本文对动态测量误差修正灰色建模理论与应用技术进行了深入系统的论述，以灰色系统理论为基础，研究未知的，没有直观规律的动态测量误差特性，初步建立标准信号插入的动态测量误差修正理论与技术，为动态测量误差修正开辟了一个新途径。 论文提出基于标准量插入动态测量实时误差修正灰色理论与方法。基本思想是：利用标准量插入动态测量数据实时分离含有系统误差和随机误差的动态测量误差值，建立误差的初始数学模型，并根据不断获得的标准点处的测量误差，实时修正或校正所建的初始误差模型，使误差模型不断跟踪动态测量误差的变化规律，建立更加符合动态测量过程的误差模型。 本文研究的主要工作和取得的创建性成果有： 论文详细的论述了基于标准量插入动态测量灰色建模实时误差修正理论与方法。动态测量全过程采用灰色预测控制，找出动态测量误差未知的发展规律，按照规律事先预测误差可能出现的值，计算参数修正量反馈到预测模型，对误差预测值实行提前控制，从而实现动态测量过程的标准信号插入递归算法。通过对灰色建模机理分析，认为灰色模型是弱化系统随机性影响，有利于系统规律的发现的动态模型。采用等维新息灰色模型提取误差确定性趋势项方法，不仅保证误差序列的动态性和时实性，而且预测值精确的反映了误差的确定性趋势。 论文将时间序列分析方法与灰色系统理论方法结合起来，研究动态误差修正技术，建立形式一致，具有动态特性的叠合模型。此种方法有效的描述了误差的随机性、动态性、时实性，修正效果好。但计算机计算量大，影响测量速度。 本文根据灰平面是系统表征量发展的可能平面，灰色包络模型在向前外推预测时，灰色区间是合格预测值的分布区间定义，提出在计算机控制动态测量过程中，按预测值未来可能发展的灰色区间控制动态测量异常值。由于动态测量过程中，灰色建模基于现在时刻的系统表征量。因此，没有沿用静态测量剔除异常值的方法，而是采用剔异补数的方法，生成新的建模数据，以满足建模需求。这种利用灰色区间控制动态测量异常值的方法，不但从理论上突破传统的经典处理方法，脱离了查表运算，简化了对异常值处理过程，而且计算机在测量过程中，进行实时自动处理，无须人为干预。 本文分析了：预测值精度和用于建模的原始数列本身的随机性，以及传递误差的系统特征有关。提出对误差预测值的评定理论与方法，根据均方估计理论，结合灰色系统方法，以误差在系统内的传播方式和程度进行评定。此种方法能更全面反映动态测量误差的动态特性。 成功设计了动态测量长光栅实验装置。该装置利用零位光栅作为标准点，为测量过程提供标准量，从而实现标准量插入法实时分离标准点测量误差的系统误差和随机误11 简 要差。根据所设计的长光栅实验装置，对动态测量误差修正灰色建模理论与应用技术方法进行实验分析，验证上述建模理论和动态误差修正方法的可行性和正确性。 文章探计了基于神经网络的灰色理论建模与预报。鉴于网络模型具有模拟并行性，高度容错性，自联想启学习，自适应等诸多优点，结合灰色系统理论，探讨了神经网络用于动态测量建模，预测，控制的可行性。