增加了一些连接线。

2.4 数据采集发生错误

在智能电表软件开发的初始阶段，由于智能电表刚开始进行运用，软件的开发还有一些漏洞，数据处理表格的设计不够严谨，这就造成工作人员在进行数据记录时出现一些不规范的现象，这种现象直接导致了电量数据录入受到影响，使得数据采集发生异常。

采用指针式表盘的仪器仪表主要为各种类型的压力表、指针式温度计、百分表和千分表等。目前阶段的计量方法仍以人工计量为主，并以肉眼估读指针位置进行读数。该方法的效率和读数的准确性受计量人员的技能水平、观测位置和精神状态的影响较大。现有的自动读数系统仅适用于某一特定种类的仪表，如果用该读数系统去识别完全不同的仪表，就会发生错误。如果在一个需要同时计量压力表、指针式温度计和百分表的任务中，为了对压力、温度和长度仪表进行自动读数，必须携带三种不同的读数系统。

3 计量校准中异常数据的剔除方式

在计量校准工作中，对异常数据的提出工作极为重要，直接关系到了计量校准结果的精准性，是计量校准工作的重要组成部分。在常用的计量校准异常数据剔除方式中，主要分为四种，即3σ 数据剔除法、t 值校准数据剔除法、肖维勒数据剔除法以及格布拉斯数据剔除法，通过这四种方式，能够有效将计量校准中的异常数据剔除出去，为计量校准结果的精准性提供保障。

第一，计量校准中异常数据的3α 数据剔除法。在计量校准中异常数据剔除时，3α 数据剔除法是常用的异常数据剔除方式之一，其数据剔除公式是∣Xd-X ∣＞3α，通过这个公式，将计量校准数据代入其中，一旦数据出现异常，就能够对数据进行剔除，以提升计量数据的精准性。

第二，计量校准中异常数据的t 值校准数据剔除法。t 值校准数据剔除法是以校准数据外部的一个数据值作为参照整体，并对整体数据集进行假设，采用正态分布的形式，将参照值作为数据计量样本，然后通过计量校准数据与计量校准样本进行比对，现实出计量校准数据的隶属总体，并最终对异常数据进行确认。t 值校准数据剔除法的公式为k=，其中，X 表示计量校准样本数据的平均值，S 表示可疑数据以外的数据部分与样本数据形成的数据标准差，一旦二者之间的数值超出了t 值校准范围，那么就可以确定其数据出现了异常，并对其进行剔除。

第三，肖维勒数据剔除法。肖维勒数据剔除法的计量校准数据公式为∣Xd-X ∣＞Wn·α，是通过互相独立计量校准得到的数据进行组合对比，当计量校准数据的测量值达到公式要求标准后，计量校准出的数据数值Xd 就可以判定为异常数据，并对其进行剔除。

第四，格布拉斯数据剔除法。格布拉斯数据剔除法也是计量校准中常见的异常数据剔除方法，是以Xd 计量校准的测量数据，计量校准数据的平均值以X 来进行表示，计量校准数据的标准差由S表示，并查表获得G（α2n），因此计量校准异常数据剔除公式为∣Xd-X ∣≥G（α2n）S[3]。

4 结语

“要想使我国的社会主义市场经济实现可持续性发展，就必须对产品的质量校准予以重视。”控制计量产品异常数据，既能满足企业长远发展的需求，又能保障人们的生命财产安全，只有加强计量校准技术的应用水平，强化校准意识，加大校准工作的力度，做到权责分明、增进人才，才能为企业生产工作的顺利开展奠定坚实基础。