Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние и перспективы развития метрологического контроля ИИС II
1.1. Основные цели и задачи МК в проблеме МО агрегатных ИИС II
1.2. Классификация и анализ методов метрологического контроля 17
1.3. Обзор существующих методов выбора контролируемых точек в диапазоне измерений СИ 24
1.4. Формулировка задач исследований 37
Выводы по разделу 1 38
2. Исследование задачи оптимальной регулировки и выбора контролируемых параметров при метрологическом контроле системных СИ 40
2.1. Построение и анализ модели погрешности преобразования в диапазоне измерений системных СИ..40
2.2. Оптимальная регулировка системных СИ 44
2.3. Сущность, основные цели и задачи активных метрологических испытаний системных СИ 48
2.4. Выбор числа поверяемых точек в диапазоне измерений для оценки параметров моделей СХП и погрешности преобразования при проведении активных метрологических испытаний 52
2.5. Методика проведения и обработки результатов активных метрологических испытаний системных СИ ...60
Основные результаты и выводы по разделу 2 72
3. Теоретические аспекты оценки и анализа временных изменений характеристик погрешности по результатам метрологического контроля системных СИ 73
3.1. Предварительные замечания и постановка задачи 73
3.2. Проверка гипотезы о неухудшении процессов временных изменений характеристик погрешности
при оптимальной регулировке системных СИ 75
3.3. Вопросы прогнозирования временных изменений характеристик погрешности по результатам МК системных СИ 82
3.4. Обобщенный алгоритм метрологического контроля системных СИ 90
Основные результаты и выводы по разделу 3 96
4. Экспериментальные исследования характеристик погрешности системных СИ 97
4.1. Предварительные замечания и постановка эксперимента 97
4.2. Алгоритмическая реализация процедур обработки результатов активных метрологических испытаний 99
4.3. Алгоритм обработки и сравнительный анализ результатов экспериментальных исследований временных изменений характеристик погрешности при традиционной и оптимальной регулировке ВИП 104
Основные результаты и выводы по разделу 4 120
Литература
- Классификация и анализ методов метрологического контроля
- Сущность, основные цели и задачи активных метрологических испытаний системных
- Методика проведения и обработки результатов активных метрологических испытаний системных СИ
- Вопросы прогнозирования временных изменений характеристик погрешности по результатам МК системных СИ
Классификация и анализ методов метрологического контроля
В соответствии с определением МК как элемента комплексной проблемы МО ИИС и задачами, которые им решаются, представляется полезным сформировать систему признаков, позволяющих всесторонне проанализировать и классифицировать существующие методы МК, выявить перспективные направления в развитии и совершенствовании МК, а также сформулировать предпосылки, определяющие основные цели и задачи, необходимость дальнейших исследований.
Как отмечалось ранее, переход к вероятностным методам оценки МК и ряд других обстоятельств определили необходимость автоматизации процедур МК и поверки ИИС, что обусловливает возможность классификации МКпо уровню автоматизации. В соответствии с этим признаком можно выделить три вида методов МК: методы автоматизированного, неавтоматизированного и автоматического МК. При неавтоматизированном МК все операции выполняет оператор, при автоматизированном функции оператора заключаются, в основном, в выполнении операций измерений и накопления информации, автоматический МК происходит без непосредственного участия оператора. Анализ известных методов неавтоматизированного МК /41/ показал, что при сохранении неизменными измерительных схем и алгоритмов контроля простая замена в них функций оператора автоматическими программными устройствами, в большинстве случаев, нецелесообразна. Поэтому для автоматического и автоматизированного МК с учетом требуемого уровня автоматизации требуется разрабатывать соответствующие методы и алгоритмы.
Все существующие методы МК и поверки основаны как на сравнении результатов измерений сигналов контролируемым и образцовым средствами измерений, так и на сравнении значений образцовых сигналов /2,41/, выдаваемых калибраторами, с результатами измерений. Следовательно, методы МК можно классифицировать по принципу, лежащему в их основе.
Следующим признаком классификации методов МК целесообразно определить способ организации МК. По этому признаку методы МК разделяются на внешние и встроенные /39,41/. Внешний МК осуществляется с помощью стационарных или мобильных средств МК путем транспортировки средств измерений к их месту расположения, либо наоборот, транспортировки средств МК к месту расположения объектов контроля. Встроенный МК производится с применением образцовых средств измерений, которые входят в состав ИИС или системных СИ и осуществляют МК по командам оператора, либо по программам работы средств контроля.
Методы МК используют соответствующие программы контроля различной гибкости, т.е. в одних методах применяются "жесткие" программы контроля, в других - периодически изменяемые, например, на период межповерочного интервала, в третьих целесообразно применять адаптивные программы, которые можно изменять в зависимости от результатов предыдущего контроля. Отсюда представляется возможность классификации методов МКпо степени адаптивности программ или алгоритмов МК.
Традиционные методы МК предусматривают изменение основного режима работы средства измерений или даже полное отключение его от объекта измерений на время проведения процедур МК. Однако в некоторых случаях такого рода вмешательство в основ ной режим измерений СИ принципиально невозможно, поэтому разрабатываются такие методы Ж, которые позволяют выполнять все необходимые операции контроля, не изменяя основного режима работы /44/. Здесь, в частности, для автоматизации Ж быстродействующих многоканальных ИИС в рабочем режиме измерений авторами предложен метод приращения измеряемой величины. Таким образом, изменение основного режима контролируемого объекта (ИЙС, ИК, СИ) является еще одним признаком классификации методов Ж.
Разделение существующих ИИС на агрегатные и неагрегатные определяет специфику Ж, присущую каждому виду ИИС /2,15/Ф Так например, контроль MX неагрегатных ИИС производится сквозной экспериментальной поверкой, и если MX каналов системы находятся в допустимых пределах, то она признается годной к эксплуатации. Ж ИК агрегатных ИИС можно производить путем покомпонентной поверки, что является некоторым преимуществом по сравнению с контролем неагрегатных ИИС Соответственно, методы Ж можно разделить на сквозные и покомпонентные - т.е. по виду поверки (контроля).
Таким образом, сформулированы шесть признаков классификации, в соответствии с которыми методы Ж ИИС можно классифицировать в виде, представленном на рис. I.
Целесообразность использования тех или иных методов контроля MX ИК WIG определяется совокупностью многих факторов, которые приходится анализировать в каждом конкретном случае при сравнении и выборе конкретных методов Ж. Поэтому в рамках предложенной классификации рассмотрим качественное сравнение методов Ж по каждому признаку.
Сущность, основные цели и задачи активных метрологических испытаний системных
Активные метрологические испытания системных СИ относятся к категории активных, специальным образом спланированных, экс - 49 периментов, которые являются эффективным методом при изучении различных взаимосвязей и закономерностей во многих областях естествознания /60,61/. Принципиальное отличие активных экспериментов от обычных, традиционных пассивных экспериментов состоит в том, что в каждом опыте варьируют одновременно все назависимые переменные (факторы, величины) по специальному плану. Активные эксперименты обладают рядом преимуществ /61,62,65/: - план экспериментов составляется заранее и поэтому нитно не мешает составить их так, чтобы максимально упростить последующую обработку результатов для получения регрессионных моделей; - при активных экспериментах, поскольку они лучше организованы /63/, существенно легче выполнить требования к соблюдению исходных предпосылок регрессионного анализа /62/, т.е. обеспечить получение результатов наблюдений как независимых, нормально распределенных случайных величин; обеспечить измерение варьируемых факторов с пренебрежимо малой погрешностью по сравнению с погрешностью в определении результатов наблюдений; обеспечить однородность выборочных оценок дисперсии при повторных наблюдениях; - активные эксперименты позволяют при минимальных затратах или минимальном количестве опытов получить максимум информации об изучаемом явлении за счет оптимального использования факторного пространства.
Кроме того, активные эксперименты имеют некоторые другие преимущества /64/, связанные с возможностью получения и математического описания процессов при неполном знании их механизма, с ранжированием факторов по степени влияния на функцию отклика, с поиском экстремумов поверхности отклика во многомерном факторном пространстве.
К настоящему времени существует довольно широкий спектр методов планирования эксперимента, спобов построения специальг ных планов, обеспечивающих по соответствующим критериям оптимальность планов /64,66/ и позволяющих получить регрессионные модели влияния исследуемых факторов на функцию отклика.
Активные метрологические испытания системных СИ, являющиеся мощным средством изучения их метрологических свойств, и предложенная в данной диссертационной работе методика проведения и обработки результатов базируются на составлении планов полного факторного эксперимента (ПШЭ) /58,61/ типов 2К и Зк, т.е. к - факторов на 2-х или 3-х уровнях соответственно» В основу положено составление планов типа Зк, однако при необходимости и соответствующей обоснованности при проведении активных метрологических испытаний можно использовать планы типа 2К.
Целесообразность использования указанных планов обусловлена рядом полезных свойств, связанных с ортогональностью, ро-татабельностью, получением оценок коэффициентов регрессии с минимальной дисперсией, а также относительной простотой реализации на практике при проведении метрологических испытаний в условиях серийного производства и эксплуатации системных СИ, Поскольку в СИ рассматриваемого класса предусмотрена коррекция в некоторых пределах статической характеристики преобразования (СХП) с помощью двух независимых элементов регулировки в "начале" (аддитивный сдвиг) R0 и "конце" (изменение коэффициента преобразования) R , то проведение метрологических испытаний системных СИ осуществляется по планам типа 22 или о 3 соответственно.
Методика проведения и обработки результатов активных метрологических испытаний системных СИ
Настоящая методика предназначена для проведения активных, специальным образом спланированных, метрологических испытаний системных СИ, входящих в состав агрегатных ИИС.
Активные метрологические испытания системных СИ рекомендуется проводить при их выпуске с предприятия-изготовителя и (или) при комплектации (компоновке) ИИС на объекте.
Методика распространяется на аналоговые системные СИ, входящие в ИК агрегатных ИИС, и предназначенные для преобразования сигналов измерительной информации от первичных измерительных преобразователей в унифицированные сигналы требуемого уров-ня, линейно связанные с первичной измеряемой физической величиной, имеющие один вход и один выход, а также элементы регулировки аддитивного сдвига СХП и изменения коэффициента преобразования.
При проведении активных метрологических испытаний методика устанавливает требования: - к обеспечению необходимой нормативно-технической документацией; - к алгоритму подготовки и выполнения измерений, форме представления результатов испытаний, ориентированной на применение ЭВМ при их обработке; - к алгоритму обработки результатов испытаний.
Анализ результатов активных метрологических испытаний по данной методике позволяет: - разработать рекомендации по оптимальной регулировке, обеспечивающей снижение погрешности преобразования в диапазоне измерений по сравнению с традиционными способами регулировки; - осуществить возможность выбора всего 2-х контролируемых параметров, необходимых для оценки характеристик погрешности преобразования при последующей их эксплуатации в составе ИК, что существенно уменьшает затраты времени и повышает уровень автоматизации процедур метрологического контроля, упрощает требования к контрольно-поверочной аппаратуре. I. Общие положения
При проведении активных метрологических испытаний системных СИ по данной методике возможны два подхода к решению поставленных задач -"типовой" и "индивидуальный".
"Типовой" подход целесообразно использовать на предпрятии-изготовителе системных СИ, например, в услових установившегося производства или при выпуске установочной партии системных СИ одного типа для оценки их "типовых" метрологических свойств. "Типовой" подход предполагает: - проведение активных метрологических испытаний нескольких, случайно выбранных из партии,экземпляров системных СИ одного типа; - определение "типовых" характеристик метрологических свойств в соответствии с настоящей методикой по этим системным СИ; - распространение результатов активных метрологических испытаний, характеризующих типовые метрологические свойства на всю партию системных СИ данного типа; - осуществление мероприятий по метрологическому обслужива нию системных СИ в составе агрегатных ИИС в соответствии с полученными "типовыми" характеристиками метрологических свойств по результатам активных метрологических испытаний.
При этом с целью повышения точности и достоверности получаемых результатов рекомендуется отдавать предпочтение большим значениям величин п и m , выбираемых согласно п.3.2.1 и п.4.2.5 соответственно. "Индивидуальный" подход целесообразно использовать при комплектации или компоновке ИИС на объекте. "Индивидуальный" подход предполагает: - проведение активных метрологических испытаний каждого экземпляра системных СИ одного типа или различных типов; - определение "индивидуальных" характеристик метрологических свойств в соответствии с настоящей методикой; - осуществление мероприятий по метрологическому обслуживанию системных СИ в соответствии с полученными "индивидуальными" результатами активных метрологических испытаний.
При этом с целью сокращения затрат времени на проведение активных метрологических испытаний допускается отдавать предпочтение меньшим значениям величин п и пл э выбираемых согласно п.3.2.1 и п.4.2.5 методики соответственно.
Вопросы прогнозирования временных изменений характеристик погрешности по результатам МК системных СИ
Поскольку процедуры МК современных ИИС предусматривают получение информации в числовой мере о состоянии MX входящих в ИК системных СИ, то, используя соответствующие методы обработки и анализа этой информации, можно судить о процессах изменения во времени MX и других интересующих характеристик, а следовательно, осуществить их прогнозирование на некоторый интервал времени вперед, что, в свою очередь, позволит принять конкретные решения о проведении профилактических мероприятий по метрологическому обслуживанию с целью обеспечения и поддержания требуемого уровня метрологической надежности как системных СИ, так и ИИС в целом.
К настоящему времени вопросам оценки и прогнозирования характеристик различных процессов посвящен ряд работ /82, 84-95/, в которых изложены различные методы, методики и способы прогнозирования, однако все они основаны на двух подходах: математическом и эвристическом. Соответственно, и тем и другим методам прогнозирования присуши свои преимущества и недостатки. Так методы эвристического прогнозирования обладают, в известной мере, субъективным характером результатов прогнозирования, сложны и достаточно трудоемки. Однако несомненным достоинством методов эвристического прогнозирования является возможность избежать грубых ошибок, особенно в области скачкообразных изменений прогнозируемой величины.
Достоинствами методов математического прогнозирования явля ются объективность получаемых результатов прогнозирования при правильно выбранной модели, а также возможность алгоритмизации процессов обработки исходной информации и собственно прогнозирования. Однако при использовании этих методов необходимо четко сформулировать математическую модель прогнозируемых процессов. Поэтому выбор и обоснование модели, описывающей исследуемые процессы, является одним из основных вопросов математического прогнозирования. Здесь стоит подчеркнуть одно существенное обстоятельство. Используя современные ЭВМ, не представляется сложным перебрать достаточно большое количество разных функций или видов моделей, аппроксимирующих исследуемые процессы, в надежде получить искомый результат. Однако было бы ошибочным считать найденную зависимость наилучшей только потому, что она дает хорошее приближение, если она нисколько не соответствует реальным физическим или техническим свойствам и особенностям исследуемых процессов. Поэтому в любой задаче прогнозирования при выборе соответствующих моделей, в первую очередь, следует рассматривать физически обоснованную конкретную функциональную форму независимо от того, была ли она получена с помощью аналитических выводов или благодаря какой-нибудь другой информации о свойствах исследуемых процессов.
Для решения задач МК агрегатных ИЙС с учетом современных тенденций в измерительной технике целесообразно применять методы статистического прогнозирования. При этом сущность статистического прогнозирования /82/ заключается в использовании имеющихся данных о некоторых характеристиках прогнозируемого процесса, обработке этих данных статистическими методами, получении адекватной прогнозирующей модели, и вычисление с помощью этой модели характеристик процесса в заданный момент времени.
Процедуру статистического прогнозирования можно условно разделить на следующие этапы: - сбор и подготовка данных; - выбор и обоснование математической модели прогнозируемого процесса; - обработка статистических данных для определения неизвестных параметров модели и получение зависимости, связывающей подлежащие прогнозированию характеристики процесса со временем и (или) рядом известных переменных; - собственно прогнозирование, т.е. вычисление интересующих характеристик процесса в заданный момент времени и (или) при заданных значениях других известных переменных.
Поскольку сбор и подготовка исходных данных на практике часто сопряжены с наличием различных случайных возмущений, искажающих истинные значения прогнозируемого процесса, а статистические методы прогнозирования представляют собой разомкнутую систему, на вход которой поступают реальные статистические данные об исследуемом процессе, то все ошибки на ее входе непосредственно сказываются на ее выходе, т.е. на точности прогноза, даже если модель процесса выбрана правильно и вся обработка производится с необходимой точностью. Поэтому уже на первом этапе прогнозирования требуется особое внимание исследователя.
Неменыпую важность в прогнозировании характеристик исследуемых процессов приобретает выбор и обоснование модели, связывающей прогнозируемые величины с известными или заданными переменными.
