- •4. Основные методы планирования экстремального
- •Предисловие
- •Введение
- •1. Творчество и научные исследования
- •1.1. Основные понятия и определения
- •1.2. О научном исследовании Понятие научного знания
- •1.3. Методология теоретических и экспериментальных исследований
- •1.3.1. Законы и формы мышления (мышление, понятие, абстракция)
- •1.3.2. Законы и формы мышления (сравнение, индукция и дедукция, анализ и синтез)
- •1.3.3. Законы и формы мышления (обобщение, аналогия, гипотеза)
- •1.3.4. Методология исследований
- •1.3.5. Задачи теоретических исследований
- •1.4. Цель и предмет исследования
- •1.4.1. Цель исследования
- •1.4.2. Предмет исследования
- •1.5. Рабочая гипотеза
- •Примеры аналогий
- •1.6. Особенности исследования непрерывных процессов
- •1.7. Введение в методы исследования
- •1.7.1. Измерения и отметки
- •1.7.2. Точность измерений
- •Предельные ошибки при различных способах измерений
- •1.7.3. Наблюдение
- •1.7.4. Поисковые опыты
- •1.7.5. Основные опыты
- •1.7.6. Определение общего количества опытов
- •2. Погрешности измерений и устройств
- •2.1. Погрешности измерений
- •2.1.1. Измеряемые сигналы
- •2.1.2. Погрешности измерений
- •2.1.3. Случайные погрешности
- •2.1.4. Числовые характеристики
- •2.1.6. Нормальный закон распределения
- •2.1.6. Закон равномерной плотности распределения
- •2.1.7. Композиции законов распределения. Правила суммирования случайных погрешностей
- •2.1.8. Зависимые и независимые случайные величины. Корреляция случайных погрешностей
- •2.1.9. Определение законов распределения случайных величин
- •2.1.10. Числовые характеристики статистического распределения
- •2.1.11. Проверка правдоподобия гипотезы о соответствии статистического закона теоретическому
- •2.1.12. Погрешности косвенного измерения
- •2.1.13. Промахи
- •2.1.14. Систематические погрешности. Оценка неисключенного остатка.
- •2.1.15. Запись результата измерения
- •2.2. Погрешности измерительных устройств при неизменном во времени значении измеряемой величины
- •2.2.1. Структурные схемы измерительных устройств
- •2.2.2. Характеристики преобразователей
- •2.2.3. Погрешности преобразователей. Аддитивная и мультипликативная составляющие
- •2.2.4. Частные погрешности. Причины их возникновения и законы распределения
- •3) Методические погрешности;
- •I. Нормальный закон распределения
- •II. Закон равномерной плотности распределения
- •III. Закон распределения Симпсона
- •IV. Закон распределения арксинуса (арккосинуса)
- •2.2.5. Методические погрешности
- •2.2.6. Суммирование частных погрешностей
- •2.2.7. Нормирование погрешностей измерительных устройств
- •2.3. Погрешности измерительных устройств при изменении значении измеряемой величины во времени
- •2.3.1. Понятие динамической погрешности
- •3. Параметры, факторы, модели объектов исследования
- •3.1. Параметры оптимизации
- •3.1.1. Виды параметров оптимизации
- •3.1.2. Требования к параметру оптимизации
- •3.1.3. Задачи с несколькими выходными параметрами
- •3.2. Обобщенный параметр оптимизации
- •3.2.1. Способы построения обобщенного отклика
- •Натуральные, преобразованные и обобщенные отклики
- •3.3. Факторы
- •3.3.1. Определение фактора
- •3.3.2. Требования, предъявляемые к факторам при планировании эксперимента
- •3.3.3. Требования к совокупности факторов
- •3.4. Выбор модели
- •3.4.1. Модели объектов исследования
- •3.4.2. Шаговый принцип
- •3.4.3. Полиномиальные модели
- •4. Основные методы планирования экстремального эксперимента
- •4.1. Сущность теории планирования эксперимента
- •4.2. Принятие решений перед планированием эксперимента
- •4.3. Корреляционный анализ
- •4.3.1. Понятие о корреляции
- •1) Эксперимент;
- •1) Корреляционный;
- •2) Регрессионный;
- •3) Дисперсионный.
- •4.3.2. Линейная корреляция
- •Общая схема расчетов коэффициента корреляции
- •Корреляционная таблица для х, у
- •Определение данных для вычисления σх и σу
- •Корреляционная таблица для х и z
- •Определение данных для вычислений
- •4.3.3. Нелинейная корреляция
- •4.3.4. Множественная линейная корреляция
- •Корреляционная таблица для у, z
- •4.3.5 Корреляционные (регрессионные) уравнения
- •4.3.6. Ранговая корреляция
- •4.4. Дисперсионный анализ
- •4.4.1. Однофакторный дисперсионный анализ.
- •4.5. Регрессионный анализ
- •4.5.1. Метод наименьших квадратов (мнк).
- •Условия и результаты опытов
- •Расчетная таблица для вычислений коэффициентов регрессии
- •Расчет остаточной суммы квадратов
- •4.5.2. Статистический анализ уравнения регрессии.
- •Значения t-критерия Стьюдента при 5%-ном уровне значимости
- •4.5.3. Матричный подход к регрессионному анализу
- •4.5.3.1. Метод наименьших квадратов для одного фактора
- •Условия и результаты опытов
- •4.5.3.2. Некоторые операции над матрицами
- •4.5.3.6. Критерии оптимальности планов
- •4.5.4. Построение регрессионных моделей
- •4.5.4.1. Выбор модели.
- •4.5.4.2. Эксперимент.
- •4.5.4.3. Вычисление оценок коэффициентов модели.
- •4.5.4.4. Проверка модели на адекватность.
- •4.5.4.5.Упрощение модели.
- •4.5.4.6. Точность регрессионной модели.
- •Приложения
- •Список литературы
2.2.7. Нормирование погрешностей измерительных устройств
Погрешность измерительных устройств определяется на основании поверок и до настоящего времени сопровождается указанием предельного поля допуска ±∆mах, определенного для нормальных условий работы, который не должен быть превзойден в диапазоне изменения измеряемой величины в течение гарантированного времени. Такой подход к оценке погрешностей не может считаться правильным, если учесть, что погрешность измерительных устройств, как уже говорилось, определяется в основном случайными факторами и, следовательно, является случайной величиной. Это значит, что погрешность может принимать различные значения, большие и меньшие ±∆Хmах, полученной на основании одной-двух реализаций характеристики прибора. Исчерпывающей характеристикой точности, как уже неоднократно указывалось, является закон распределения погрешностей прибора, преобразователя. Однако, включение в паспортные данные таблиц или графиков, отражающих закон распределения погрешностей данного измерительного средства, громоздко и мало пригодно для практических целей, так как погрешности должны быть выражены в цифровой форме. Поэтому стандартом предлагается для нормирования погрешностей использовать: предельные значения систематической составляющей погрешности θ; ее математическое ожидание тθ и среднее квадратическое отклонение тθ; предельное значение среднего квадратического отклонения σδ случайной составляющей погрешности и т. д. с указанием при необходимости функции распределения. Если функция распределения близка к нормальной, то для определения доверительного интервала предлагается пользоваться кривыми, изображенными на рис. 2.44.
Рис. 2.44. Усеченный нормальный закон распределения. Зависимость z от Р.
При этом интервал, в котором с заданной вероятностью Р находится
основная погрешность ∆тип любого средства измерения данного типа при нормированных для нормальных условий значениях характеристик тθ, σθ, σδ и допустимой вариации показаний b, определяется неравенством
Стандарт распространяется на нормируемые метрологические характеристики, т. е. не только на погрешности в нормальных условиях, но и на ряд других важных характеристик (входной импеданс, функции влияния, динамические характеристики и т. д.). Выбор и установление нормируемых характеристик для измерительных средств разного типа, выбор формы нормирования — это задачи стандартов на различные типы измерительных средств.
Другая сторона вопроса нормирования погрешности касается формы нормирования: одночленной или двучленной формулой.
Стандарт допускает применение обеих формул, но не дает указаний, какая из них является предпочтительной в том или ином случае.
Вероятно, выражать погрешность одночленной формулой
(и соответственно нормировать) имеет смысл, когда аддитивная погрешность прибора (преобразователя) является определяющей и его мультипликативной ошибкой можно пренебречь. В противном случае необходимо нормировать двучленной формулой. В первом случае абсолютная погрешность
∆Х=±а,
во втором
Постоянная а характеризует абсолютную аддитивную погрешность, b — относительную мультипликативную погрешность. Постоянные a, b подлежат нормированию, как бы они ни определялись: как предельные или как среднеквадратические.
Класс точности прибора определяется по относительной приведенной погрешности
где Хн — верхний предел измерения (преобразования) измерительного устройства. Для одночленной формулы
для двучленной (при Х = Хн)
Таким образом, и при нормировании двучленной формулой приведенную погрешность измерительного устройства можно выразить одним числом, которое определяет его класс. Однако это неудобно, так как аддитивная составляющая погрешности, проявляющаяся в смещении нуля, конечности квантов (резистивная разрешающая способность потенциометров, погрешность квантования в цифровых приборах и т. д.), не зависит от значения измеряемой величины, но определяет нижний предел измерения (преобразования) устройства. Поэтому целесообразнее класс точности прибора определять по величине b , т. е. по приведенной мультипликативной погрешности, а величину аддитивной погрешности указывать в абсолютных единицах (знаках делениях, в значениях измеряемой величины), как это и делают, например, для цифровых приборов. Тогда формулы нормирования принимают вид
—приведенная
мультипликативная погрешность
прибора.
При очень больших пределах измерения, когда верхний предел стремится к бесконечности, нормирование следует производить с помощью трехчленной формулы принимающей для абсолютной погрешности вид
Так нормируются, например, погрешности омметров.
