Наведені найбільш поширені методи обробки результатів прямих, опосередкованих, сукупних і сумісних вимірювань. Окремі питання присвячені розрахунку похибки засобів вимірювань у робочих умовах експлуатації і методам підсумовування систематичних і випадкових похибок. Теоретичні положення ілюстровані чисельними прикладами.

Розглянуто особливості впровадження поняття невизначеності, що використовують для подання результату вимірювання відповідно до документів ISO. Наведено форми та правила подання результату вимірювання із застосуванням невизначеності. Проаналізовано особливості обробки даних у зв'язку із упровадженням невизначеності результату вимірювання. Запропоновано методики обробки даних різних видів вимірювання.

Рассмотрены особенности внедрения понятия неопределенности, использующееся для представления результата измерения в соответствии с документами ISO. Приведены формы и правила представления результата измерения с использованием неопределенности. Проанализированы особенности обработки данных при внедрении неопределенности результата измерения. Предложены методики обработки данных различных видов измерения.

Висвітлено основні положення міжнародного підходу до оцінювання якості вимірювань. Викладено основи теорії невизначеності вимірювань, алгоритмів оцінювання невизначеностей, порядку додавання невизначеностей і форм подання невизначеностей результатів вимірювань.

Освещены основные положения международного подхода к оценке качества измерений. Изложены основы теории неопределенности измерений, алгоритмов оценивания неопределенностей, порядка сложения неопределенностей и форм подачи неопределенностей результатов измерений.

Проведен сравнительный анализ условий применения методов оценки результатов измерений в динамических детерминированных системах с регулярным поведением и в нелинейных динамических системах с хаотическим поведением. Показано, что поведение хаотических систем приводит к аномальному разбросу результатов измерений.

Приведены результаты исследований критериев нормальности и однородности выборок малого объема. Показано, что применяемые при обработке результатов измерений критерии согласия не позволяют однозначно определить тип закона распределения, а мощности критериев однородности Фишера и Стьюдента для малых выборок практически не зависят от типа закона распределения.

Розроблено методи розв'язання задач моделювання вимірювально-обчислювальних систем (ВОС) надвисокої роздільної здатності. За модель вимірювань обрано операторні рівняння першого роду. Побудовано нові методи парето-оптимальної оцінки виходу з заданого приладу за спотвореними результатами вимірювань іншим приладом тих самих вхідних даних у різних випадках. Зокрема, одержано оцінки за поступового та одночасного надходження результатів вимірювань; за невідомої моделі процесу вимірювань; для випадку нестабільних статистичних характеристик похибок в експериментальних даних; за додаткових обмежень для вимірювального процесу, заданого матрицею спеціального вигляду. Для побудови даних моделей використано ідею багатокритеріальної оптимізації за Парето, диференціювання абстрактної функції, сплайн-апроксимації й особливості ймовірносної та можливої моделі вимірювань. Проведено дослідження одержаних оцінок та їх порівняння з існуючими. Розв'язано важливі й актуальні прикладні задачі редукції вимірювань до обчислень.

Досліджено метод опрацювання результатів некорельованих спостережень, який грунтується на безпосередньому порівнянні вхідних спостережень із так званими зразковими спостереженнями, якими є математичні сподівання позиційних статистик, що відповідають прийнятим моделям густини розподілу спостережень. Запропоновано та досліджено два способи знаходження оцінки результату вимірювання на снові аналізу значень незміщеної оцінки дисперсії залишкових відхилень досліджуваних спостережень від зразкових спостережень, які відповідають заданому набору модельних розподілів спостережень. Ефективність обох способів досліджено за допомогою методу Монте-Карло. Показано, що спосіб, який грунтується на мінімальному значенні оцінки дисперсії, дає кращі результати (менший розкид, непевність), якщо спостереження одержані із генеральної сукупності, розподіл якої є серед модельних. Другий спосіб, який грунтується на ваговому визначенні результату, дає кращі результати, якщо серед модельних відсутній розподіл генеральної сукупності. Ефективність обох способів зростає у разі збільшення відхилення розподілу генеральної сукупності від нормального.

Запропоновано систему статистичної обробки даних, що використовується під час атестації стандартних зразків. В основу роботи системи покладені методи, які дозволяють підвищити точність оцінювання метрологічних характеристик стандартних зразків. Наведено структурну схему системи та опис її програмного забезпечення. Показано, що застосування системи дозволяє автоматизувати обчислення на всіх етапах атестації, підвищити достовірність оцінювання складових від неоднорідності та нестабільності, точність оцінювання розширеної невизначеності.

Індекс рубрикатора НБУВ: Ж103

Рубрики:

Обробка вимірювань

Шифр НБУВ: Ж70474 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Предложена адаптивная система коррекции функции преобразования измерительных устройств с использованием компенсатора нелинейности на базе трехслойного персептрона. С помощью имитационного моделирования на ЭВМ исследована работоспособность предложенной системы для различных видов нелинейностей, проведен сравнительный анализ с полиномиальной аппроксимацией.

Запропоновано адаптивну систему корекції функції перетворення вимірювальних пристроїв з використанням компенсатора нелінійності на базі тришарового персептрона. За допомогою імітаційного моделювання на ЕОМ досліджено працездатність запропонованої системи для різних видів нелінійностей, проведено порівняльний аналіз з поліноміальною апроксимацією.

The adaptive system for the measuring devices transfer function correction with the use of compensator of nonlinearity based on three-layer perception is proposed. The operability of the proposed system for various nonlinearity is researched by the computer simulation, the comparative analysis with polynomial fitting is implemented.

Показано, що перспективним напрямом в розробці адаптивних систем обробки експериментальних даних є інтегрування в них інформаційно-вимірювальних систем, а також, що оптимізація адаптивної системи обробки експериментальних даних зводиться до одержання аналітичної залежності для цільових функцій вимірювання, наприклад, для похибок вимірювань; знаходження співвідношень параметрів адаптивних систем у ході вирішення задач оптимізації; ухвалення рішення по одному з вибраних критеріїв.

Подано інформацію щодо статистичного оброблення даних спостережень. Розкрито основні поняття та загальні положення щодо застосування статистичних методів. Розглянуто положення міжнародних стандартів і настанов щодо застосування статистичних методів. Охарактеризовано типи контрольних карт Шухарта, контрольні карти для кількісних і альтернативних даних, основи побудови контрольних карт Шухарта. Наведено приклади контрольних карт для кількісних даних. Викладено найпростіші методи експертних оцінювань, методи пошуку найкращого рішення, методи ранжування оцінюваних об'єктів та зв'язки між ними, коефіцієнти рангової кореляції та деякі статистичні характеристики для експертного оцінювання. Розглянуто особливості оцінювання характеристик якості, зокрема: статистичний аналіз міжлабораторних результатів повторюваності та відтворюваності, в т. ч. організація міжлабораторної програми, критична перевірка даних, розрахунок повторюваності та відтворюваності стандартних відхилень. Наведено приклади використання статистичного аналізу. Подано загальні положення та основні поняття щодо статистики функціонування і потужності процесу для виміряних характеристик якості, поняття, що стосуються функціонування процесу, технічних вимог, значень та результатів випробувань, аналіз процесу та залежні від часу моделі розподілу, індекси потужності та функціонування.

Надано відомості про комп'ютерну програму з обробки результатів вимірювань, або для автоматизації розрахунків, пов'язаних з визначенням метрологічних характеристик засобів вимірювальної техніки. Запропонований програмний продукт CALIBR 2.0 може виконувати зчитування вимірюваних даних безпосередньо від засобів вимірювальної техніки по інтерфейсу RS-232, або з текстового файлу. Після оброки вимірювальної інформації та вводу необхідних даних для розрахунків програма видає результати у вигляді абсолютної та відносної похибки, невизначеностей по типу А, В та розширену невизначеність залежно від рівня довіри Р. Також CALIBR 2.0 надає графік одержаних вимірювань та формує звіт з розрахованими даними.

Розглянуто існуючі проблеми, що виникають при розробці метрологічного забезпечення для аналізу сигналів від складних об'єктів та систем. Запропоновано доповнити існуючу модель сигналу вимірювальної інформації компонентою, що характеризує хаотичні вклади. Розроблено метод оцінювання ступеня когерентності води, що грунтується на вилученні вимірювальної інформації з хаотичних складових формування зображення газорозрядного випромінювання. Під час розробки метрологічного забезпечення аналізу зображень запропоновано використання паспортного параметра "просторова частота".

Одержано нові точні "правила переносу похибки та середнього" однієї вимірюваної фізичної величини на іншу, що пов'язана з нею функційним зв'язком типу cos(x) або arccos(x). Показано, що добуті співвідношення ідеально працюють у процесі обробки набору даних реального фізичного дослідження. Це пов'язано з тим, що за природою в них неявно вже закладена вагова схема Гауса. Аналітична форма, в якій наведені згадані правила ("аналітичні правила переносу"), а також точний характер їх надають можливість спростити та прискорити процедуру обробки й аналізу експериментальних даних.

Увагу приділено статистичним методам оброблення результатів лабораторних вимірювань. Висвітлено основні поняття і загальні положення із застосуванням статистичних методів, методів статистичного управління процесами. Розглянуто особливості застосування контрольних карт Шухарта та їх типи. Здійснено статистичний аналіз міжлабораторних результатів повторюваності та відтворюваності. Охарактеризовано невизначеність за умов повторних вимірювань, ієрархічних експериментів тощо. Визначено повторюваність, відтворюваність і правильність під час оцінювання невизначеності вимірювань. Наведено статистику функціонування і потужності процесу для виміряних характеристик якості. Оцінено потужність процесу та показники його функціонування. Додано перелік національних та міжнародних нормативних документів щодо методів статистичного контролю. Подано значення кривих Пірсона.

Проаналізовано відомі методи оцінки щільності розподілу випадкової величини при проведенні її вимірювання. Для випадку проведення метрологічних вимірювань за умов вибірки обмеженого об'єму запропоновано метод оцінки щільності розподілу випадкової величини на основі мінімізації функціоналу емпіричного ризику. Одержано вираз для функціоналу емпіричного ризику. Метод направлений на вирішення задач, коли точний вигляд апроксимуючої функції не відомий, а її оцінка проводиться по вибірці обмеженого об'єму.

Існують технологічні, конструктивні, схемні, структурні, структурно-алгоритмічні та алгоритмічні методи лінеаризації характеристики перетворення засобів вимірювання [1,2,3,4]. Тільки алгоритмічні способи, засновані на обробку вимірювальної інформації, отриманої від вимірювальної системи (ВС), можуть відповідати пропонованим до способів лінеаризації вимогам, як виняток необхідності використання високоточних зразкових мір і відключення вимірюваної величини від входу ВС і втручання в структуру і принципи їх побудови. Відомі алгоритмічні способи лінеаризації вимагають відтворення нелінійної функції, зворотної функції перетворення ВС або нелінійної функції коректує поправки. Розглянуто запропоновані способи лінеаризації, що виключають необхідність у відтворенні нелінійних функцій, що відрізняються применимостью до широкого класу нелінійних характеристик без обмеження на ступінь їх нелінійності, які засновані на введенні в результат вимірювання аналітично визначаються і запам'ятовуються в пам'яті мікропроцесора численних коригувальних поправок для кожної ділянки розбиття характеристики перетворення ВС. Залежно від виконуваних обчислювальних операцій для введення в результат вимірювання поправок ці способи названі "адитивний" (підсумовування або віднімання), "мультиплікативний" (множення), "адитивно-мультиплікативний" (підсумовування і множення в межах однієї ділянки), "комбінований" ( в деяких ділянках множення, а в інших - підсумовування).

Індекс рубрикатора НБУВ: Ж103

Рубрики:

Обробка вимірювань

Шифр НБУВ: Ж16166 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: Ж103 + Ж107/109

Рубрики:

Обробка вимірювань

Вимірювання окремих величин

Шифр НБУВ: Ж68690 Пошук видання у каталогах НБУВ