Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Систематизация типовых задач контроля параметров объектов общественного производства и выбор метода решения задачи распознавания качества состояния параметра объекта 13
1.1. Некоторые типовые задачи контроля информации 13
1.2. Качественная интерпретация задач допускового контроля 17
1.3. Выбор метода решения задачи 20
1.4. Методика построения гистограмм распределения экспериментальных данных 26
Выводы 42
ГЛАВА 2. Разработка решающих правил и определение зон достоверности обнаружения событий 44
2.1. Состояние вопроса и постановка задачи главы 44
2.2. Решающие правила принятия решения о качестве состояния параметра объекта . 48
2.3. Выбор.оптимального значения показателя точности результатов измерений при контроле информации 52
2.4. Исследование зависимости зоны неопределенно обнаруживаемых событий от размеров поля технологического допуска 62
2.5. Зависимость зоны неопределенно обнаруживаемых событий от закона распределения погрешностей измерения. 70
2..6 Определение оптимального размера показателя точности расчета удельного расхода топлива на выработку электрической и тепловой энергии; (на примере работы. ТЗЦ ЗАЗа) 78
Выводы 87
ГЛАВА 3. Свойства системы контроля, формирующие класс неопределенно обнаруживаемых событий 89
3.1. Постановка задачи 89
3.2. Зависимость класса неопределенно обнаруживаемых событий от корреляционных свойств контролируемого процесса 90
3.3. Класс неопределенно обнаруживаемых событий при коррелированности погрешности измерений с контролируемым параметром 92
3.4. Зависимость класса неопределенно обнаруживаемых событий от смещенности номинального значения. поля допуска 103
Выводы .107
ГЛАВА 4. Повышение эффективности контроля информации в классе неопределенно обнаруживаемых событий
4.1. Постановка задачи . 106
4.2. Алгоритм пересечения зон 108
4.3. Повторный контроль качества состояния параметра объекта .116
4.4. Усреднение результатов измерения класса неопределенно обнаруживаемых событий 119
Выводы 124
ГЛАВА 5. Методика нормирования допустимой погрешности измерений при контроле информации 125
5.1. Состояние вопроса и постановка задачи 125
5.2. Допустимая погрешность результатов измерения при контроле информации 128
5.3. Зависимость допустимых значений погрешности измерений от свойств системы контроля ТЗЇ
5.4. Инженерная методика определения зоны неопределенно обнаруживаемых событий и допустимой погрешности измерений при контроле информации 133
Выводы
Заключение 137
Литература 140
Приложение
- Некоторые типовые задачи контроля информации
- Решающие правила принятия решения о качестве состояния параметра объекта
- Зависимость класса неопределенно обнаруживаемых событий от корреляционных свойств контролируемого процесса
- Повторный контроль качества состояния параметра объекта
Введение к работе
Решениями ХХУ и ХХУІ съездов КПСС определено, что решающим фактором повышения эффективности общественного производства и улучшения качества продукции является проведение единой технической политики во всех отраслях народного хозяйства путем, все более интенсивного ускорения научно-технического прогресса, интеграции науки с производством, широкого внедрения прогрессивной техники и технологии, обеспечивающих повышения производительности труда, качества продукции. Оценка качества продукции не обходится без операции контроля параметров объекта, которые обычно постоянно изменяются во времени. Конечным этапом операции контроля является распознавание качества состояния объекта. Общепринято считать, что на достоверность распознавания качества состояния объекта существенное влияние оказывает точность измерения характеризующих его параметров. Эффективная реализация функции контроля крайне затруднительна из-за погрешностей измерения контролируемой величины. Погрешности измерений в системах контроля вообще и автоматического в частности приводит к экономическим потерям. Например, по данным /і/ экономические потери от неточности информации составляют 2С 25$ от эффективности внедрения АСУ ТІЇ; установлено, что неточный учет количества продукции, снижает технико-экономические показатели производства и мало стимулирует использование внутренних резервов производства /2/; при оптимизации технологических режимов за счет погрешности результатов измерений наблюдаются отклонения параметров режима от оптимума, что увеличивает удельные затраты в производстве и влияет на себестоимость продукции /3 5/; погреш ность измерения влияет на достоверность контроля качества продукции. При этом экономические потери от брака контроля образуются от, так называемых, лонного и необнаруженного брака А,б 14/, иными словами экономические потери при контроле образуются за счет того, что система контроля, отображая множества точек пространства контролируемого параметра на множества решений, допускает ошибки.
Исследованию влияния погрешности измерений на качество контроля, повышению достоверности контроля, расчету вероятностей ошибок контроля, расчету требуемой точности измерений при заданных значениях вероятностей ошибок контроля, построению и оптимизации планов контроля посвящена весьма обширная литература /6443/,
В решении задач оценки и повышения качества функционирования систем контроля и, в частности автоматического, следует отметить заслуги советских ученых, В решении вопросов определения качества систем контроля существенный вклад внесли Бородачев Н.АФ, Шенброт й.М#, Лцкович ЭЛ., Дунаев Б. и многие другие. В работах этих ученых определение качества контроля завершалось оценками вероятностей необнаруженного и ложного брака контроля или вероятностями ошибок первого и второго рода. Существующая практика определения качества измерений в задачах контроля выражалась обычно в том, что по тем или иным техническим, либо экономическим соображениям задавались некоторые разумные величины вероятностей ошибок первого и второго рода, обусловленные погрешностью измерений. При этом процедура контроля строилась так, чтобы обеспечить заданные значения вероятностей ошибок контроля /6+13,15+18,42,43/.
Однако задание ошибок контроля в виде вероятностей отражало скорее статистический, т.е. усредненный показатель качества контроля и не являлось информативным при единичных актах контроля информации. Иными СЛОЕЭМИ, существующая практика МетрОЛОГИЧеСКОГО Обеспечения ИЗМереНИЙ При КОНТрОЛе НЄ ПОЗЕОЛЯ ла дифференцировать отдельные точки пространства контролируемого параметра по достоверности обнаружения событий и лишала тем самым возможности применения статистических приемов обработки к ограниченной совокупности результатов измерений•
Е этом плане существенное значение приобретает процедура установления дезинформационного действия погрешности измерений, при которой по информации о погрешности измерений параметра и другим Факторам Е пространстве контролируемого параметра безошибочно определяются зоны с достоверным и неопределенным обнаружением событий. Существующая теория измерительных устройств, например, не решила до конца эту проблему комплексно. В частности, обоснование значения погрешности с позиции теории информации ограничилось только определением дезинфоркационного действия погрешности в виде энтропийной мощности помехи, которая зависит лишь от вида закона распределения случайной погрешности измерительного устройства. Поэтому Е понятие качества измерений Есе еще вкладывается лишь одна сторона проблемы, которая скорее отражает измерение как самоцель, чем как средство достижения цели.
Отсюда следует необходимость обоснования качества контроля в неразрывном единстве состояния объекта измерения, цели измерения и метрологических характеристик средств измерения параметров объекта и рассмотреть вопрос распознавания качества состояния отдельного параметра объекта как системную задачу /4V
Изложенная краткая характеристика состояния вопроса свидетельствует о том, что разработка новых и совершенствование существующих методов принятия решения о качестве состояния параметра объекта контроля представляется назревшей и актуальной задачей.
Целью работы является разработка методологии, алгоритмов и программ определения зон достоверности обнаружения событий для принятия решения о качестве состояния параметра объекта контроля.
В общем методологическом плане решения поставленной задачи распознавания качества состояния параметра объекта рассматриваются вопросы:
определения зоны неопределенно обнаруживаемых событий в пространстве контролируемого параметра, где проявляются ошибки контроля;
- установления взаимосвязи класса неопределенно обнаруживаемых событий с качеством измерительной информации и свойств контроля;
- формализации процедуры распознавания классов событий путем использования значений зоны неопределенно обнаруживаемых событий в алгоритме распознавание качества состояния параметра объекта;
- определения допустимого значения погрешности измерений параметра, исходя из технологических условий контроля.
Задачи, сформулированные выше, являются в постановочном аспекте новыми Решение их, по нашему мнению, позволит ответить на чрезвычайно важный как в практическом, так и в теоретическом плане вопрос о правомерности использования зоны в пространстве контролируемого параметра, где проявляются ошибки контроля, как показателя качества контроля во взаимосвязи его с погрешностью измерения значений контролируемого параметра. Это позволит выразить, согласно ГОСТ 8.011-72, показатель качества контроля интервальным значением погрешности, измерений, при котором пространство контролируемого параметра автоматически: и. безошибочно разбивается на зоны с доатоверным и неопределенным обнаружением событий. Благодаря этому будут созданы объективные предпосылки, в частности, для корректного решения задач нормирования допустимых значений погрешности измерений параметра технологического процесса при контроле по двухстороннему допуску. С этой позиции в работе обосновывается взаимосвязь погрешности измерений параметра при контроле с показателем качества контроля и на основании этого предлагается методика нормирования, допустимой погрешности измерений в системе контроля информации о состоянии, объекта.
Задача решается на основе метода статистических испытаний с программной реализацией на ЭВМ законов (моделей) распределения значений контролируемого параметра и погрешностей его измерения, а также способа контроля.
Результаты решения поставленных задач нашли отражение в пяти главах диссертационной работы.
В первой главе анализируются типовые задачи контроля параметра различных отраслей народного хозяйства и обосновывается принятый метод решения задачи. Из всего перечня видов (способов) контроля рассматривается контроль с симметричными, относительно номинального значения контролируемого параметра, заданными значениями порога (допустимое отклонение параметра). Исследуется и разрабатывается методика построения гистограмм распределения случайных величин с оптимальным группированием исходных данных. Приводятся алгоритмы имитации случайных ска --лярных и векторных погрешностей на ЭЦВМ.
Во второй главе исследуется взаимосвязь числовых характеристик погрешности измерений параметра с зоной неопределенно обнаруживаемых событий в пространстве контролируемого параметра, где проявляются ошибки, контроля Обосновывается выбор оптимального значения зоны неопределенно обнаруживаемых событий пра условии некоррелированности погрешности, измерений с контролируемым параметром Исследуется зависимость класса неопределенно обнаруживаемых событий от размеров поля допуска, закона распределения погрешности результатов измерения и приводится пример определения интервального значения погрешности расчета удельного расхода топлива на выработку электрической и, тепловой энергии на примере работы ТЭЦ Волжского автозавода.
В третьей главе исследуется влияние на значение зоны неопределенно обнаруживаемых событий степени, коррелированности/ погрешности результатов измерений и. контролируемого параметра, смещенности центра поля допуска относительно математического ожидания контролируемого параметра, а также корреляционных свойств контролируемого параметра.
Задачи повышения уровня достоверности распознавания качества состояния параметра объекта за счет обработки результатов измерений в классе неопределенно обнаруживаемых событий;исследуется в четвертой главе.
Пятая глава посвящена практическое применению теоретических и. методических разработок предыдущих глав для решения, задачи нормирования допустимой погрешности: результатов измерений в допусковом контроле.
В заключении- резюмируются основные результаты и формулируются рекомендации по их практическому применение.
Установленная взаимосвязь параметров случайной погрешности измерения контролируемого параметра с зоной неопределенно обнаруживаемых событий, где проявляются ошибки контроля, созданные объективные предпосылки для корректного решения задачи определения зон достоверности обнаружения событий, разработанная методология комплексного подхода к решению задачи нормирования допустимой погрешности результатов измерений при контроле информации характеризуют научную новизну диссертационной работы.
Практическая ценность определяется возможностью качественной интерпретации процедуры контроля информации., лишенной субъективности за счет формализованного использования зоны неопределенно обнаруживаемых событий в алгоритме распознавания качества состояния параметра объекта. Разбиение пространства контролируемого параметра на зоны с достоверным и неопределенным обнаружением событий позволяет применять дополнительные приемы обработки информации к ограниченной совокупности результатов измерения и способствует тем самым повышению оперативности и достоверности распознавания Учет взаимосвязи зон достоверности обнаружения событий с параметрами погрешности измерений и свойств контроля, в алгоритме распознавание, позволяет сузить зону неопределенно обнаруживаемых событий»
Работа выполнена в институте энергетики и автоматики АН УзССР в соответствии с координационным планом НИР по программе 0.Ц.026 "Автоматизация управления технологическими процессами,-производствами, машинами, станками и оборудованием с применением мини-ЭВМ и микро-ЭВМ" (задание 01.08) и комплексной программой по проблеме "Метрологическое обеспечение измерительно-информационных систем 1 на 1981-85 гг. Госкомитета СССР по стандартам на тему "Прикладные программы по расчету подобласти дос товерного обнаружения событий в системах контроля на стадии их проектирования".
Результаты отдельных этапов работы переданы в Республиканский фонд алгоритмов и программ, во Всесоюзный научно-исследовательский институт метрологии и управляющих систем (ВНИИМиУС), внедрены на ТЭЦ Волжского автозавода, в РЭУ Куй-бышевэнерго, а также опубликованы в центральных и республиканских научно-технических изданиях.
Ожидаемый экономический эффект от правильного использования информации- о погрешностях расчета технико-экономических показателей работы ТЭЦ Волжского автозавода в процедуре контроля, составляет 78 тыс.рублей в год.
Некоторые типовые задачи контроля информации
Как известно, задачи управления энергообъединениями весь - 14 ма разнообразны. В частности, с помощью автоматизированных систем управлений решаются вопросы оптимального ведения режима, противоаварийного управления, регулирования мощности, напряжения и частоты Аб/.
Применительно к управлению по частоте, активной мощности, и ее перетокам по линиям электропередач адаптивное управление в первую очередь должно учитывать условия работы объединения в нормальном и возмущенном режимах. В нормальном режиме необходимо, по возможности, минимизировать вмешательство устройств управления в работу системы. В возмущенном режиме в некоторых случаях необходима предельно быстрая реакция системы управления с тем, чтобы избежать значительного отклонения частоты, являющейся одним из основных показателей качества энергии. Как в. одном, так и в другом случаях контроль режимных параметров реализуется по допуску, крайние границы которого относительно нормированной величины могут быть либо симметричными, либо асимметричными..
б) Допусковой контроль измерительной аппаратуры /15/
Радиоизмерительные приборы характеризуются погрешностью. измерения величины или погрешностью ее воспроизведения, например, частоты или напряжения; коэффициента преобразования; параметров формы сигналов и т.д. Пусть действительные параметры обозначены через Sj , а данный прибор характеризуется /Z параметрами. (t=/7A/).
В соответствии с требованиями нормативных документов параметры приборов должны удовлетворять некоторым условиям. Зти условия могут быть двух видов. Двухсторонние допуски. Параметры -ТІ не должны выходить за некоторые допустимые пределы
Таким условиям должны удовлетворять прежде всего ошибки измерения или воспроизведения. 2. Односторонние допуски. Параметры cct- не должны превышать некоторых допустимых значений Я; і С с . Такие требования предъявляются., например, к входному сопротивлению приборов; длительности фронтов и спаду вершин импульсов и т.д.
Решение о том, удовлетворяют ли параметры прибора вышеприведенным условиям, принимают по результатам измерения этих параметров. в) Автоматизированная система управления технологическим процессом синтеза аммиака из коксового газа /47/
Объект автоматизированной системы управления технологическим процессом синтеза аммиака из коксового газа состоит из трех отличающихся по технологии процедур: химической очистки, разделения газовой смеси глубоким холодом и каталитического синтеза.
Коксовый газ освобождается от ненужных компонентов кроме водорода. Водород смешивается с азотом и из полученной смеси синтезируется аммиак. - T6 В оперативном режиме контролируются параметры, оказывающие влияние на синтез аммиака, с помощью системы сбора и обработки информации о ходе протекания процесса.
Производится сравнение значения параметра ЗС і с константами, определенными технологически как регламентные границы. -Выход ЭС/j из регламентированных границ считается нарушением процесса, здесь &ц и &г. - значения параметра, фиксированные в точках первой и второй константы.
г). Автоматическая система управления нагревом металла для прокатного стана
Прокатный стан может рассматриваться как объект управления /48/. Задача управления может быть сведена к отысканию программного движения. При расчете последнего, как правило, используется идеализированная схема движения и делаются некоторые предположения о природе конкретной реализации управляющих воздействий, В реальных условиях управляемый объект в своем движении отключается от программной траектории, что вызывает необходимость применения некоторой системы управления. Задача синтеза сводится к определению такого управления и Є и , которое обеспечивает минимум выбранного критерия.
Решающие правила принятия решения о качестве состояния параметра объекта
В 1.2 было указано, что из-за погрешности результатов измерений границы классов fl0 и /?/ "размываются", образуя класс неопределенно обнаруживаемых событий Sl2 Принятие решения о принадлежности точки (результата измерения) из этого класса к fl0 или J2r обычно связано с вероятностью ошибки (см.рис.16),
Поскольку зона неопределенно обнаруживаемых событий отождествляется с значением Л показателя точности измерений, то задача заключается в определении ее минимального значения, при котором в классе Л2 точка ошибочно, а за ее границами совершенно точно может быть отнесена либо к Яо либо к J2/ щ Такое значение Л названо оптимальным значением показателя точности измерений в процедуре контроля информации Оптимальность понимается в смысле.минимума вероятности неопределенности для класса S2S и отсутствие ошибок вне класса Slu
Обоснуем взаимосвязь погрешности измерений параметра ОС , при контроле информации, с классом JTg
Пуст пространство контролируемого параметра X разбито на непересекающиеся классы Slo и J2/ так, что граница класса Slo соответствует значению границ техноло,-гического допуска (см.рисЛа). Допустим, что вари ации результатов измерения ограничены диапазоном У—- = # #,7,4 а УРа ние связи результата измерения с параметром объекта имеет вид У = &+$ ; С2Л) где - случайная погрешность измерения с математическим ожиданием fiflfj и среднеквадратическим отклонением Cft) О . Пусть действительное значение контролируемого параметра определяется по модели где JZ? / - номинальное значение параметра» /7 - случайная составляющая параметра SC с математическим ожиданием fofltf]& и среднеквадратическим отклонением ь/у/ (? , характеризующая нестабильность действительного значения параметра SC . Следовательно, из (2) имеем С (Х) С( ) Пусть заданы также поля допуска + juu контролируемого параметра ОС относительно номинального значения и отношение
При интервальном способе выражения погрешности измерения и учете формулы (2.1) будем полагать, что действительное значение контролируемого параметра заключено в интервале у-А±Х±у+А , (2.3) где Д - полуинтервальное значение погрешности измерения Для упрощения алгоритма решающего правила /8Є/ перейдем к центрированным значениям результата измерения, т.е. реализуем операцию вида - 50 Первое решающее правило принятия решений: Если . j, . , л . /Х +А/ -/Лу/ ±о то формируется суждение о соответствии состояния контролируемого параметра классу Ла , т.е. Х J2 ,,
Второе решающее правило: Если ,Х -&1-/А,/ и (2.6) /х л/-/л / о то формируется суждение о том, что состояние контролируемого параметра соответствует классу Л , т.е. ОС Є J2f И, наконец, третье решающее правило: Если /эг+-.Л/-/Ау/ 0 и / А/-/Ау/ 0 или (2.7) /SC -Af-/Ay/ 0 и /X +Ah/A/±0, то формируется суждение о том, что состояние контролируемого параметра соответствует классу J2 Здесь J? - это центрированные относительно РС# значения контролируемого параметра. При J2 УО , # заменяются значениями / r ujj/St —AyJ соответственно.
Полуинтервальное значение погрешности измерения связано с погрешностью измерения соотношением вида А К 0-() , (2.8) где /г - безразмерный интервальный множитель, CffJ - среднеквадратическое значение погрешности измерения. -51 -Из приведенных алгоритмов решающих правил следует, что при А-О пространство J2 состоит из двух классов Sla и fli (см.рис.la). При значениях Д 0 оно разбивается уже на три класса с добавлением класса -/ , отра-кающей неопределенность классификации событий согласно ( .7). Границы класса S23 зависят от принятого значения Л и ограничены крайними значениями Л" = d# + А которые нетрудно получить из (2 7).
Наличие аддитивной случайной погрешности измерения параметра Я? или при замене в вышеприведенных решающих правилах SC на центрированные ХҐ , согласно І2Л), по значениям результатов измерения могут обнаруживаться ошибки классификации двух видов: отвергается решение о соответствии состояния контролируемого параметра классу М f когда оно верно, т.е. совершается ошибка первого рода; принимается решение о соответствии состояния контролируемого параметра ЭС, классу J? , когда верно противоположное решение, т.е. совершается ошибка второго рода.
Зависимость класса неопределенно обнаруживаемых событий от корреляционных свойств контролируемого процесса
В предыдущей главе анализировались зоны класса Лг при контроле информации.. При анализе делалось допущение, что значения контролируемого параметра эС независимы между собой и распределены по закону равной вероятности. Случайные погрешности измерений коррелированы. со значениями контролируемого параметра и описываются различными законами распределения плотности, вероятности. Как показали дальнейшие исследования зависимость зоны класса J?? в пространстве контролируемого параметра от значений и у / не являются определяющей. Поэтому в данной главе для полноты исследования ставится задача: оценить влияние на значение зоны класса Лг : I) вида закона распределения контролируемого параметра или процесса JC ; 2} величины коэффициента корреляции медду контролируемым параметром JC и погрешностью измерения р ; 3) смещенности середины поля технологического допуска относительно математического ожидания параметра ЗС. .
Решение этих вопросов позволит в проблеме распознавания событий определить номенклатуру параметров контролируемого процесса, характеристик средств измерения, т.е. свойства системы контроля, влияющие на зоны достоверности обнаружения событий в пространстве контролируемого параметра.
Зависимость класса неопределенно обнаруживаемых событий от корреляционных свойств контролируемого процесса
Допустим, что контролируемый параметр описывается как одномерный стационарный процесс, реализуемый на ЗВМ. по реккурентной формуле /88/ где $ (t J случайная величина, распределенная по равномерному закону в интервале /-1,+1/. Корреляционная функция такого процесса имеет вид /89/ fatXt-1 = V /. (3.2) Коэффициенты іД и 3 в формуле (3.1) определяются следующим образом: Умножив (3.1) на 3C(i-iJ . получим Жі)х (I- iJ=Jxs(i- і)+3$ (Щі -1) - (3.3) Допустим, что математические ожидания процесса ОС и случайной величины $ (і) равны нулю. Определим от обеих частей выражения (3.3) математические ожидания. Так как (i J и X(l-iJ в (3.1) некоррелированы между собой, то математическое ожидание их произведения равны нулю. Следовательно, CO/[x(i)X(C-l)]=J//r (X) г (3J+) где jU?(3C) - дисперсия процесса JC . Разделив левую и правую части (3.4) на jU (X) , получим
Таким образом, коэффициент Jf уравнения. (3.1) равен коэффи - 91 -циенту корреляции между значениями процесса ЗС , разделенными интервалом дискретности " .
Для определения коэффициента S выполним следующую операцию. Умножим левую и правую части уравнения (3,1) на р (І). Получим
Пример результата решения задачи распознавания качества состояния параметра, описываемого (3.1), иллюстрируется в таблице 15. В таблице 15 в зависимости от значений интервального множителя А/ В оценке зоны класса f3 представлены значения вероятностей правильной , неопределенной ft и ошибочной о уЗ классификации событий при контроле информации. Данный пример соответствует значениям fi = О,0007,ju = 2,0 и коэффициенту корреляции і[х(і)Х( і)] = +0,5. За счет коррелированное значений JC показатель островершинности Я? закона распределения J равняется д - 0,661. Иными словами, отличие закона распределения параметра СС с коррелированными значениями от ранее рассмотренного распределения с некоррелированными и равновероятными значениями X с показателем 9t = 0,742, подтверждается имитационным моделированием. Там же показано, что при полуинтервальном значении А = 1,57- С( ) безошибочно реализуется процедура разбиения пространства контролируемого параметра на классы с достоверным и неопределенным обнаружением событий. Сопоставляя значение Л с полученным значением, соответствующим распределению 3Z с показателем островершинности д = 0,742 (см табл,їб), можно легко заметить, что значение зоны класса Лд как в одном, так и в другом случае близки. Эта особенность обнаруживается и при других значениях р и уи . Следовательно, зона неопределенно обнаруживаемых событий мало зависит от вида закона распределения контролируемого параметра JC .
Повторный контроль качества состояния параметра объекта
В этом разделе исследуется вопрос о возможности повышения достоверности распознавания путем использования известных принципов многоэтапного контроля /84,92 95/. Отличительная черта предлагаемого метода контроля заключается в том, что при выполнении условия (2.7), т.е. при попадании результата измерения в класс S?j производится повторное измерение параметра до тех пор, пока не зафиксируется однозначно одно из двух решений, а именно: контролируемый параметр классе J2ф , либо в—J?/. В таблице приведены данные о вероятности ошибок первого родами второго рода л , а также неопределенности X при повторном контроле информации, использующем значение зоны класса J? . Последний» как это было ранее оговорено, представляется через интервальный множитель // Из таблицы следует, что с увеличением значений // вероятность правильной У классификации событий возрастает, приближаясь к 1,0; ошибки первого Ы. и второго j5 родов уменьшаются, приближаясь к нулю Вероятность же неопределенности /f классификации событий во всем диапазоне интервальных множителей // равна нулю. Поскольку нас интересует в основном характер перераспределения вероятности неопределенности событий в зависимости от значений интервального множителя // , то сравним между собой результаты оценки качества повторного контроля, приведенные в таблице 19 и 2. Последняя, отражает качество обычного контроля информации. Из сравнительного анализа данных, содержащихся в таблицах, можно заключить, что при повторном контроле вероятность неопределенности, в основном равна нулю, а вероятность ошибочной классификации, событий не зна
Повторный контроль эффективен при значениях 0 р 1 0 /96/. Если выдерживается ранее установленное ограничение вида ( Р-J1 -0,26), то достоверность повторного контроля может быть близка к единице. Отличительная особенность повторного контроля - ото увеличение продолжительности процедуры контроля. Она монет быть выражена средним объемом Nap дополнительных измерений, приходящихся на одну ошибку классификации событий. На рисунке приведена зависимость Afcp -ffflj Как видно из рисунка, с увеличением значений р f средний объем выборки резко возрастает и при f = 0,15 (см.рис.28 кривая I). средний объем дополнительных измерений имеет максимальное значение. При f 0,15 Сем.рис.28 кривая 2) средний объем дополнительных измерений уменьшается за счет образования неустранимой ошибки первого рода В 4.2 установлено, что использование алгоритма пересечения зон в распознавании событий не обеспечивает безошибочную классификацию событий. С его помощью возможно лишь свести к нулю ошибки второго рода за счет увеличения ошибок первого рода, если выполняется условие р 0,08, и минимизировать сумму ошибок классификации событий, если значения -р 0,46 Еолее эффективным является алгоритм повторного контроля, уступая алгоритму пересечения зон в продолжительности контроля В данном разделе рассматривается метод усреднения результатов измерений, принадлежащих классу неопределенно обнаруживаемых событий. Усреднение реализуется по выборке с переменным объемом. Переменность объема выборки определяется тем условием, что процедура усреднения результатов измерения осуществляется до тех пор, пока не зафиксируется по результатам усреднения одно из двух решений: контролируемый параметр в классе У?в , либо в - J}f .
С учетом .вышеизложенного в программу (Приложение I), имитирующую процедуру контроля информации введена подпрограмма, осуществляющая усреднение результатов измерений в классе Jl . Последовательность работы подпрограммы усреднения описывается следующим образом. По результату измерения у процесса SC(J определяется класс события, к которой принадлежит значение т/. При попадании в класс J72 включается подпрограмма суммирования результатов измерения.
