
- •Оглавление
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным 12
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра 31
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств 63
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным 109
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования 150
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения 176
- •Введение
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным
- •1.1. Общий анализ этапов структурирования эмпирической информации
- •1.2. Концептуальная модель процесса оценивания контролируемых параметров
- •1.3. Совершенствование алгоритмов обработки экспериментальных данных
- •1.4. Современная концепция оценивания измеряемого параметра
- •1.5. Классификация результатов измерения по характеру оценивания погрешности
- •1.6. Концептуальная модель задачи алгоритмизации оценивания результатов измерения
- •1.7. Ретроспективный анализ этапов развития теории оценивания
- •Контрольные вопросы
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра
- •2.1. Определение качества задачи оценивания измеряемого параметра
- •2.2. Формирование критерия качества гомоморфной математической модели измерения
- •2.3. Информационная мера степени изоморфности модели
- •2.4. Расчет информационной меры изоморфности
- •2.5. Оценка информационного объема и риска модели измерения
- •2.6. Асимптотическое оценивание пропускной способности математической модели измерения
- •2.7. Асимптотический метод выделения признаков модели измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств
- •3.1. Особенности формирования алгоритмов оценивания в автоматизированных системах управления
- •3.2. Общий анализ алгоритмов оценивания по критерию минимума риска
- •3.3. Общий алгоритм оценки измеряемого параметра
- •3.4. Оптимальный одношаговый алгоритм
- •3.5. Модификации алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.6. Моделирование алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.7. Исследование сходимости алгоритма
- •3.8. Определение весовых коэффициентов алгоритма
- •3.9. Определение начальных условий алгоритма Язвинского при оценке результатов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным
- •4.1. Анализ задачи формирования модели измерения
- •4.2. Принципы построения модели измерения параметра контролируемого объекта
- •4.3. Этапы решения задачи формирования модели измерения
- •4.4. Общая постановка задачи формирования модели измерения
- •4.5. Выбор критерия близости
- •4.6. Способы преобразования переменных модели измерения
- •4.7. Общий анализ формирования модели контролируемого объекта
- •4.8. Решение задачи формирования модели контролируемого объекта
- •4.9. Оптимизация алфавита классов и словаря признаков
- •4.10. Взаимосвязь размерности алфавита классов и качества и эффективности модели измерения
- •4.11. Взаимосвязь размерности вектора признаков и вероятности правильности формирования модели измерения
- •4.12. Формализация задачи оптимального взаимосвязанного выбора алфавита классов и словаря признаков
- •4.13. Формирование оптимального алфавита классов и словаря признаков в условиях ограничений
- •Контрольные вопросы
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования
- •5.1. Исследование условий формирования модели измерения задачи оценивания измеряемого параметра
- •5.2. Геометрический способ формирования модели измерения
- •5.3. Лингвистический алгоритм формирования модели измерения на начальных этапах оценивания
- •5.4. Обоснование выбора критерия расхождения для формирования модели измерения по экспериментальным данным
- •5.5. Метод формирования модели измерения
- •5.7. Синтез метода и алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6. Найденный квант исключается из множества г, т.Е.
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения
- •6.1. Состав устройства формирования модели измерения
- •6.2. Общий анализ устройств формирования моделей измерения
- •6.3. Общий анализ моделирования устройств формирования модели измерения
- •6.4. Структура устройства формирования модели измерения
- •6.5. Моделирование контролируемого объекта
- •6.6. Моделирование средств измерения параметров контролируемого объекта
- •6.7. Моделирование каналов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6.8. Модель алгоритма формирования модели измерения
- •6.9. Модуль оценки качества и эффективности устройства формирования
- •6.10. Модуль управления моделью устройства формирования
- •6.11. Использование принципов опытно-теоретического метода при моделировании устройства формирования
- •6.12. Моделирование в задачах создания и оптимизации устройства формирования
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Системы реального времени Синтез алгоритмов оценивания технологического параметра
- •346428, Г. Новочеркасск, ул. Просвещения, 132
1.4. Современная концепция оценивания измеряемого параметра
Современная концепция оценивания измеряемого параметра [27, 100] направлена на то, чтобы качество искомой оценки можно было установить, опираясь только на массив данных, полученных в результате серии измерений, т.е. как бы изнутри, не прибегая к внешним, по отношению к данному процессу измерения, метрологическим средствам. Искомая редуцированная оценка выступает как внешнее значение по отношению к массиву данных, полученных в ходе измерения, а в качестве результата оценивания выбирается математическое ожидание измеряемого параметра и ее оцененная неопределенность. Оценивание характеризуется неопределенностью, поскольку искомая оценка представляет собой результат обработки экспериментальных данных, который наиболее согласован с данными наблюдениями, рассеянными вокруг него. Причем экспериментальная оценка дисперсии оцениваемого параметра не является случайной погрешностью математического ожидания, а является мерой ее неопределенности. Оценка неопределенности является необходимым параметром, характеризующим достоверность оценивания измеряемого параметра. При этом целесообразно оперировать не только понятием и оценкой недостоверности, но и понятием и оценкой погрешности.
Необходимым и достаточным условием высококачественного оценивания является наличие соответствующих априорных знаний в виде математических моделей процедур, средств и условий измерения, включая входное воздействие, а также алгоритмического обеспечения оценивания требуемых характеристик погрешностей. Недостоверность результатов оценивания определяется неадекватностью используемых моделей, допустимой при оценивании аппроксимацией, конечным объемом экспериментальных данных.
1.5. Классификация результатов измерения по характеру оценивания погрешности
Для завершения описания концептуальной модели измерения осуществим классификацию измерения по качеству оценивания экспериментальных данных. При этом можно выделить четыре категории измерения: с точной апостериорной, приближенной апостериорной, априорной и приближенной априорной оценкой погрешностей.
За исключением измерений при научных исследованиях, практически все массовые измерения относятся к техническим и сводятся к измерению с априорной оценкой погрешностей. При этом измерение осуществляется по стандартизованным методикам, которые разрабатываются и исследуются заранее. Обработка результатов экспериментальных исследований в данных методиках является минимальной, а погрешность измерения оценивают заранее в рамках аттестации методики выполнения измерения. Погрешности всех результатов, которые получаются по данной методике технического измерения, определяются высококвалифицированным персоналом, который разрабатывает, аттестует методику выполнения измерения и принимает решение о допустимости применения этой методики выполнения измерения для решения конкретной задачи измерения.
Для измерения с приближенной априорной оценкой погрешностей присуще полное отсутствие априорной информации об измеряемом параметре и условиях его измерения, что характерно для первоначальных этапов изучения или проектирования объекта.
К первому типу относятся измерения, проводимые при метрологических исследованиях, которые, в отличие от технических, целесообразно назвать лабораторными. При этом обработка данных выполняется наиболее точно, с учетом индивидуальных свойств используемых средств измерения, выполняемых для измерения условий его проведения, что характерно также для измерения параметров объекта. Измерение с приближенной оценкой погрешностей по экспериментальным данным включает в себя многие контрольно-проверочные измерения, а также часть измерений по стандартизованным методикам, если один или несколько существенных факторов не удовлетворяют требованиям методики. Обработка данных может быть более сложной, чем при техническом измерении, с учетом сведений о типовых свойствах средств измерения и приближенных оценок основных влияющих величин.
Для уменьшения возможных погрешностей результатов измерения часто применяются разнообразные мероприятия:
– применяемые экземпляры средств измерения индивидуально аттестуются, определяются нестабильности их метрологических характеристик;
– условия проведения каждого процесса измерения стараются сделать такими, чтобы нестабильность погрешности была меньшей;
– осуществляют вспомогательные измерения параметра контроля с целью определения последующего введения поправок в результат измерения;
– для оценивания неисключенного остатка систематической погрешности используют образцовые средства измерения возможно более высокой точности;
– проводятся многократные измерения для уменьшения влияния случайных погрешностей;
– для уменьшения динамической погрешности применяют средства измерения с динамическими характеристиками, обеспечивающими малую зависимость результата измерения от скорости изменений измеряеемой величины или процесса, информативным параметром которого является измеряемая величина.
При лабораторном измерении одновременно проводятся два взаимосвязанных исследования для получения результата измерения с возможно меньшей погрешностью и оценивания погрешности полученного результата измерения.