
- •1. Предмет и задачи метрологии
- •1.1. Предмет метрологии
- •1.2. Нормативно-правовые основы метрологии
- •1.2.1. Правовые основы метрологии
- •1.2.2. Нормативные основы метрологии
- •1.3. Краткий очерк истории развития метрологии.
- •2. Основные представления теоритической
- •2.1. Физические свойства и величины
- •2.1.1. Понятие о физической величине
- •2.1.2. Шкалы измерений
- •2.2. Измерение и его основные операции.
- •2.3. Элементы процесса измерений
- •Номинальные значения влияющих величин
- •2.4. Основные этапы измерений
- •2.5. Классификация измерений
- •2.6. Понятие о испытании и контроле
- •3. Теория воспроизведения единиц физических величин и передачи их размеров
- •3.1. Системы физических величин и их единиц
- •Основные и дополнительные единицы фв системы си
- •Произвольные единицы системы си, имеющие специальное название
- •Внесистемные единицы, допускаемые к применению наравне с единицами си
- •Множители и приставки для образования десятичных кратных и дольных единиц и их наименований
- •3.2. Международная система единиц (система си)
- •3.4. Воспроизведение единиц физических величин и передача их размеров
- •3.4.1. Понятие о единстве измерений
- •3.4.2. Эталоны единиц физических величин
- •3.4.3. Поверочные схемы
- •3.4.4. Стандартные образцы
- •4. Основные понятия теории погрешностей
- •4.1. Классификация погрешностей
- •4.2. Принципы оценивания погрешностей
- •4.3. Математические модели и характеристики погрешности
- •4.4. Погрешность и неопределенность
- •4.5. Правила округления результатов измерения
- •5. Система погрешности
- •5.1. Система погрешности и их классификации
- •5.2. Способы обнаружения и устранения систематических погрешностей
- •Значения критерия Аббе νq
- •6. Случайные погрешности
- •6.1. Вероятностное описание случайных погрешностей
- •6.2. Числовые параметры законов распределения
- •6.2.1. Общие сведения
- •6.2.2. Понятие центра распределения
- •6.2.3. Моменты распределений
- •6.3. Основные законы распределения
- •Значения параметров экспоненциальных распределений при различных значениях показателя α
- •Значения точечных оценок распределения Стьюдента при различных степенях свободы
- •6.4 Точечные оценки законов распределения
- •6.5. Доверительная вероятность и доверительный интервал.
- •7. Грубые погрешности и методы их исключения
- •7.1. Понятие о грубых погрешностях
- •7.2. Критерии исключения грубых погрешностей
- •Значения критерия Диксона
- •8. Обработка результатов измерений
- •8.1. Прямые многократные измерения
- •8.1.1. Равноточные измерения
- •8.1.2. Идентификация формы распределения результатов измерений
- •8.2. Однократные измерения
- •8.3. Косвенные измерения
- •Погрешность результата косвенных измерений ∆(р)
- •Зависимость kр [θ(р)/ s( )]
- •9. Суммирование погрешностей
- •9.1. Основы теории суммирования погрешностей.
- •9.2.Суммирование систематических погрешностей.
- •Зависимость коэффициента k от доверительной вероятности и числа слагаемых
- •Значение коэффициента k при различном отношении с границ составляющих систематической погрешности при доверительной вероятности 0,99
- •9.3. Суммирование случайных погрешностей.
- •9.5.Критерий ничтожно малой погрешности
- •10. Измерительные сигналы
- •10.1. Классификация сигналов
- •10.1.1. Классификация измерительных сигналов
- •10.1.2. Классификация помех
- •10.2. Математическое описание измерительных сигналов
- •10.3. Математические модели элементарных измерительных сигналов
- •10.4. Математические модели сложных измерительных сигналов
- •10.5. Квантование и дискретизация измерительных процессов.
- •10.6. Интегральные параметры периодического сигнала.
- •11.3. Динамические характеристики и параметры средств измерений
- •11.4. Классификация средств измерений j
- •11.6 Комплексные средства измерений
- •11.7. Моделирование средств измерений
- •11.7.1. Структурные элементы и схемы средств измерений
- •11.7.2. Расчет измерительных каналов средств измерений
- •12. Метрологические характеристики средств измерений и их нормирование
- •12.1. Принципы выбора и нормирования средств измерений
- •12.2. Метрологические характеристики, предназначенные для определения результатов измерений
- •12.3. Метрологические характеристики средств измерений
- •12.4. Характеристики чувствительности средств измерений к влияющим величинам. Неинформативные параметры выходного сигнала
- •12.5. Нормирование динамических характеристик средств измерений
- •12.6. Метрологические характеристики влияния на инструментальную составляющую погрешности измерения
- •Эквивалентные схемы замещения входных цепей электронных средств измерений
- •12.7.Комплексы нормируемых метрологических характеристик средств измерений
- •12.8. Классы точности средств измерений
- •13. Метрологическая надежность средств измерений
- •13.1. Основные понятия теории метрологической надежности
- •13.2. Изменение метрологических характеристик средств измерений в процессе эксплуатации
- •14.5 Метрологическая экспертиза
10.2. Математическое описание измерительных сигналов
В метрологии измерительные сигналы описываются математическими моделями вида Y = f (X, А, В, С,...), где Y — основной информативный параметр сигнала; X — независимый аргумент сигнала; А, В, С— параметры сигнала. В зависимости от рода независимого аргумента сигналы описываются временными (X = t) и частотными (X = ω) математическими моделями. Вид модели выбирается в зависимости от конкретных условий решаемой задачи.
Во временной области применяют известные математические функции f (t, А, В, С,...), наиболее точно описывающие изменение сигнала, в которых один из параметров А, В, С и т.д. зависит от измеряемой величины. Временная форма представления сигнала позволяет легко определить такие важные характеристики как энергия, мощность и длительность сигнала.
Наряду с временным описанием сигналов широко используется их спектральное (частотное) представление. В процессе передачи и обработки сигналов оно играет особую роль, поскольку определяет параметры используемой аппаратуры. Частотное представление основывается на преобразовании Фурье сигнала Y. (t):
где А0 — постоянная составляющая;
Аn, φn— амплитуда и фаза n-й гармоники. Множество значений Аn (ω) и φn (ω) образуют соответственно амплитудный и фазовый спектры, которые характеризуют свойства сигнала Y(t) в частотной области. Такой спектр называют линейчатым, или дискретным. Различные формы представления спектра периодического сигнала могут быть также найдены с помощью выражений (10.1) — (10.3).
При постепенном увеличении периода сигнала (в пределе бесконечности) разности соседних частотных составляющих спектра становятся ничтожно малыми и дискретный спектр превращается в непрерывный.
Для описания непрерывного спектра непериодического сигнала Y(t) используют спектральную функцию S(n), модуль спектральной функции |S(w)|, часто называемый спектром, и аргумент спектральной функции argS(ω).
Спектральную функцию можно определить с помощью, интеграла Фурье:
Здесь Re[S(ω)] и Im[S(ω)] — действительная и мнимая части спектральной функции:
;
Модуль и аргумент спектральной функции определяются соответственно по формулам:
Спектральная функция S(m) является комплексной величиной, содержащей информацию о спектре и амплитуд, и фаз, поэтому часто ее называют комплексным спектром. Модуль функции S(ω) является спектром амплитуд, но он выражает не непосредственно амплитуду, а ее спектральную плотность.
Спектральное представление сигнала позволяет оценить его частотный диапазон, т. е. граничные частоты, между которыми заключены все или основные имеющие наибольшие амплитуды гармонические составляющие сигнала. Частотный диапазон является важной характеристикой сигнала, определяющей необходимую полосу пропускания средства измерения для передачи сигналов с требуемой точностью.
10.3. Математические модели элементарных измерительных сигналов
К элементарным измерительным сигналам относятся постоянный во времени сигнал и сигналы, описываемые единичной и синусоидальной функциями а также дельта-функцией.
Постоянный сигнал — самый простой из элементарных сигналов, описываемый математической моделью вида Y = А, где А — единственный параметр сигнала. Графики временной и частотной моделей постоянного сигнала приведены на рис. 10.3.
Единичная функция, называемая иногда функцией Хевисайда, описывается уравнением
l(t-t0)=
Она имеет один параметр — момент времени t0. Ее временная и частотная модели представлены на рис. 10.4, а.
Дельта –функция описывается уравнением
δ(t-t0)=
Она также имеет один параме тр —момент времени t0. Графики временной и частотной моделей дельта–функции δ(t) показаны на рис.10.4, б. Из них видно, что дельта-функция имеет спектр бесконечной ширины.
Единичная и дельта-функции связаны между собой следующими выражениями:
Важной особенностью дельта-функции является стробирующее действие, которое описывается уравнением
(t)δ(t
- t0)dt
= x(t0).
Оно используется для представления дискретизированной во времени функции с шагом дискретизации ∆t:
Xд(t)=
(n∆t)δ(t-n∆t).
Гармонический сигнал описывается уравнением
Y(t) = Ym
sin(ωt +φ) = Ym
sin(
+φ
) (10.5)
Параметрами такого сигнала являются:
амплитуда Ym период Т (или частота f = 1/T или круговая частота ω) и начальная фаза φ. График временной модели общеизвестен, а график частотной модели такого сигнала показан на рис.10.5