Метрология и стандартизация / Rossiyskaya metrologicheskaya entsiklopediya. Tom 1 (Okrepilov) 2015

Первыйподходориентированназаменуэтогоопределения качественно иным, а второй связан с уточнением определения, принятого в [1, 2, 8].

Врамкахпервогоподходаможновыделитьнесколько направлений.

Вучебникепометрологиипроф. И.Ф.Шишкина[11] «измерение» определяетсякак«получениеинформации

околичественных характеристиках свойств объектов и явлений окружающего мира опытным путем (то есть, экспериментально)», в отличие от количественной информации, получаемой посредством вычислений и расчетов. Поясняется, что эксперимент может осуществляться с применением технических средств и без них, причем «свойства объектов и явлений» не ограничиваются принадлежностью к какой-то ограниченной части «окружающего мира».

Согласно [12], «измерение – сравнение конкретного проявления измеряемого свойства (измеряемой величины) сошкалой(частьюшкалы) измеренийэтогосвойства (величины) в целях получения результата измерения – значения (оценки) свойства (величины), измерительной информации».

Известный философ-метролог, бывший вице-пре- зидент ИМЕКО, проф. Л. Финкельштейн предложил еще более широкое определение термина «измерение»: «объективный, опирающийся на эксперимент, процесс назначения символов атрибутам объектов или событий реального мира таким образом, чтобы представить или описать их» [15].

Особенностьвторогоподхода– попыткавмаксимальной степени сохранить формулировки международного словаря [1, 2, 8] как документа, прошедшего широкое обсуждение и, в основном, одобренного специалистами многих стран.

Врамках этого подхода в [21] отмечено, что имеющеесявопределениитермина«измерение» утверждение об обоснованности приписывания значений величине не имеет однозначной трактовки. Подчеркнуто, что измерениями могут быть названы только такие процессы экспериментальногополученияколичественнойоценки свойств, результаты которых имеют общественную значимость, ипредложено добавитькопределению еще одно примечание:

«Обоснованность приписываемых величине количественных значений предполагает метрологическую совместимость, метрологическуюсопоставимость, апри необходимости, и метрологическую прослеживаемость результатов измерений».

Использованный здесь термин «метрологическая прослеживаемость» определен в [1, 2, 8] как «свойство результатаизмерения, всоответствиискоторымрезультатможетбытьсоотнесенсосновойдлясравнениячерез документированную непрерывную цепь калибровок, каждая из которых вносит вклад в неопределенность измерений».

В[3] отмечено, что в новых областях измерений, где может отсутствовать иерархия калибровок в обычном понимании, существенно возрастает роль методики измерений(правомерноговоритьодвухиболееметодиках измерений). В [1, 2, 8] методика измерений лишь кратко упомянутавпримечании7 крассматриваемомутермину.

Поэтому в [3, 22] предложено следующее определение «метрологическойпрослеживаемостирезультатовизмерений»: «cвойстворезультатаизмерения, всоответствии

скоторым результат измерения может быть соотнесен

сосновой для сравнения через документированные цепь калибровок и/или референтных (валидированных) методик измерений, каждая из которых вносят вклад в неопределенность измерений».

Умногих вызвало возражения примечание 1 к определению термина «измерение» [1, 2, 8]: «Измерение не применяется в отношении качественных свойств». Это утверждение усилено определением «качественного свойства» как свойства «явления, тела или вещества, которое не имеет количественного значения.

Пример 1. Пол человека. Пример 2. Цвет образца краски.

Пример 3. Цвет капельной пробы в химии. Пример 4. Двухбуквенный код страны по ИСО. Пример 5. Последовательность аминокислот в по-

липептиде».

В отличие от [1, 2, 8], согласно [12 и др.], качественные (номинативные) свойства измеряются, но при этом «способы описания точности измерения качественных свойств… отличаютсяотобычныхформоценкипогрешностей измерений и неопределенностей измерений».

Впопыткенайтиобщеевэтихпозициях, в[3, 21] был поставленвопрос: качественноесвойствонеможетиметь количественного значения в принципе или не имеет его в настоящее время?

Цвет образца краски, упомянутый в примере 2 [1, 2, 8], можнорассматриватькаккачественноесвойство, если грубаяоценка, полученнаяпутеммысленногосопоставленияобразцасцветовойшкалойнаименований, которую потребитель хранит в своей памяти, его удовлетворяет. Пример – подбор краски для дачного домика.

Однако при научных исследованиях, реставрационных работах и в ряде других случаев необходима количественнаяоценкацвета, приемлемаядляобщества. Очевидно, что названное требование предполагает, что цвет краски должен рассматриваться как многопараметрическая величина и характеризоваться, например, количественнойоценкойRGB-компонентовилисоотне- сениемсопределенныминтерваломколориметрической шкалы, представленнойв«Атласестандартныхобразцов цвета».

В соответствии со сказанным выше, в [3, 21] было предложеноуточнитьопределение[1, 2, 8]: «Качественноесвойство– этосвойствоявления, телаиливещества, которому не присваивают количественного значения» и дополнить его примечанием:

«Количественное значение не присваивают, если в этомнетобщественнойпотребностиилиэтапотребность нереализуемаприсовременномуровненауки. Одноито же свойство в зависимости от его использования может быть величиной или качественным свойством».

В [19] определения терминов «измерение» и «качественное свойство», в основном, соответствуют [1, 2, 8], но вызвавшее споры Примечание 1 к термину «измерение» исключено.

Наиболее острую дискуссию в научном сообществе вызвало Примечание 3 к термину «измерение» в части,

касающейся наличия откалиброванной измерительной системы.

В далеком прошлом измерения были децентрализованными и опирались на «естественные» меры, определяемые физическими характеристиками человека, например, «локоть», «фут» и др. При измерениях, фактически, ставиласьзадачаобеспечитьметрологическую совместимость и сопоставимость результатов. Потребностьвметрологическойпрослеживаемости, эталонахи «откалиброванныхизмерительныхсистемах» появилась позднее.

Сегоднямногиеизмерения, связанныесчеловекоми обществом, находятсянастадии, схожейстой, окоторой речь шла выше. Здесь также измерения децентрализованы, широко используются «естественные» меры, связанные с характеристиками человека, приоритетной является задача обеспечения метрологической совместимости и сопоставимости результатов измерений с использованием, зачастую, методики измерения в качестве основы для сравнения. Откалиброванные средства измерений или измерительные системы необходимы далеко невовсехслучаях. Потребность внихвозникает помереповышениятребованийкточностииметрологической прослеживаемости измерений вданной области.

На этом основании в [3] предложено Примечание 3 уточнить следующим образом: «Измерение предусматривает описание величины в соответствии с предполагаемымиспользованиемрезультатаизмерения, методику измерений, а при необходимости, и откалиброванную измерительную систему, функционирующую в соответствии с регламентированной методикой измерений и с учетом условий измерений».

Длямногихмногопараметрическихсвойств, которые в соответствии с определением по [1, 2, 8] относятся к измеряемым величинам, каждой совокупности численных значений параметров, заданных в неких пределах, может соответствовать определенное место по шкале значений порядковой величины или название на шкале наименований. Характерные примеры:

–пожароопасность, ранг которой определяется температурой, скоростью ее изменения, задымленностью и уровнем содержания в воздухе угарного газа) [10, 23];

–заболевание, распознаваемое с помощью специализированного кардиографа [24].

Всоответствиисэтимв[3, 21] былопредложено добавитькопределению термина«измерение» Примечание

5:«Измерениеможетвключатьоперациираспознавания образови/илиранжирования», акопределениютермина «значение величины» – Примечание 7: «Значение величины, находящееся в установленных пределах, может дополнительно характеризоваться названием по шкале наименований».

Эти примечания можно трактовать (с некоторой оговоркой) как реализацию предложений [12, 4] о связи понятие «измерение» с различными шкалами и, в значительной степени, как согласование определения международного словаря по метрологии с упомянутым ранее определением, предложенным проф. Финкельштейном [15].

Суть этой оговорки в том, что в качестве значений параметров, формирующих результат измерений, могут

выступать значения, полученные не только с помощью технических средств, но и посредством оценок, данных экспертами или испытуемыми.

Этозамечаниесущественнопотому, чтонапрактике приформированиирезультатаизмерения, нарядусозначениями физических величин, все чаще используются оценки, данные человеком. В качестве иллюстрации показательна выполненная в KRISS (Национальном метрологическом институте Республики Корея) разработка метода измерения удобства матрацев. Метод предусматриваетсочетаниеанкетированиялиц, экспериментальнопроверяющихпосвоимощущениямуровень проявления этого свойства, с данными об активности биоритмов мозга и нагрузке на позвоночник испытуемых [25]. Другой пример – измерение натуральности материалов, котороепроводиласьвNPL (Национальном метрологическоминститутеВеликобритании). Воснове метода – измерения различных параметров образцов (цвета, блеска, плотности, тепловой активности, твердости, формы поверхности и коэффициента трения), а также данные опросов и результаты магнито-резонанс- ной томографии мозга лиц, выполняющих осмотр и ощупывание образцов [26].

Тем не менее, многие специалисты отказываются считать «измерением» экспериментальный познавательный процесс, включающий субъективные оценки, даже если он предусматривает операцию сравнения с некоей мерой, а результат выражен в числовой форме. Такой процесс именуют «наблюдением» (observation), «исследованием» (examination) или оцениванием (evaluation). В Международной федерации по клинической химииилабораторноймедицине(IFCC) разработанотдельный словарь терминов, касающихся исследования

(examination) [27].

В значительной степени, расхождения во взглядах специалистов по вопросу о сфере, перекрываемой понятием «измерение», обусловлены подсознательным конфликтом интересов. Как убедительно показал Т.Кун [28], развитие науки представляет собой серию научных революций (изменений парадигмы), связанных со скачкообразным изменением концепций дальнейшего развитиянауки. Естественно, что«скачки» претерпевает и терминология. Изменения в терминологии связаны со стремлениемчетчеопределитьпонятия, характерныедля новойконцепции. Сменапарадигмыможетпривестикизменениюприоритетоввфинансированиинаучныхработ, уменьшениюзначимостинаучныхработников, имеющих определеннуюузкуюспециализацию, кпадениюспроса наустаревшуюпродукциюит.д. Логично, чтовсеэтовызываетактивноепротиводействиетехспециалистов, для которых смена парадигмы приводит к нежелательным последствиям.

Расширение границ метрологии в области, где предметом исследований является человек и его взаимоотношения с обществом, с природой, а также с техническими средствами и системами, является закономерным этапом. Измерения как экспериментальный познавательный процесс должны учитывать реакцию человека, опираться на опыт, накопленный при измерении физических величин, и на теорию измерений, сформированную на его основе.

С другой стороны, для теории измерений, даже применительно к традиционным областям ее использования, чрезвычайно полезным является учет опыта, достигнутого при измерениях в медицине, в экономике, в образовании, психологии и т.д.

Приэтомрасширениеграницметрологииужесточает требования к оценке результатов измерений в новых областях, что должно обеспечить рост достоверности результатов измерений, способствовать развитию гуманитарных наук, привести к повышению качества продукции и услуг, т. е. будет полезно обществу.

Последнийкритерий, вконечномсчете, долженстать решающим.

Формирование моделей измерений в новых областях

Модели измерения, тенденции развития

Первая и важнейшая стадия процесса измерений заключается в формировании модели измерений.

Согласно [1, 2, 8] «модель измерений» – это «математическая связь между всеми величинами, о которых известно, что они участвуют в измерении.

Примечание. В общем виде модель измерений есть уравнение h(Y, X1, …, Xn) = 0, где Y, выходная величина в модели измерений, является измеряемой величиной, значение которой должно быть получено исходя из информации о входных величинах в модели измерений

X1, …, Xn.».

В [29] дополнительно пояснено, что модель измеренийможетбытьпредставленаввидеалгоритма– последовательности математических, логических или вместе взятыхопераций, связывающихвеличины, участвующие в измерении.

Любаямодель– некоеприближенноепредставление о связях Y и X1, …, Xn. При необходимости повышения точности, к ранее использованной модели необходимо отнестись критически [22] даже при измерении, казалось бы, простейших физических величин. Например, если поставлена задача измерения расстояния между двумя поверхностями, то, в зависимости от допустимой погрешности, предполагаемыхметодовиусловийизмерения, может потребоваться учет кривизны ишероховатости, коэффициентаотражения, твердостиматериалов, роли влияющих факторов, что, по существу, означает уточнение понятия об измеряемом расстоянии.

В качестве следующей очевидной стадии рассматриваемого процесса выступает получение значений величин. При этом может быть осуществлен переход от совокупности значений, полученных в эксперименте, к шкале наименований, например, от частот излучения в оптическом диапазоне к наименованию цвета этого излучения.

Формирование модели измерений и шкалы величины, подлежащей измерению, может опираться нанекую экспериментально выявленную связь этой величины с другими, которые, по мнению разработчика модели, должны участвовать в ее формировании. Такой подход можно классифицировать как феноменологический.

Болееперспективенподход, восновекоторого– обоснованные гипотезы о связях измеряемой величины с величинами, ее определяющими. Наконец, третий подход предполагает создание модели на основе известных соотношений между величинами. Справедливость принятой модели доказывает лишь результат измерения, которыйподтверждает(впределахтребуемойточности) ожидаемую связь между измеряемыми параметрами и измеряемой величиной.

Расширение границ метрологии сопровождается интенсивной разработкой моделей измерений. Опыт таких разработок уникален, представляет интерес для метрологов-исследователей, независимоотсферыихдеятельности. Некоторые примеры, относящиеся к новым дляклассическойметрологииобластям, приведеныниже.

Модели измерения качества продуктов питания

Дляопределениякачествапродуктовпитаниятрадиционно используются органолептические методы, которые предполагают оценку свойств объектов с помощью органов чувств экспертов.

К параметрам качества, определяемым с помощью зрения, относят внешний вид, форму, цвет, блеск, прозрачность и т. д. [30].

С помощью осязания характеризуют консистенцию продукта, его плотность и эластичность, упругость, а также липкость, пластичность, хрупкость.

Обоняние используют для определения запаха, аромата и т. д.

В полости рта оценивают сочность продукта, его однородность, консистенцию, волокнистость, терпкость, вкус и другие.

Эти параметры имеют различную значимость для характеристики качества разных продуктов питания. Количественнаяоценкаотдельных параметровкачества икачествапродуктавцеломосуществляетсяспомощью шкал, градуированных в баллах.

Например, в модели измерения качества хлебобулочныхизделийиспользуетсяшкала, котораяучитывает следующие 5 параметров:

–форма(достаточностьобъема, четкостьрисунка) Z1,

–особенности поверхности (глянцевитость, цвет,

отделка) Z2,

– состояние мякиша (пропеченность, эластичность

и т.д.) Z3,

– запах(выраженный, безпостороннихпримесей) Z4,

– вкус Z5.

Каждый из параметров характеризуется тремя возможнымиградациями(сотклонениямивзаданныхпределах) икоэффициентомзначимостиKi, причем1≤Ki ≤3, а 1≤ i≤5. Применительно к рассматриваемым измерениям качества продуктов модель преобразуется к виду:

Y − ∑5 Xi = 0 ,

i=1

где Xi= Ki * Zi.

Суммарное количество баллов Y≤30.

Приорганолептическомизмерениикачестватвердых сычужных сыров используют модель, включающую 6 параметров: упаковка и маркировка (2 градации),

внешний вид (6 градаций), цвет (2 градации), рисунок (12 градаций), вкус и запах (11 градаций), консистенция (8 градаций); 1≤ Ki ≤9.

Во многих случаях сочетаются параметры, получаемые органолептическими методами и инструментальными методами. Например, микробиологические параметрынормируютсяприоценкесвежестиибезопасностипродуктов, нарядуспараметрами, определяемыми экспертами.

Преимуществаорганолептическихметодовобусловленыихвысокойчувствительностьюипростотой, анедостатоксвязансозначительнымвлияниемсубъективного фактора, создающим проблему обеспечению единства измерений.

Надеждунавозможностьееразрешениядаютисследования, направленные на разработку методик, которые позволяли бы путем коррекции приводить индивидуальные шкалы восприятия экспертами свойств объекта к единой стандартизируемой шкале.

Вариантом применения органолептических методов является использование органов чувств животных для обнаружениянекоторыхмногопараметрическихсвойств. В частности, оценку чистоты воды водоема и ее пригодности для питья нередко проводят путем анализа поведения раков, которых в нее помещают. Наркотическиеиливзрывчатыевеществаобнаруживаютпозапаху, определяемому с помощью тренированных собак.

Кардинальноерешениепроблемыобеспеченияединстваизмеренийдлятакихвеличин– разработкаметодов измерений и технических средств, заменяющих органы чувств человека.

Особенности формирования модели подобных измерений можно иллюстрировать на примере оценки качестваконьяка. В[31] данысравнительныерезультаты органолептического и хроматографического анализа 11 различных образцов коньяка. В рамках формирования моделиизмеренийнаосновефеноменологическогоподходаизмерялосьсодержаниеивычислялосьсравнительное соотношение глюкозы, фруктозы, сахарозы, а также сиреневогоальдегида, ванилина, кислотжирногорядаи их эфиров, октолактонов и эвгенола. При этом в некоторыхобразцахбылообнаруженоприсутствиеглицерина, триацетинаинекоторыхдругихкомпонентов, появление которых является признаком нарушения технологии.

Существенно, что в принятой модели измерений качество определялось не только по наличию определенного содержания того или иного компонента, но и по соотношению этих компонентов, причем в число измеряемых входили величины, значения которых не должныбылипревышатьпорогобнаружения. Эксперты, которыевыполнялиорганолептическиеизмерения, дали высокиедегустационныеоценкидвумобразцам. Хроматографический анализ выявил требуемое соотношение компонентов в трех образцах, включая выделенные экспертами.

Таким образом, современная метрология позволяет разработать методы измерений, заменяющих органолептические. Более того, интенсивно ведутся работы по созданию технических аналогов органов чувств. Наибольший интерес вызывают те из них, в которых делается попытка применить вэтиханалогах принципы

организации и структуры сенсорных систем животных, т. е. использовать методы бионики (биомиметики).

Известно, чтодлярядаоргановчувствхарактерноналичиегруппсенсоров, каждыйихкоторыхфиксируетзначение специфической для неговеличины. Соотношение сигналов, формируемых этими сенсорами, определяет чувственный образ – вкус, аромат, цвет.

Следовательно, бионическая модель измерений должнавключатьоценкизначенийопределеннойгруппы величин и на этой основе осуществлять распознавание образов.

Известны публикации о разработанных в разных странах, в том числе в России, измерительных системах («электронныйязык», «электронныйнос» иихкомплексы) дляопределениявкусаиаромата, вкоторыхиспользуются от 3 до 30 различных потенциометрических или иных(попринципудействия) чувствительныхэлементов, зачастую, в виде матриц, сигналы от которых подаются на устройство распознавания образов.

Модели измерения величин, характеризующих свойства человека

Впоследние годы повышенный интерес вызывает измерение свойств, характеризующих состояние здоровья. В частности, для диагностики неинфекционных заболеваний в [24] предложено использовать совокупность параметров электрокардиограмм (ЭКГ), получаемыхспомощьюспециализированногоэлектрокардиографа, отличающегося расширенной полосой частот входного сигнала (от 0,5 до 500 Гц) и большей точностью.

Вотличие от стандартной процедуры, в нем фиксируется до 600 циклов сердечного ритма, причем, кроме временного интервала между циклами, определяется амплитуда, отношение амплитуды к временному интервалу, а также изменение этих величин от цикла к циклу. На практике возможно 6 вариантов сочетаний знаков таких изменений, каждому из которых приписан определенный код.

МодельизмеренийсвязываетболезниYi свариантами последовательностейкодовXi, каждаяихкоторых, всвою очередь, определяется параметрами ЭКГ.

Модель обоснована по данным многих тысяч ЭКГ, полученныхуздоровыхлюдейибольныхсразличными заболеваниями неинфекционной природы, и по результатам диагностирования клиническими и лабораторноинструментальными методами тех же обследуемых. Предложенный метод позволяет надежно определять, покрайнеймере, около20 заболеваний, вчислекоторых, помимо сердечных, желчнокаменная болезнь, диабет, язва желудка и другие.

Диагностика заболеваний на основе общепринятых методов, по существу, также опирается на определенную, хотяислабоформализованнуюмодельизмерений. Однако в последние годы все чаще разрабатываются и стандартизируютсяметодыкомпьютернойдиагностики, опирающиеся на совокупность значений параметров, полученных в результате измерений с использованием клиническихилабораторно-инструментальныхметодов. Этатенденциясвидетельствуетопотребностиобщества

вобеспечении совместимостиисопоставимостирезультатов диагностики, а в конечном счете, в обеспечении единства измерений в медицине.

Другоеактуальноенаправление– измерениесвойств человека, характеризующих его потенциал как полезного члена общества – его способностей, уровня знаний, особенностей интеллекта, ожидаемой эмоциональной реакции на различные воздействия и т. д.

Измерения эмоций представляют особый интерес, поскольку именно эмоции мотивируют, организуют и направляют восприятие, мышление и действия [32].

Методологически, исследование эмоциональной сферы эффективно проводить на основе анализа эмоциональноговосприятиямузыкальныхфрагментов, таккак здесьможнооперетьсянатеориюмузыкиимузыковедение, наособенностиэтническойидревнеймузыкальной культуры, опыт арт-терапевтов и т. д.

Из теории музыки известно, что произведения, написанные в мажорном и минорном ладах (наиболее распространенных в настоящее время), как правило, отличаются друг от друга по эмоциональной окраске. Подготовленные слушатели идентифицируют эмоциональнуюокраскудажевпростейшихинтервалах– терциях. Всовокупностяхинтервалов, например, втрезвучиях, эту окраску идентифицировать значительно проще. Тем не менее, на сегодня ни психология, ни теория музыки не раскрыли загадки рождения эмоций.

Для раскрытия загадки процесса рождения эмоций припрослушиваниимузыкинеобходимосоздатьмодель измерений, связывающую ожидаемый эмоциональный откликбольшинстваслушателейопределеннойцивилизационнойгруппы, ненаходящихсявсостояниистресса, наконкретноеисполнениемузыкальногопроизведения. Такая модель представляет практический интерес для композиторовиисполнителей, ноинтереснаиметодологически как пример создания модели измерения многопараметрической величины, характеризующей одно из свойств человека.

Поставив задачу создать такую модель, авторы последовательно выдвинули и обосновали ряд логически связанных между собой гипотез:

1.Компоненты-возбудители, стимулирующие рождение простейших (базовых) эмоций, одни и те же как в музыке, так и в других эмоционально значимых акустическихсигналах, например, воеветра, рычаниихищника.

2.Основные параметры этих компонентов должны быть близки параметрам эмоционально значимых акустических сигналов животных, населявших океаны,

апозднее и материки планеты задолго до появления человечества, находиться винфранизкочастотном диапазоне с частичным охватом области низких звуковых частот.

3.Процесс выделения компонентов-возбудителей из группы одновременно слышимых звуков – это нелинейное преобразование акустических колебаний, а последующая селекция интермодуляционных компо- нентов-возбудителей обеспечивается инерционностью процесса формирования стимулируемых ими нейрофизиологических реакций.

4.Выделение компонентов-возбудителей из меняющегося по частоте звука осуществляется путем сложе-

ния слышимого звучания со звучанием запомненным, услышанным, примерно, на0,2 сранее, ипоследующего нелинейного преобразования этой суммы.

5.Количество базовых эмоций лимитировано допустимойдлявыживаемостипопуляциидлительностью задержки их возникновения и границами диапазона формирования соответствующих биоритмов.

6.Группы из нескольких компонентов-возбудителей формируют базовые эмоциональные образы, распознавание которых осуществляется сравнением с образами, «записанным» вассоциативнойпамяти. Группыбазовых эмоциональных образов аналогично порождают более сложные эмоциональные образы.

7.Структура информации в музыке напоминает структуру речи: она включает «буквы», формируемые двумя-тремязвуками, «слова», состоящиеизнескольких «букв», и «фразы» из ряда «слов» (сходство структуры речи и музыкальной структуры дает основание для объяснения возможности приема и передачи сложного эмоционального содержания посредством музыки).

8.Областьзвуковыхчастот, накоторыхсосредоточена энергия музыкального фрагмента, также несет информацию, имеющую значение для расшифровки эмоций.

Рассмотренныевышегипотезыдетальнообоснованы

в[33–35 и др.].

Изложеннаяцепьобоснованныхгипотездаетвозможность построения трехступенчатой модели измерений ожидаемого эмоционального отклика на услышанную музыку:

–на 1-й ступени происходит рождение базовых эмоций;

–на2-й– появляютсяболеесложныеобщечеловеческие (базовые) эмоциональные образы, число которых ограничено;

–на3-й– формируютсяэмоциональныеобразы, связанные с особенностями национального менталитета и культуры, историей семьи, воспоминаниями и т.д.

Модель измерений, разработанная на основе приведенных выше гипотез [34] и сведений, полученных при их обосновании, может быть описана следующим алгоритмом.

1-я ступень:

–запоминание услышанных звучаний (время запоминания, примерно, 0,2 с),

–сложение услышанного звучания с ранее запомненным;

–нелинейноепреобразованиесуммыколебаний(степень нелинейности должна быть не менее 4-х;

–селекция интермодуляционных компонентов-воз- будителей с частотами, примерно, от 0,3 до 30 Гц;

–идентификация (по частоте) эмоциональной окраски компонентов-возбудителей, отличающихся заметно повышенным (сравнительно с остальным спектром) уровнем, и формирование соответствующей базовой эмоции.

2-я ступень:

–припоследовательномпоступленииот1-ойступени моделитакихкомпонентов, которыеидентифицируются как соответствующие различным базовым эмоциям – формированиеихвгруппыотдвухдотрех, взависимости от скорости поступления;

–идентификацияэмоциональнойокраскиэтихгрупп путем сопоставления их с базовыми эмоциональными образами, «записанными» в ассоциативной памяти и формирование базового эмоционального образа.

3-я ступень:

–при последующем поступлении ряда несовпадающих базовых эмоциональных образов – сравнение их групп (не более 3-х образов в каждой), и их идентификация с эмоциональными образами, фиксированными в ассоциативной памяти (если они имеются).

Вмоделиизмеренийнеобходимоиспользоватьшкалу базовых эмоций и шкалу базовых эмоциональных образов, а также связь этих эмоций с биоритмами мозга. В фундаментальныхработахпопсихологииэмоций(например, [32]), их природе и функциям показаны трудности создания развитой шкалы эмоций, но исследования в этом направлении продолжаются.

Упрощенная шкала дала возможность с помощью специальной программы, реализующей работу первой ступенимоделиизмерений, «прочитать» эмоциональное содержаниеэтническойафриканскоймузыки, колокольных звонов, связанных с различными ритуалами и т.д. [33-35 и др.].

Рассмотренная модель открывает перспективу измеренийожидаемогоэмоциональногооткликаслушателей на конкретное музыкальное воздействие, но требует значительной совместной работы метрологов с нейрофизиологами, психологами, музыковедами и математи- ками-программистами.

Модели измерения величин, характеризующих социальные и культурные процессы

Ускорение темпов развития техники, глобализация экономики, участившиеся проявления межрелигиозных конфликтов и социальной напряженности в ряде регионов планеты, наконец, нарастание глобального кризиса делает особенно важным изучение и прогнозирование динамики социальных и культурных процессов.

Эволюция структур и менталитета общества, ее связь с развитием экономики, литературы, искусства, архитектуры, процессы формирования личности человека, его способностей, уровня образования и культуры – все это и многое другое может быть изучено только при условии создания соответствующих моделей измерений.

Однако создание таких моделей наталкивается на серьезные трудности, обусловленные особой сложностью объектов, явлений и процессов в этой области. Трудностисвязанытакжестем, чтоизучениемэтихобъектов, явлений и процессов занимаются многие науки, а разработка моделей измерений, в существенной мере, носит междисциплинарный характер, требуя привлечения накопленных в них знаний.

С учетом этого обстоятельства, принимая во внимание [36], можно выделить следующие характерные особенности моделей измерений, относящихся к этой области:

–нечеткостьпредставленияобизмеряемойвеличине

имножественность параметров, определяющих ее;

– нечеткость представления как о самих этих параметрах, так и об их влиянии на измеряемую величину;

–взаимовлияние упомянутых параметров;

–оцениваниепараметров, характеризующиходнувеличину, вомногихслучаях, пошкаламразличноготипа;

–сложностьэкспериментальнойпроверкиэффективности модели и т. д.

До недавнего времени, с учетом названных особенностей, оснований для анализа перспектив обеспечения метрологической совместимости и сопоставимости в этой области, не было.

Однако теперь, принимая во внимание развитие основных понятий метрологии, а также нарастающую актуальность и важность исследований динамики социальныхикультурныхпроцессов, такаязадачастановится одной из значимых для общества.

Существенный вклад в методологию создания моделей измерений величин, характеризующих процессы развития общества, внесли Г.А. Голицын и В.М Петров

[37, 38 и др.].

Разработанный ими подход, называемый информационным, опирается на гипотезу, что любая активная система, в том числе биологическая, социальная, художественная и т.п., в процессе развития стремится к обеспечениюмаксимумасреднейвзаимнойинформации при обмене информацией со средой, в которой она существует. Цель – выживание в этой среде, меняющейся во времени.

Сувеличением количества информации растет разнообразие реакций на внешние изменения. Однако возможный максимум этого разнообразия ограничен ресурсамисистемы. Чтобыобеспечитьэкономиюресурса, необходимо повысить точность поведения системы.

Информационный подход позволяет выявлять частные законы развития конкретных систем. Но для ряда системтакиезаконыизвестны, иихможноиспользовать при разработке модели.

Например, на основе этого подхода и закона Ципфа, была создана модель измерения способности человека приложить усилия для изменения своего образа жизни.

Результаты таких измерений дают основания для суждения о связи этого свойства у жителей отдельных регионов с распределением доходов, с эффективностью действующейсистемыобразованияит. д., чтопозволяет сформулировать актуальные задачи региональной культурной, социальной и экономической политики.

Методики измерений на основе подобных моделей могут быть стандартизированы и использоваться в качестве референтных.

При разработке моделей измерения величин, характеризующих социальные и культурные процессы, может быть использован также статистический анализ изменения особенностей представительных объектов, отражающихэтипроцессы: статейикниг, произведений изобразительного искусства, музыкальных произведений, архитектуры, наконец, национальных языков и т.д. Следуетподчеркнуть, чтомоделитакоготипапозволили выявить колебательный характер эволюции искусства, поочередное доминирование в нем эмоционального и рациональногоначала, связьизмененийстиляискусства

ссоциальными процессами и т.д.

Заключение

Важнейшая тенденция развития метрологии – объединениеразличныхподходовкформированиюколичественных оценок «свойств явлений, тел и веществ» на основе экспериментальных исследований независимо от того, к какой науке может быть формально отнесена та или иная задача.

Метрология отслеживает тенденции развития общества и в своем развитии его несколько опережает.

Необходимость непрерывного самообучения, освоения изменений в научно-техническом языке, коррекции базовых представлений о задачах метрологии и расширения сферы практической деятельности у многих специалистов вызывает внутреннее сопротивление. Новыезадачивсфереизмеренийрассматриваютсяимикак чуждые, относящиеся к другим наукам – квалиметрии, психометрии, социометрии и т.д.

Но метрологически строгий подход к количественнойоценкесвойстввразличныхобластяхчеловеческой деятельностиспособствуетобщественномупризнанию результатов измерений. В условиях глобализации социальных и экономических процессов это признание становится все более актуальным. Оно должно опираться на:

–формированиеязыкаметрологии, общегодлявсех, кто занимается количественными оценками величин на основе экспериментальных данных;

–разработку, непрерывное совершенствование различных«основдлясравнения», средикоторыхвсеболее важную роль будут выполнять референтные методики измерений;

–созданиенеобходимойбазыобщепринятыхметодов обработки результатов измерений.

Результаты этой деятельности должны найти отражение в нормативных документах – национальных и международных.

ВXXI веке от качества измерительной информации во многом зависит не только возможность освоения инновационныхтехнологийипроизводствоконкурентоспособнойпродукции, нотакжедоступностьиэффективностьмедицины, развитиеспособностейлюдей, уровень образованияимногоедругое. Наукаобизмеренияхедина, современемменяютсялишьприоритетныенаправления

ееразвития.

Литература

1.International Vocabulary of Metrology – Basic and General Concepts and Associated Terms. – 3rd edition. – BIPM. – JCGM 200. – 2008.

2.Международный словарь по метрологии: основные

иобщие понятия и соответствующие термины / Пер. с

англ. и франц. кн. [International Vocabulary of Metrology: Basic and General Concepts and Associated Terms (VIM).

– Paris. – JCGM. – 2008]. – 2-е изд., испр. – СПб.: Про-

фессионал, 2010.

3.Chunovkina A., Taymanov R. «Measurement» and Related Concepts. Their Interpretation in the VIM // Measurement. – Vol. 50. – 2014. – P. 390–396.

4.Rossi G.B. Measurability // Measurement. – Vol. 40. – 2007. – P. 545–562.

5.Bowsher B., Hossain K. Metrology for the 2020s, State Representatives and NMI Directors’Meeting. – Paris. – October 16-17. – 2012.

6.International Vocabulary of Basic and General Terms in Metrology. – ISO. – 1984.

7.International Vocabulary of Basic and General Terms in Metrology. – Second edition. – ISO. – 1993.

8.International Vocabulary of Metrology – Basic and General Concepts and Associated Terms. – 3rd edition. – 2008 version with minor corrections. – BIPM, JCGM 200, 2012.

9.Mari L. Evolution of 30 Years of the International Vocabulary of Metrology (VIM) // Metrologia. – Vol. 52. – № 1. – 2015. – P. R1 – R10.

10.Muravyov S. Ranking as Ordinal Scale Measurement Results // Metrology and Measurement Systems. – Vol. 13. –

№1. – 2007. – P. 9 – 24.

11.Шишкин И.Ф. Теоретическая метрология. Ч. 1. Общая теория измерений: Учебник для вузов. – 4-е изд., перераб. и доп. – СПб.: Питер, 2010.

12.Дойников А.С., Брянцев Л.Н., Крупин Б.Н. Справоч-

ник по метрологии. – М.: Стандартинформ, 2010.

13.Dinu D., Poenaru M., Dinu C. Consideration on the Evolution of Metrological Concepts. – OIML Bulletin. – Vol. LIII. – 2012. – №2. – P. 18-23.

14.Mari L., Giordani A. Towards a Concept of Property Evaluation Type // Proceedings of the 13th IMEKO TC1-TC7 Joint Symposium / Journal of Physics. – Conference Series 238. – 2010. – IOP Publishing. – P. 1-6. – 012027 doi:10.1088/17426596/238/1/012027.

15.Finkelstein, L. Widely-defined Measurement – An Analysis of Challenges // Measurement. – Vol. 42. – 2009. – P. 1270–1277.

16.ГОСТ 16263-70. ГСИ. Метрология. Термины и определения.

17.РМГ 29-99. ГСИ. Метрология. Основные термины

иопределения. – Минск: Межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации. – 2000.

18.Азгальдов Г.Г., Гличев А.В., Крапивенский З.Н. и др.

Квалиметрия − наука об измерении качества продукции. // Стандарты и качество. – 1968. – № 1. – С. 34–40.

19.РекомендацияРМГ29-2013. Государственнаясистемаобеспеченияединстваизмерений. Метрология. Основные термины и определения.

20.Федеральный закон Российской Федерации от 26 июня 2008 г. № 102-ФЗ «Об обеспечении единства измерений».

21.Тайманов Р.Е., Сапожникова К.В. «Измерение» и

связанные с ним понятия. Состояние и перспективы раз-

вития // Приборы. – 2013. – № 3. – С.45–56.

22.Тайманов Р.Е., Чуновкина А.Г., Сапожникова К.В.

Изменения в терминологии, методах обработки данных и нормативнойдокументациикакотражениеразвитияметро-

логии // Приборы. – 2014. – № 8. – С. 40–47.

23.Муравьев С.В. Агрегированиепредпочтений: теоре- тико-измерительные аспекты, алгоритмы и применения. // Измерительная техника. – 2014. – № 2. – С. 19–24.

24.Uspenskiy V. Information Function of the Heart. // Proc. the Joint International IMEKO TC1+ TC7+ TC13 Symposium. – August 31 − September 2 2011. – Jena, Germany. – 2011.

25.Park S.J., Kim Jin Sun and Kim Chae-Bogk. Comfort Evaluation and Bed Adjustment According to Sleeping

Positions // Human Factors and Ergonomics in Manufacturing. – Vol. 19. – 2009. – № 2. – P. 145–157.

26.Goodman T. Measurement of Naturalness: Physics and Perception // Proceedings of the 3rd International Conference on Appearance. – April 2012. – Edinburgh, UK. – P. 21–24.

27.Nordin G., Dybkaer R., Forsum U., Fuentes-Arderiu X., Schadow G., Pontet F. An Outline for a Vocabulary of Nominal Properties and Examinations – Basic and General Concepts and Associated Terms // Clinical Chemistry and Laboratory Medicine – Vol.48. – 2010. – №11. – P. 1553–1566.

Humanities // Measurement Science Review. – Vol. 10. – 2010. –

№3. – P. 78–88.

34.Taymanov R., Sapozhnikova K. Measurement of Multiparametric Quantities at Perception of Sensory Information by Living Creatures // EPJ Web of Conferences 77, 00016. – 2014. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/20147700016.

35.ТаймановР.Е., СапожниковаК.В. Основныезаконо-

мерности музыки – результат биологической эволюции // Сборник докладов Международная научно-практическая

мерения. – Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. Пер. с англ. под науч. ред. проф. В.А. Слаева. – СПб.: ВНИИМ им. Д.И. Менделеева, 1999.

30.Артемьев Б.Г., Взоров В.И., Дмитриев А.В. Основы органолептическихизмерений// Главныйметролог. – 2013. –

№4. – С. 35–47.

31.Сарварова Н.Н., Черкашина Ю.А., Евгеньев М.И.

Применениехроматографическихметодовдляопределения показателей качества коньяков // Журнал аналитической химии. – Т. 66. – 2011. – № 12. – С. 1307–1312.

32.ИзардК.Э. Психологияэмоций. – СПб.: Питер, 2006.

33.Taymanov R., Sapozhnikova K. Improvement of Traceability of Widely-Defined Measurements in the Field of

2013. – C. 117–124.

36.Петров В.М., Дорфман Л.Я. Измерения в гума-

нитарной сфере: пути дальнейшего прогресса // Сборник доклади XXIII Нациоанлен Научен Симпозиум с международно участие «Метрология и метрологично осигуряване». – 9–13 Септемвру, 2013. – Созопол, Бол-

гария. – C. 25–30.

37.ГолицынГ.А.. ПетровВ.М. Социальнаяикультурная динамика: долговременные тенденции (информационный подход). – М.: Комкнига, 2005.

38.Петров В.М. Количественные методы вискусствознании: Учебное пособие для высшей школы. – М.: Академический проект; Фонд «Мир», 2004.

К.В. Сапожникова, Р.Е. Тайманов

Введение

Определение «интеллектуальные», вынесенное в название статьи, до недавнего времени не использовалось в измерительной технике. Его появление связано с кризисом традиционной концепции метрологического обеспечения в период эксплуатации датчиков и других средств измерений (СИ), встроенных в оборудование.

К началу XXI века выпуск датчиков стал лавинообразно нарастать, что проявляется в ежегодном росте дохода от их продаж на (10–25) %.

Основная сфера применения датчиков – системы автоматического управления (АСУ) оборудованием, которые все шире применяются в промышленности и на транспорте, в изделиях оборонного назначения, в жилищно-коммунальном хозяйствеивбыту. Например, в АСУ автомобилей количество датчиков в ближайшие 3 годабудетежегодновозрастатьна30 %. Характерэтого тренда – общий для всех систем управления.

Безопасность и точность выполнения автоматизированным оборудованием своих функций, в основном, определяется метрологической надежностью измерительной информации, которая используется в АСУ.

Под метрологической надежностью измерительной информации здесь понимается ее достоверность, обоснованная для определенного интервала времени.

Достоверной признается такая измерительная информация, погрешность которой находится в пределах, установленных в документации на методику выполнения измерений и/или на соответствующее техническое средство (с учетом возможных поправок на значения влияющих величин).

Понятие «метрологическая надежность измерительной информации» шире понятия «метрологическая надежность» средства измерений (СИ).

Согласно [1], «метрологическая надежность» СИ – «надежность средства измерений в части сохранения егометрологическойисправности», а«метрологическая исправность» – «состояние средства измерений, при котором все его нормируемые метрологические характеристикисоответствуютустановленнымтребованиям».

Однако информация, поступающая от СИ, может быть недостоверной, даже если оно метрологически исправно.

Вероятность возникновения таких ситуаций можно иллюстрироватьнапримерахизмеренийбесконтактным датчиком расстояния между валом и охватывающим его корпусом.

Если используется индуктивный датчик, то погрешность измерений может со временем возрасти в 3–5 раз вследствие изменения магнитных свойств вала. Если датчик емкостной, к росту погрешности приведет изменениепараметровсреды, например, влажности, взазоре между валом и корпусом. При проведении поверок и калибровокподобныеизмененияобычнонеучитывают.

Традиционные методы метрологического обслуживания проблему метрологической надежности измерительной информации не решают:

–присовременныхметодахназначениямежкалибровочного интервала (МКИ) к его окончанию у 12 % СИ погрешность выходит за пределы допуска, что не позволяетсмягчитьнормативныетребования, касающиеся длительности МКИ;

–возможности повышения точности оценки МКИ нет, поскольку велика неопределенность информации, на которую можно опереться для этой оценки;

–при сохранении неизменным среднего значения МКИ увеличение числа датчиков приводит к неприемлемому росту объема метрологических работ в период их эксплуатации.

Неслучайныпредложенияострахованииметрологической исправности СИ и измерительных систем (ИС).

Потребность в изменении концепции метрологического обеспечения вызвана также появлением киберфизических систем, космических аппаратов, некоторых типов энергетических установок и других комплексов,

вкоторыхдатчикинедоступныдляобслуживаниявпроцессе технологического цикла длительностью десять и более лет.

Аналогия развития живых и технических систем как метод анализа

Перспективность возможного пути разрешения кризиса может быть оценена, используя аналогию развития живыхитехническихсистем, доказаннуювэволюционной кибернетике и бионике.

Сувеличением длительности жизни организма возрастает количество и разнообразие опасностей, связанных с изменением условий существования. Методы противодействия этим опасностям, выбираемые эволюцией, также изменяются. Сначала возникли консервативные методы, затем – адаптивные, и наконец, методы, опирающиеся на интеллект.

Интеллект обеспечил адаптацию к текущим и будущим изменениям, что увеличило продолжительность жизни. Эволюционные перемены происходили разнонаправленными рывками. Например, биологические организмы как уменьшались, так и увеличивались в размерах. Однако одна тенденция была неизменной: сложность организмов возрастала.

Контрольстабильностиработыоргановчувствчеловека осуществляется с помощью «детектора ошибок», открытого Н.П. Бехтеревой. При этом каждый орган чувств имеет избыточное количество наборов сенсоров той величины, которая «измеряется», а «неправильное» распределение сигналов сенсоров формирует неприятные ощущения, которые диагностируют «неисправность» органов.

Врамках аналогии технической и биологической эволюции можно принять, что продолжительность жизни организма соответствует для СИ и ИС сроку службы в метрологически исправном состоянии без обслуживания [2].

Сувеличением времени эксплуатации СИ и ИС возрастаетвероятностьростапогрешности, обусловленной изменениями условий измерений, а также связанной

спроявлением дефектов, не замеченных на этапе изготовления, вызванных износом или внешними воздействиями.

Для лабораторных СИ в интервале между калибровками (поверками) обычно можно довольствоваться консервативным методом обеспечения надежности.

Вчастности, прочныйкорпусСИзащищает егоотвероятных внешних воздействий. Для многих СИ/ИС производственного назначения желательно дополнительно применятьадаптивныйметод– автоматическоевнесение поправки на влияющий фактор, например, температуру. Но для современных АСУ этих методов недостаточно.

Востребованы интеллектуальные СИ и ИС, способные «почувствовать недомогание», что в рамках рассматриваемой аналогиисоответствуетавтоматическому выявлениюпогрешности, т. е. осуществлениюметрологическогосамоконтроля. Согласно[3], наличиефункции метрологического самоконтроля (МС), реализующей проверкуметрологическойисправности, определяетсоответствующее устройство как интеллектуальное.

Ощущение недомогания позволяет организму принять меры для вылечивания и выжить. Выявленный с помощью МС в СИ/ИС заметный рост погрешности может быть основанием для сигнала оператору, а во многихслучаяхидляосуществлениясамокоррекции[4].

Развитие интеллекта в природе шло по двум направлениям: формирование интеллекта в отдельном организме путем усложнения его структуры и формирование«коллективногоразума» наосновеорганизации взаимодействия множества организмов, например, в рое пчел.

Интеллект индивидуума обладает преимуществом в частипоискаэффективныхспособоввыживаниявменяющихсяусловиях, нодляиндивидуумавеликрискгибели. Риск уничтожения «коллективного разума» меньше, нотакой«разум» хужеадаптируетсяксущественнымизменениям. Сигналыотчасти«роя» могутбытьодинаково искажены внешним воздействием, например, поступить сзадержкой, приводящейкошибочнымрешениям, ит. д. Поэтомуобатипаинтеллектаразвиваютсянезависимо, и лишь их сочетание обеспечивает максимальную вероятность выживаемости популяции.

Подобные особенности интеллектуализации характерны и для развития измерительной техники. В СИ/ ИС увеличивается сложность – вводится избыточность, которая позволяет реализовать в них функции метрологического самоконтроля (МС) [2, 5].

ТеорияМСопираетсянадостижениятеорийпомехоустойчивой связи и инвариантности, где избыточность используетсядляослаблениявоздействияопределенных факторов на передаваемую информацию или результат измерения, тогда как МС ориентирован на выделение погрешности, обусловленнойтакогородавоздействиями.

Структурную (пространственную) избыточность создают включением в СИ/ИС дополнительных мер и/ или измерительных преобразователей.

Временнуюизбыточностьреализуютпутемвыполнениядополнительныхоперацийизмерения, проводимыхс частотойиливполосечастот, превышающейминимально необходимую.

Функциональная (информационная) избыточность предполагает опору на некую существующую дополнительную зависимость между измеряемой величиной и параметром выходного сигнала.

Объемдополнительнойинформацииможетбытьувеличен путем комбинации этих видов избыточности [6].

МС может проводиться непрерывно или в тестовом режиме, прерывающем процесс измерений на время подключения встроенного преобразователя, встроенной мерыилитестовогосигнала. Тестовыйрежимвозможен, если реализуема временная избыточность.

МС предполагает наличие микроконтроллеров и специального программного обеспечения.

Метрологический прямой самоконтроль

Автоматическуюпроверкуметрологическойисправности, опирающуюся на встроенные средства более высокойточности, принятоименовать«метрологическим прямым самоконтролем» [3].

Для датчика температуры применяют встроенную в негомеруввидекапсулысметаллом, температураплавления которого известна и может быть использована в качестве реперной точки. Очевидно, что в этом случае в датчике формируется структурная избыточность.

При изменении температуры среды, окружающей датчик, металл расплавляется или отвердевает, его температура на некоторое время стабилизируется. Отслеживая сигнал датчика в процессе нагрева (или охлаждения) можнофиксироватьтемпературу, прикоторой формируется «плато» температурной кривой во време-