авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 11 |

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НАУЧНЫЙ СОВЕТ РАН ПО ПРОБЛЕМАМ МАШИНОВЕДЕНИЯ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ УЧРЕЖДЕНИЕ ...»

-- [ Страница 3 ] --

Наиболее эффективным инструментом является использование избыточной независимой информации, который может быть реализован как через межлабораторные сличения, так и через создание избыточности в рамках одной измерительной системы.

Литература 1. Федеральный закон № 102-ФЗ от 26.06.2008 г. "Об обеспечении единства измерений 2. OIML D 5 Principles for the establishment of hierarchy schemes for measuring instruments 3. МИ 3290-2010 «ГСИ. Рекомендации по подготовке, оформлению и рассмотрению материалов испытаний СИ в целях утверждения типа»

4. Фридман А.Э. Основы метрологии. Современный курс.- С.-Пб.: НПО «Профессионал», 2008.- 284с.

5. ГОСТ 8.565-99 «ГСИ. Порядок установления и корректировки межповерочных интервалов эталонов»

6. РМГ 74-04 «ГСИ. Методы определения межповерочных и межкалибровочных интервалов СИ»

7. OIML D 10 Guidelines for the determination of calibration intervals of measuring instruments 8. ГОСТ Р ИСО/МЭК 17025-2001 «Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий»

9. МИ 1832-88 ГСИ. Сличения групп средств поверки одинакового уровня точности.

Основные правила 10. МИ 50.2.050-05 ГСИ. Средства поверки одинакового уровня точности. Проверка качества поверочных и калибровочных работ посредством межлабораторных измерений.

11. МИ 2236-92 ГСИ. Средства поверки одинакового уровня точности. Правила выполнения контроля методом межлабораторных сличений.

12. Р.50.4.006-2002 «Межлабораторные сравнительные испытания при аккредитации и инспекционном контроле испытательных лабораторий. Методика и порядок проведения»

13. ISO 13528 «Статистические методы при межлабораторных экспериментах, проводимых с целью проверки качества испытаний»

14. ГОСТ Р 8.563 «ГСИ. Методики выполнения измерений»

15. ГОСТ Р ИСО 5725-2002 «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений».

УДК 621. АЛГОРИТМЫ ВЕРОЯТНОСТНОГО КОНТРОЛЯ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ Ефремов Л.В.

Учреждение РАН «ИПМаш РАН», Санкт-Петербург Большинство национальных и международных документов по стандартизации (ИСО, ГОСТ, РМГ и др.) посвящено главной задаче метрологии – обеспечению точности (правильности и прецизионности) методов и результатов измерений [2…7 и др.]. Это необходимо для сличения эталонов, сравнительной оценки работы лабораторий, исследования структуры неопределенностей многофакторных измерений и выполнения ряда других метрологических процедур.

Исходными данными для решения таких задач обычно служит выборка многоразовых измерений объемом n, имеющая среднее квадратическое отклонение (СКО) и среднюю арифметическую величину xср. Согласно метрологическим стандартам [8] выборка измерений не должна содержать систематических погрешностей и тогда оценку точности измерений определяют по доверительным границам Xв,н для заданной двухсторонней вероятности. Применительно к терминологии из теории неопределенностей понятие о средней квадратической ошибке среднего заменяется понятием о стандартной неопределенности u и тогда доверительные границы можно оценить по расширенной неопределенности U с учетом коэффициента охвата K() u = u ( xср ) = (1) n U = K ( ) u (2) xср ± K ( ) u X в,н = xср ± U = (3) Таким образом, теория точности измерений базируется на оценке и анализе характеристик рассеяния выборки при исключенной систематической погрешности и наш опыт исследований надежности техники показывает, что такой подход не пригоден для анализа метрологической надежности приборов. Дело в том, что основной причиной ухудшения (деградации) состояния большинства средств измерений является накопление систематической погрешности, которую следует оценивать при поверках приборов путем расчета средней погрешности. Процесс деградации СИ не трудно показать на простейших примерах. Так показания штангенциркуля будут изменяться по мере изнашивания губок, погрешность отсчета времени хронометрами будет постепенно нарастать (с плюсом или минусом) из-за неправильной установки пружины баланса и т.д. Со временем может изменяться и СКО.

Указанными процессами деградации состояния СИ и объясняется актуальность создания и совершенствования периодической системы поверок и (или) калибровок. Можно отметить, что в отличие от федерального закона [13] международные стандарты [12] предусматривают возможность пересмотра интервалов времени между подтверждениями (МПИ) по результатам поверок, что повышает экономическую эффективность и безопасность эксплуатации СИ.

Этим актуальным проблемам в основном посвящена новая монография автора «Вероятностная оценка метрологической надежности средств измерений». В книге приводятся алгоритмы и программы в математических редакторах MathCAD и EXCEL для расчета вероятностных показателей точности и надежности СИ.

Далее будут показаны некоторые программы, которые разработаны для индивидуального контроля надежности конкретных экземпляров СИ. Система алгоритмов для обоснования МПИ при утверждении типа СИ в монографии имеется, но в этом докладе не рассматривается. Начнем изложение указанной проблемы с принципиального вопроса о мощном критерия, названного запасом метрологической надежности, который является комплексным диагностическим параметром при поверках СИ.

Запас метрологической надежности. Запас метрологической надежности (ЗМН), базируется на понятии о квантиле нормального распределения [9]. Принципиальная особенность этого показателя заключается в том, что объектом исследования здесь выступает выборка объемом n, но не самих измерений, а их погрешности, определяемые относительно эталонной величины измерения.

Для определения ЗМН с помощью вектора погрешностей должны рассчитываться два основных параметра систематическая погрешность hсп и случайная погрешность сл, Кроме того необходимо располагать данными о модуле предела погрешности ha, который является основной метрологической характеристикой любого прибора.

Систематическая погрешность представляет собой модуль средней арифметической погрешности выборки hср, а случайную погрешность при прямых измерениях рассчитывается по известной формуле для СКО выборки [8].

Тогда выражение для запаса метрологической надежности Z можно записать в виде квантиля двухпараметрического нормального распределения вероятности по формуле Z = ha hсп. (4) сл В этой формуле используются модули предела погрешности hа и систематической погрешности hсп для того, что бы корректно учесть их возможное зеркальное нахождение в отрицательной зоне поля разброса величин.

Вероятность является равноценным и очень важным критерием оценки исправности приборов. Напомним, что для расчета вероятности по квантилю нормального закона в редакторе MathCAD имеется специальный оператор cnorm(Z), а в русскоязычных электронных таблицах EXCEL – оператор НОРМСТРАСП[ячейка с квантилем Z].

С помощью предложенных критериев появляется возможность объективно оценивать надежность СИ путем сравнения фактической вероятности или, что равноценно, фактического запаса надежности Z с их допустимыми значениями, которые должны быть регламентированы поставщиком СИ наряду с пределом погрешности.

Следует отметить, что, хотя такой термин и в явном виде вроде бы и не применялся (по данным автора), некоторый опыт нормирования этой величины уже имеется. Такой подход соответствует документации для поверки весов, в которой косвенно сформулировано требование о соблюдении правила трех сигм для первичных поверок. Это значит, что правило трех сигм является частным случаем данного метода оценки исправности СИ. Тогда число «3» это допустимый запас метрологической надежности при соответствующей односторонней вероятности cnorm(3)= 0.99865.

Поскольку ЗМН представляет собой квантиль нормального распределение, то в первую очередь возникает естественный вопрос о причине выбора именного этого закона среди других. Во первых можно сослаться и на большой опыт применения этого закона в метрологии и, в том числе, в связи с использованием правила трех сигм.

В отличие от двух симметричных усеченных распределений (равномерного и треугольного), наличие у него бесконечных «хвостов» защищает СИ от маловероятных негативных событий. Для обоснования этого утверждения выражение ЗМН было встроено в формулы расчета вероятности для треугольного и равномерного закона (фрагмент 1).

Анализ зависимости расчета ЗМН от закона Zz := 0, 0.1.. Нормальный YN( Zz) := cnorm( Zz) Треугольный Равномерный Yt( Zz) := 1 if Zz Yr( Zz) := 1 if Zz Zz 1 2 + otherwise Zz + 1 otherwise 2 6 2 2 3 "ЗМН" "Норм" "Треуг" "Равно" "ЗМН" "Норм" "Треуг" "Равно" YN( 3) Yt( 3) Yr( 3) 1.7321 0.9584 0.9571 Гран := 2.4495 0.9928 1 YN( 6) Yt( 6) Yr( 6) 3 0.9987 1 3 Yr( 3) YN( 3) Yt( 3) Гран = 3 Z := 0.. 3 z := Z Z 0. Корреляция с треугодьным ( ) Вероятность corr YN( z), Yt( z) = 0. 0. Корреляция с равномерным 0. ( ) corr YN( z), Yr( z) = 0. Нормальное 0. Равномерное Треугольное 0. 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 ЗМН Фрагмент На фрагменте 1 показано, что усеченные треугольное и равномерное распределения имеют собственные верхние границы измеряемой величины. Оказалось, что точка перелома функции для вероятности = 1.000 образуется при 3 = 1.732 у равномерного распределения и при 6 = 2.45 у треугольного распределения. Нормальное распределение дает в этих точках значения вероятности 0.957 и 0.9928 соответственно. При Z = равномерное и треугольное распределения дают вероятность равную единице, хотя для нормального закона она составляет 0.9987. Это значит, что рассмотренные усеченные распределения не удовлетворяют правилу трех сигм и с их помощью недопустимо контролировать маловероятные события достижения предельных погрешностей за пределами границ усечений, что крайне важно для обеспечения надежности СИ. Отсюда следует окончательное заключение о правомерности выбора только нормального закона Гаусса для формальной оценки запаса метрологической надежности по формуле (1).

Для эффективного применения ЗМН как критерия оценки исправности СИ необходимо знать допустимые значения этого показателя. По аналогии с правилами поверок лабораторных весов в предлагаемой методике для учета возможной деградации погрешности прибора в межповерочный период введено два уровня предела погрешности и ЗМН. Верхний уровень предела погрешности hВ и соответствующий ему верхний уровень ЗМН ZВ характеризуют исправное состояние СИ при нулевой систематической погрешности при допуске его к работе после поверки.

Нижние уровни ЗМН ZН и предела погрешности hН введены для учета некоторого допустимого увеличения погрешности прибора за межповерочный интервал эксплуатации Tmp. Приближение ЗМН к нижнему уровню ZН увеличивает вероятность отказа прибора и создает необходимость его очередной поверки или калибровки. Поэтому нижний уровень ZН является базовым при нормировании ЗМН, а верхний уровень ZВ назначается по принятому из практики коэффициенту, например равному двум. Такое же соотношение можно применить для верхнего и нижнего уровня предела погрешности.

Естественно, что при введении в обиход понятия о запасе метрологической надежности, каких либо сведений о допускаемых величинах ЗМН не было. Ориентируясь на условную классификацию СИ по признаку последствий отказов [Ошибка! Источник ссылки не найден.] можно рекомендовать в случае отсутствия других предположений принимать нормы по табл. 2.

Таблица Категория ZН Требования по надежности Пример Первая 3 0.9987 Высокие Контроль жизнедеятельности Вторая 2 0.9772 Умеренные Бытовые приборы Третья 1 0.8414 Не высокие, но допустимые Учебные инструменты При эксплуатации приборов удобно применять дополнительные показатели надежности, производные от ЗМН. К ним относятся допустимое значение систематической погрешности hдсп и допустимые скорости деградации ЗМН Vz и погрешности Vh, которые определяются по формулам (6) и (7), hдсп = hВ hН = hВ ZН сл = hВ Kдсп, Z (6) где Kдсп = 1 Н.

ZВ ZВ ZН Vz =, Tмп (7) hВ hН = Vz сл.

Vh = Tмп Допустимую систематическую погрешность hдсп удобно применять для некоторых СИ как норматив при периодических поверках без явного упоминания о ЗМН. Если СИ условно классифицировать по категории последствий их отказов, то при ZВ = 6 получены такие нормативы коэффициента Kдсп с оценкой вероятности.

Таблица Категория Пример назначения СИ ZН Kдсп Первая Контроль жизнедеятельности 3 0.9987 0. Вторая Бытовые приборы 2 0.9772 0. Третья Учебные инструменты 1 0.8414 0. Скорости деградации ЗМН Vz и погрешности Vh являются важными вспомогательными параметрами метрологической долговечности, которые рекомендуются определять по результатам измерения погрешности при поверках. Значение этого показателя можно пояснить на примере понятии о суточной погрешности часов, которая приводит к нарастанию погрешности со временем. Разные приборы имею разную скорость изменения погрешности. В одних случаях погрешность почти не изменяется в течении десятка лет. У других приборов погрешность может возрасти до предела за неделю.

Организация индивидуальной оценки надежности СИ.

Прежде чем приступить к рассмотрению алгоритмов оценки ЗМН целесообразно сформулировать организационные принципы построения периодической системы поверок или калибровок СИ (см. рис. 1) Первая особенность этой системы состоит в различных требованиях к первичным и периодическим поверкам. Первичная поверка должна выполняться перед началом эксплуатации или после ремонта прибора с целью установления исходных показателей метрологической надежности исправного прибора. Эти показатели должны определяться с высокой тщательностью в специальных лабораторных условиях после юстировки и регулировки прибора при нулевой систематической погрешности. В частности для достоверной оценки базовой СКО объем выборки многоразовых измерений должен быть более высоким, чем при периодических поверках, например не менее 25 циклов для каждого эталона.

Рисунок 1. Предлагаемый порядок проведения поверок СИ Высокие требования к первичной поверке позволяют не только получить исходные данные для прогнозирования МПИ, но и своевременно формулировать решение о допуске СИ в эксплуатации.

Периодические поверки могут выполняться в порядке технического обслуживания метрологическим службами более низкого уровня. В частности допустимо ограничиться трех-пяти разовым измерением погрешности с расчетом систематической погрешности и приближенной оценкой СКО с учетом величины, полученной при первичной поверке.

Второй особенностью предлагаемой системы является обязательный входной контроль исправности СИ при его поступлении на периодическую поверку (калибровку) до юстировки с повторной поверкой (калибровкой) после юстировки. Только в таком случае имеется возможность оценить скорость деградации ЗМН и рассчитать остаточный ресурс, как это показано в разделе 3.2.4.

Третья особенность заключается в регистрации истории всех поверок в специальном документе учета (например, паспорте) который должен постоянно находиться в комплекте прибора в бумажном или электронном (рекомендуется) виде. Это предложение позволит не только наблюдать за трендом деградации состояний конкретных приборов, но и решать сложную проблему корректировки нормативов МПИ по мере накопления и обработки информации о результатах поверки и калибровки типовых СИ.

Алгоритмы для первичной поверки. Проверка характеристик сходимости измерений при первичной поверке должна проводиться для выбранных эталонных величин в требуемых условиях испытаний после тщательной подготовки и юстировки прибора. В итоге прибор должен находиться в полностью исправном состоянии.

К основным метрологическим характеристикам, которые рекомендуется определять при первичной поверке, относятся следующие показатели: фактическая систематическая погрешность;

СКО и размах выборки;

нижний ZН и верхний ZВ уровни ЗМН;

а так же допустимая систематическая погрешность для разных ЗМН по формуле (5). При первичных поверках следует обратить особое внимание на достоверность оценки СКО при исправном состоянии прибора за счет максимально возможного объема выборки измерений.

Далее будет приведена программа расчета метрологических характеристик при первичной поверке СИ.

Расчет по программе МИ-2 в редакторе MathCAD относится к надежному СИ, испытания которого выполнены лабораторией ВНИИМ им. Д. И. Менделеева в 2009 году [11]. Исходные данные для расчета и стандартные вычисления основных метрологических характеристик приведены на фрагменте 2. В данном случае создана большая выборка объемом 100 измерений, нормативный предел погрешности составляет 48 мг/м3 (10% от номинала) и применены высокие нормы ЗМН (ZН = 3 и ZВ = 6).

Сравнительно малая систематической погрешность (-1) и СКО (6.8) соответствуют высокому фактическому ЗМН Z = 6.92 ZВ = 6, что дает основание считать эту величину и предел погрешности hа = 48 мг/м3 допустимыми критериями оценки надежности после выполнения первичной поверки. Графики распределения вероятности и ящика с усами на фрагменте 3 косвенно подтверждает причину высоких значений ЗМН – границы предела погрешности значительно отстоят от нулевого тренда рассеяния точек. Кроме того графики эмпирических и теоретических распределений вероятности и плотности распределения подтверждают высокое их согласие с нормальным законом (коэффициенты корреляции 0. и 0.954 соответственно).

Приведенный пример первичной поверки можно назвать образцовым, поскольку относится к явно надежному прибору при использовании выборки измерений большого объема (100 членов). Для проверки влияния качества выборки из рассмотренной большой выборки вырезались участки выборки разного объема, например, объемом их семи членов.

Для такой выборки были повторно рассчитаны метрологические характеристики, которые, как и следовало ожидать, не совпали с исходными величинами.

Сравнение этих результатов на фрагменте 4 показало, что выборка теперь хуже согласуется с нормальным распределением, что видно по ящику с усами и по коэффициентам корреляции. Тем не менее, второй расчет при малой выборке подтвердил высокую метрологическую надежность исследуемого прибора и заключение о допуске его в эксплуатацию. Выполненный анализ еще раз показал неустойчивость СКО, а следовательно и неопределенность измерений при малых объемах выборки, что, однако не создает препятствий для оценки и контроля ЗМН благодаря защитной подпрограмме (8).

n (h h ) i ср hВ h (8) := := if, В, i = n 1 K Z В K Z В где K управляющий коэффициент для настройки СКО в зависимости от цели исследования и качества измерений погрешности. Обычно K = 1 или 2.

МИ-2. Программа для контроля прибора при первичной поверке 1. Постоянные исходные данные a := Объект исследования - алкометр. Эталон, мг/м pd := Нормативный предел погрешность, мг/м Zd := Нижний уровень ЗМН (проект) Zv := Верхний уровень ЗМН (проект) mpi := МПИ, мес 2.Переменные данные - результаты измерений за сеанс, мг/м Вектор образован путем переноса из электронных таблиц EXCEL с применением команды "вставить таблицу" Настройка ско H1 := Ks := n := length ( H1) Число циклов 0 Номера циклов i := 0.. n 1 n = 1...

Вектор погрешности h := H1 a 3. Расчеты средней погрешности, СКО, ЗМН и ВНДП до нормального закона pd Hs := if := Var( h ) pd pd Hs := mean( h ),, Z := Ks Zv Ks Zv Hs = 1 = 6.794 Z = 6.918 P := cnorm( Z) = Фрагмент 4. Графики веротятности и плотности распределения i Распределение вероятности h1 := sort ( h ) опытное Pn := i n Теоретическое нормальное Pt( h1) := pnorm( h1, Hs, ) () ( ) Плотность распределения Ft hh 1 := dnorm hh 1, Hs, Опытная плогтность распределения t := 1.2mn, 1.2mn + 0.01.. 1.5mx ( ) bin := ceil( 5 log( n ) ) bin = 10 hgr := histogram bin, h 1 j := 0.. bin hgr fu := h1 h1 hgr 1 n = hgr bin 0. Hs Плотность вероятности.

Hs 0. Вероятность 0. 0. 0. 0.4 0. 0. 20 10 20 0 10 20 30 0 10 20 Погрешность Погрешность Опыт опыт Нормальный Нормальный ( ( ) ) = 0. ( ( ) ) = 0. corr Pn, Pt h 1 corr fu, Ft hgr B0 := boxplotgraph ( h 1) () B1 := boxplot h B B1 = 0 1 2 B Фрагмент Сравнение = "Прм" "Факт" "Норм" "Размах" Объем n= "hv" 48 24.911 Сист погр Hs = 4. "hd" 24 12.456 "Zv" 11.561 6 2. СКО = 4. "Zn" 5.781 3 1. B01 Размах "Pn" 1 0.999 0.926 HR = "Pv" 1 1 0.998 Коэф корр вер Kkp2 = 0. "K(2)" 0.827 0.667 0.308 0 1 2 Коэф корр плт Kkf2 = 0. "K(1)" 0.914 0.833 0. "Vz" 0.482 0.25 0. B Фрагмент Программы для контроля погрешности СИ при выполнении периодических поверок. Согласно принятой здесь методологии основными задачами периодической поверки следует считать оценку технического состояния и скорости тренда погрешности при эксплуатации, а так же принятия решения о юстировке и допуске СИ к дальнейшей работе. Программы разработаны применительно к периодической системе поверок и калибровок, показанной на рис. 1.

Рекомендуется обратить внимание на типовое содержание операций каждой периодической поверки. Первой и обязательной операцией должно быть многоразовое измерение погрешности и оценка ЗМН сразу же после поступления прибора в лабораторию. Нарушение этого правила не позволит проверить уровень надежности прибора в случае выполнения юстировки без предварительной поверки СИ. После юстировки производятся повторные многоразовые измерения погрешности с целью принятия решения о дальнейшем использования прибора, т.е. отправки его в ремонт или допуска к эксплуатации до следующей поверки. При наличии соответствующих правовых оснований приводимая ниже программа позволяет корректировать МПИ до следующей поверки путем расчета, так называемого, остаточного ресурса.

Далее будет показаны программы составленная математических редакторах MathCAD и EXCEL.

Программа МИ-6. Сначала более подробно рассмотрим фрагменты с алгоритмами расчетов 5…8 в редакторе MathCAD на примере поверки рассмотренного выше прибора.

Рабочая область алгоритма расчета после раздела с исходными данными состоит из следующих этапов и подразделов. Первый этап посвящен результатам поверки перед юстировкой прибора. На фрагменте 5 приведен исходный вектор выборки погрешности измерений объемом 5 циклов и расчет метрологических характеристик перед поступлением СИ на поверку. Из расчета видно, что из-за роста систематической погрешности до 22.34 ед. ЗМН снизился с 7.065 до 3.777, но при этом остался в допустимых границах (ЗМН более 3). На этом основании небольшая подпрограмма в конце фрагмента автоматически выдала высокую оценку надежности прибора перед поступлением на поверку. Такая оценка подтверждается в верхней части следующего фрагмента 6, где дана таблица допустимых систематических погрешностей. Из нее видно, что фактическая систематическая погрешность 22.34 меньше допустимой величины 27 при ZН= 3, что соответствует условию Z = 3.777 ZН = 3. Однако, это не значит, что данный прибор будет надежно работать в дальнейшей эксплуатации. Поэтому далее следует подпрограмма расчета ЗМН и остаточного ресурса в случае не выполнения юстировки. Эта подпрограмма является универсальной для всех последующих этапов расчета после выполнения юстировки. Суть этой программы состоит в определении по формулам (9)…(12) следующих параметров:

тренд ЗМН относительно предыдущей поверки Mi, скорости деградации Vi, прогнозируемый ЗМН Zi+ остаточный ресурс до следующей (i +1) -й поверки Ti+1.

Приведенные формулы составлены так, что бы исключать учет отрицательных трендов и нулевых скоростей их изменения, а так же ограничить значения остаточных ресурсов диапазоном от 0 до 2Tk.

Для принятия решения о выполнении юстировки прогнозируемый запас Zi+1 следует сравнить с базовым пределом погрешности ZН и рассчитать остаточный ресурс Тост.

Юстировка должна выполняться в случае, если Zi+1 ZН или Тост Tk..

Расчетом по указанным формулам установлено (в нижней части фрагмента 6), что без выполнения юстировки прибор бы вышел из строя уже через 2.85 месяца, а при отработке 12 месяцев ЗМН составил всего 0.346, что соответствует недопустимо низкой вероятности = 0.635.

МИ-6. Алгоритм оценки исправности при периодической поверке Составлена по результатам измерений перед и после истировки 1. Постоянные исходные данные Запасной A 0 := Объект исследования -алкометр, мг/м2 вариант Предел погрешность, мг/м hpr := 0.1 A 0 ZV := Допустимые уровни ЗМН Ссылка:E:\Мои документы\книга3\Программы\ПИ-2.xmcd по результатам первичной поверки Базовый Верхний ZV := 7.065 СКО ZD := 3 := 6. Нормативный МПИ Фактический МПИ Tk := 12 Tf := 11. Настройка ско Ks := 2. Измерения перед юстировкой Переменные данные - результаты измерений за сеанс X1 := Объем выборки 1 498. 2 499. () n := length X1 = 5 i := 1.. n 3...

x1 := X1 A Выборка погрешности Расчеты метрологических характеристик Нормальный закон. Средняя, СКО и ЗМН, вероятность hpr x1s 1 := if 1, hpr hpr () () x1s1 := mean x1 1 := Var x1, Z1 := Ks ZV Ks ZV () hsp := x1s1 = 22.34 1 = 6.794 Z1 = 3.777 VNDP := cnorm Z1 = 0. Равномерный закон. мин. и макс. погрешность, размах, амплитуда, () () mn1 := min x1 mx := max x1 HR1 := mx mn1 HA1 := 0.5 HR 1 mn1 = 18.17 mx = 30.79 HR1 = 12.62 HA1 = 6. Оценить надежность в прошедший МПИ Надежность1 := "Высокая" if Z1 ZD if ZD Z1 "Приемлимая" Надежность1 = "Высокая" "Низкая" otherwise Фрагмент Допустимая систематическая погрешность (образование матрицы).

ZD h Дсп ( z) z := 2 h Дсп ( z) := h V z 1 KДсп := Дсп := cnorm( z) hpr ( ) za := ( "Z" "Gamma" "K.Дсп" "h.Дсп" ) augment z, Дсп, KДсп, h Дсп ( z) ( ( )) ДолСП := stack za, augment z, Дсп, KДсп, h Дсп ( z) "Z" "Gamma" "K.Дсп" "h.Дсп" 3 0.999 0.575 27.618 Сравнить с СсП ДолСП = 2 0.977 0.717 34. hsp = 22. 1 0.841 0.858 41. Прогноз без юстировки ( ) M Тренд M 1 := if ZV Z1 0, 0.01 ZD, ZV Z Скорость Vu1 := = 0. Tf () Прогноз ЗМН Z11 := Z1 Vu1 Tk = 0.346 cnorm Z11 = 0. Надежность2 := "Высокая" if Z11 ZD if ZD Z11 "Приемлимая" Надежность2 = "Низкая" "Низкая" otherwise Cистематиеская после отработки МПИ hpr xss xss 1 := x1s1 + Vu1 1 Tk = 45. Z10 := = 0. Z 1 ZD Z1 ZD Z1 ZD Tr1 := if 0, 0, if = 2. 2 Tk, 2 Tk, 1. Остаточный ресурс Vu1 Vu1 Vu ( ) ЗК1 := if Tr1 Tk, "Юстировка", "Исправен " ЗК1 = "Юстировка" Фрагмент 3. Измерения после юстировки X2 := X2 := X1 x1s1 0 481. Объем выборки 1...

() n 1 := length X2 = 5 i := 1.. n Запасной вариант x2 := X2 A Выборка погрешности Нормальный закон. Средняя, СКО и ЗМН, вероятность 2 := if 2, hpr hpr () () hpr x1s x1s2 := mean x2 2 := Var x2, Ks ZV Ks ZV 2 Z2 := hsp := x1s2 = 2.274 () 2 = 6.794 Z2 = 7.065 VND := cnorm Z2 = Равномерный закон. мин. и макс. погрешность, размах, амплитуда () () mn2 := min x2 mx := max x2 HR2 := mx2 mn2 HA2 := 0.5 HR mn2 = 4.17 mx = 8.45 HR2 = 12.62 HA2 = 6. Допустимая систематическая погрешность.

"Z" "Gamma" "K.Дсп" "h.Дсп" 3 0.999 0.575 27.618 Сравнить с СсП ДолСП = 2 0.977 0.717 34. x1s2 = 0. 1 0.841 0.858 41. Оценить надежность после юстировки Надежность3 := "Высокая" if Z2 ZD if ZD Z2 "Приемлимая" Надежность3 = "Высокая" "Низкая" otherwise Прогнозируемая надежность ( ) M Тренд M 2 := if Z2 ZD 0, 0.01 Z2, Z2 ZD = 4. Скорость Vu2 := Tf () Прогноз ЗМН Z21 := Z2 Vu2 Tk = 2.823 cnorm Z21 = 0. hpr xss Cистематиеская xss 2 := x1s2 + Vu2 2 Tk = 28.819 Z20 := = 2. после МПИ Z2 ZD Z2 ZD Z2 ZD Остаточный ресурс Tr2 := if 0, 0, if 2 Tk, 2 Tk, 1.05 = 12. Vu2 Vu2 Vu ( ) ЗК2 := if Tr2 Tk, "Юстировка", "Исправен " ЗК2 = "Исправен " Фрагмент Tr := 2 T k if Заключение Tk Tr 1.5 T k if 1.5 Tk Tr T k if 0.95 1. = Заключение Tk Tr 0.5 T k if 0.5 0. Tk "Ремонт" otherwise ИТОГОВАЯ ТАБЛИЦА "Пар" "До" "После" "С. погреш." 22.34 "СКО" 6.794 6. "ЗМН" 3.777 7. "ВНДП" 1 = ИТОГ "Тренд" 3.288 4. "Скорость" 0.286 0. "Остат рес" 2.853 12. "ЗМН прогн" 0.346 2. "МПИ, мес" "Юстировка" B0 := boxplotgraph B 1 := boxplot ( X ) (X ) ЯЩИК С УСАМИ x1s 3.61 18. 1. B0 2 20. B1 = 26.935 4. hpr + 0 B0 4. 0 1 2 3 4 5 18. hpr + 0 B0 30.79 8. B0 Фрагмент 0.01 Zi 1 если ( Zi 1 Z ) 0 (9) Mi =, ( Zi1 Z ) в остальных случаях (10) Vi = M i Ti, (11) Zi +1 = Zi Tk Vi, 0 если ( Zi Z н ) Vi 0, (12) Tост = 2Tk если ( Zi Z н ) Vi 2Tk, 1.05 ( Zi Z н ) Vi в остальных случаях.

Фрагмент 7 содержит аналогичные расчеты вектора выборки измерений для случая выполнения повторной калибровки прибора после его юстировки. При этом рассматривается новый вектор X2 с нулевой систематической погрешностью. Расчеты показали, что после юстировки была восстановлена высокая надежность прибора с ЗМН, равным 7.065. Для принятия решения о допуске его к работе был оценен ЗМН при МПИ мес. и остаточный ресурс до следующей поверки. Оказалось, что ЗМН составил 2.823, что несколько меньше нормы ZН = 3. Тем не менее, имеется достаточно оснований принять МПИ равными 12 мес., учитывая приемлемую вероятность не достижения предела погрешности =0.998. Этот вывод подтверждается расчетам остаточного ресурса по формуле 12, где введен пятипроцентный допуск.

Алгоритм расчета показателей после юстировки отличается от варианта измерений до юстировки своей завершающей подпрограммой оценки остаточного ресурса (фрагмент 8), которая автоматически выбирает варианты назначения МПИ, кратных 0.5 нормативного МПИ. При наличии на то правовых показателей это позволяет экономить средства на поверки СИ за счет корректировки МПИ при сохранении высокой надежности.

Завершается фрагмент 8 автоматическим построением итоговой таблицы всего исследования с целью ее сопоставления с представленным ниже расчетом в редакторе EXCEL. В нижней части этого фрагмента приводиться ящик с усами для наглядного сравнения векторов выборок измерений до и после юстировки.

В монографии имеется вариант алгоритма и программы выполнения того же расчета в редакторе EXCEL, результаты которого совпали с расчетом в редакторе MathCAD.

Программа ЭИ-4. Эта программа, составленная в редакторе EXCEL, имеет большое практическое значение для решения ключевой проблемы контроля погрешности СИ, а именно - прогнозирования сроков службы СИ. При этом возможно два варианта применения программы в зависимости от скорости тренда погрешности. Первый вариант относится к СИ с относительно высокой скоростью тренда, когда приходиться после каждой периодической поверки выполнять юстировку и оценивать последующий МПИ.

Такой вариант рассмотрен по исходным данным из расчета по программе МИ-6. Второй вариант применяется для СИ с небольшой скоростью тренда погрешности, когда на основании расчета остаточного ресурса СИ можно продлевать эксплуатацию на один или более МПИ без выполнения юстировок.

ПАСПОРТ УЧЕТА ПОГРЕШНОСТИ ПРИБОРА S T U V W X Y Z 6 Год пост 2006 Эталон 480 Нижной ЗМН 3 Верх ЗМН 7 Верхний предел 48 Нижний 24 ВНДП 0.9987 Норм МПИ 9 Дата 12.05.2011 МПИ, мес Поверка первич № 10 Этап m СКП СиП ЗМН Тренд 1 Прогноз Вывод 11 До юстировки 50 8 0.00 6.00 0.01 Исправен 5. 12 После юстировки 50 8 0.00 6.00 0.01 Исправен 13 Скорость 0.001 Ост. Рес 24.000 Решение Исправен 15 Поверка № 1 Дата 12.05.2012 МПИ, лет 16 Этап m СКП СиП ЗМН Тренд 1 Прогноз Вывод 17 До юстировки 5 8 12.00 4.50 1.5 юстировка 2. 18 После юстировки 5 8 0.00 6.00 1.5 Исправен 4. 19 Скорость 0.136 Ост. Рес 23.100 Решение Поверка 2 Дата 12.05.2013 МПИ, лет Этап m СКП СиП ЗМН Тренд 1 Прогноз Вывод До юстировки 7 8 15.00 4.13 1.88 юстировка 23 2. После юстировки 6 8.1 2.00 5.68 1.88 Исправен 24 3. Скорость 0.144 Ост. Рес 19.503 Решение Исправен Поверка 3 Дата 12.05.2014 МПИ,лет 11. Этап m СКП СиП ЗМН Тренд 1 Прогноз Вывод До юстировки 7 8 18.00 3.75 1.93 юстировка 29 1. После юстировки 6 8 3.00 5.63 1.93 Исправен 30 3. Скорость 0.168 Ост. Рес 16.432 Решение Исправен Поверка 4 Дата 12.05.2015 МПИ,лет Этап m СКП СиП ЗМН Тренд 1 Прогноз Вывод До юстировки 10 8 26.00 2.75 2.88 юстировка 35 -0. После юстировки 7 9 0.00 5.33 2.88 Ремонт 36 2. Скорость 0.240 Ост. Рес 10.226 Решение Ремонт Поверка 5 Дата 12.05.2016 МПИ,лет Этап m СКП СиП ЗМН Тренд 1 Прогноз Вывод До юстировки 9 8 30.00 2.25 3.08 юстировка 41 -0. После юстировки 6 9 0.00 5.33 3.08 Ремонт 42 2. Скорость 0.257 Ост. Рес 9.535 Решение Ремонт Рисунок 2. Рабочий лист программы ЭИ- Программа ЭИ-4 позволяет создавать паспорт учета измерений погрешности конкретного СИ в редакторе EXCEL по мере выполнения поверок (рис. 2). Этот документ предназначен не только для регистрации результаты вычислений ЗМН по программе, но и для автоматического составления заключения об исправности и остаточном ресурсе СИ.

Программа составлена для одного тестового эталонного параметра, который назначается при первичной поверке СИ наряду с другими метрологическими характеристиками.

Внедрение такого документа позволит объективно оценивать тренды погрешности конкретных СИ с целью своевременного выполнения их технического обслуживания и ремонта. Большое значение имеет накопление указанной информации для корректировки нормативов МПИ [10].

Литература 1. JCGM 100:2008 Evaluation of measurement data – Guide to the expression of uncertainty in measurement. Geneva, 2. ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002. «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1. Основные положения и определения.», ГОССТАНДАРТ РОССИИ. Москва 3. ГОСТ Р ИСО 5725-2-2002. «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 2. Основной метод определения повторяемости и воспроизводимости стандартного метода измерений».

ГОССТАНДАРТ РОССИИ. Москва 4. ГОСТ Р ИСО 5725-3-2002. «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 3. Промежуточные показатели прецизионности стандартного метода измерений» ГОССТАНДАРТ РОССИИ.

Москва 5. ГОСТ Р ИСО 5725-4-2002. «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 4. Основные методы определения правильности стандартного метода измерений». ГОССТАНДАРТ РОССИИ.

Москва 6. ГОСТ Р ИСО 5725-5-2002. «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 5. Альтернативные методы определения прецизионности стандартного метода измерений».

ГОССТАНДАРТ РОССИИ. Москва 7. ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002. «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 6. Использование значений точности на практике». ГОССТАНДАРТ РОССИИ. Москва 8. ГОСТ 8.207-76. Государственная система обеспечения единства измерений. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Основные положения 9. Ефремов Л.В. Запас метрологической надежности как критерий оценки исправности средств измерений// Изв. вузов. Приборостроение. 2010. т. 53, № 7.

10. Ефремов Л.В. Оценка интервалов между калибровками с учетом запаса метрологической надежности средств измерений Изв. вузов.

Приборостроение. 2010. Т. 53, № 12. С. 34—40.

11. Ефремов Л.В., Конопелько Л.А., Фатина О.В. Методы прогнозирования сроков метрологических поверок алкометров. Девятая сессия международной научной школы « Фундаментальные и прикладные проблемы надежности и диагностики машин и механизмов». Сборник трудов. СПб.:

ИПМАШ РАН, 2009. Электронное издание на 1 CD-R. «Информрегистр» Рег № 0320902657 от 21.12. 12. ИСО 10012-1:1992 «Требования по обеспечению качества измерительного оборудования. Часть 1. Система метрологического подтверждения для измерительного оборудования»

13. Федеральный закон об обеспечении единства измерений от 26 июня года, № 102-ФЗ УДК 681.586, 620.1. МЕТОДИКА МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО САМОКОНТРОЛЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КАНАЛА ТЕМПЕРАТУРЫ * Захарчук И.И., **Пронин А.Н.

* Военно-космическая академия им. А.Ф.Можайского ** Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д.И.Менделеева Современные нормативные документы [1] рассматривают метрологический самоконтроль информационно-измерительных систем (ИИС) как дополнительный фактор, способствующий увеличению межповерочного или межкалибровочного интервала, так как во время эксплуатации может фиксироваться факт выхода погрешности или ее критической составляющей за допустимые пределы.

Однако для ряда отраслей эта форма метрологического обслуживания может оказаться основной, поскольку иные способы обеспечения единства измерений (классические поверка и калибровка) либо не могут быть применены, либо не позволяют оценить реальную достоверность результатов измерений непосредственно перед принятием ответственного решения при управлении техническим средством или в процессе важного эксперимента [2,3]. Безусловно, эти положения относятся, в первую очередь, к космической технике в процессе ее летной эксплуатации.

В руководящих документах Роскосмоса [4] вопросы метрологического обеспечения космических аппаратов (КА) на этапе летной эксплуатации рассматриваются лишь с позиций совершенствования наземной инфраструктуры.

Основное внимание уделяется созданию эталонной базы для наземной подготовки.

Однако влияние возмущающих воздействий в процессе вывода КА на орбиту, а также факторов космического пространства приводят к необходимости контроля постоянства метрологических характеристик ИИС КА на протяжении всего времени его активного функционирования.

Директивные документы Правительства Российской Федерации устанавливают срок активного существования перспективных КА в 10-15 лет. Тем не менее, обеспечить продолжительность межповерочного интервала для каждого вида датчиков ИИС КА в течение такого времени за счет современных технологий изготовления средств измерений не представляется возможным. Достоверность измерительной информации о величинах, характеризующих состояние и режим работы бортового оборудования, в значительной мере может быть обеспечена методами метрологического самоконтроля.

Для ряда первичных измерительных преобразователей ИИС КА (например, датчиков дистанционного зондирования Земли, и др.) возможна процедура калибровки с использованием наземных эталонов [5]. Особенность бортовых каналов измерения теплофизических величин такова, что использовать методы прямого самоконтроля датчиков, например, согласно [6], как правило, не представляется возможным.

Следовательно, представляется актуальной задача создания системы метрологического самоконтроля, построенной на иных принципах, нежели использование встроенных калибраторов.

Формально задача метрологического самоконтроля может быть сформулирована следующим образом. При заданной структуре R и параметрах W ИИС определить оператор адаптации ИИС к условиям измерений Q, обеспечивающий заданный уровень метрологической исправности P ми (t ) и наработки на отказ t ми : R,W Q R *.W *.

+ P ми (t ) = (.t )d P ми (t и ).

t ми t и.

где (, t ) плотность распределения критической погрешности;

tи межкалибровочный интервал;

(, + ) доверительные границы.

На рисунке 1 представлена структура R типового измерительного канала. В составе канала первичный преобразователь, два вторичных измерительных преобразователей (аналог-аналог и аналог-код), а также вычислительное устройство.

# t CPU Рисунок Вариант реализации оператора преобразующий исходную структуру R к структуре R *, представлен на рисунке 2.

cd s yijk yijk p yijk # t ( CPU x ca yijk t # t Рисунок В структуре осуществлено трехкратное метрологическое резервирование датчика и введена обратная связь с выхода вычислительного устройства на коммутатор через цифро-аналоговый преобразователь. Такой вариант построения первичных преобразователей позволяет применить статистические методы обработки однократных наблюдений.

В качестве опорного значения используются выборки, образуемые разностями парных наблюдений в начале эксплуатации канала, а решение о метрологическом отказе формируется на основе проверки статистических гипотез.

Введение в канал дополнительного измерительного преобразователя позволяет выполнить процедуру прямого метрологического контроля вторичных преобразователей путем сравнения результатов преобразований и процедуру коррекции, в случае наступления метрологического отказа.

Математическая модель измерительного канала представлена ниже. Результат однократного наблюдения определяется как среднее арифметическое результатов обработки y p ijk j = yip =.

Обработка состоит в сравнении кодовой комбинации полученного наблюдения с результатом обратного преобразования наблюдения на преобразователе код-аналог, имеющем более высокие метрологические характеристики, и коррекции наблюдений, при необходимости, на каждом i ом шаге yijk = yijk = f cd ( yijk ) ( fcd ( yijk ) f ca ( yijk ) cd p cd s s cd, p yijk = yijk + ( f cd ( yijk ) fca ( yijk )) ( fcd ( yijk ) f ca ( yijk ) cd s cd s cd cd i =1 n, j = 1 3, k = 1, где f cd ( y ijk ) результат преобразования аналог-код;

s f cd ( y ijk ) результат преобразования код-аналог;

cd cd максимально допустимая абсолютная погрешность аналого-цифрового преобразователя, n объем выборки, k номер выборки.

В процессе производства измерений формируются три выборки объемом n парных разностей результатов обработки наблюдений по каждому датчику ( k ый шаг измерений) dik = yipk yip k = dik 12 1 dik = yi1k yi 2 k = dik, p p d 23 = y p y p = d ik i2k i 3k ik i =1 n, j = 1 3, k =, и вычисляются выборочные моменты. Выборки первого шага измерений ( k = 1 ) и запоминаются.

На каждом последующем шаге измерений осуществляется проверка статистических гипотез об однородности выборок [7] с уровнем значимости 1 H 0 : F ( d k ) = F ( d k2 ) = F ( d k3 ), где - F (d kj ) - функция распределения случайной величины j ой разности наблюдений на k ом шаге измерений.

Если нулевая гипотеза отвергнута, то на k ом шаге измерений проверяются следующие гипотезы H 0 : F ( d11 ) = F ( d k ) H 02 : F ( d12 ) = F ( d k2 ) H 3 : F (d 3 ) = F (d 3 ).

0 1 k Выбор критериев для проверки гипотез зависит от вида распределений случайных величин d1j [8].

Отклонение нулевой гипотезы H 0j позволяет выдвинуть предположение о метрологическом отказе j ого датчика. Для уточнения сравниваются выборочные моменты j ого датчика на первом и k ом шаге измерений.

По показаниям метрологически исправных датчиков на предыдущих шагах измерений методами регрессионного анализа статическая характеристика отказавшего датчика может корректироваться.

Список литературы 1. ГОСТ Р 8.673-2009. ГСИ. Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Основные термины и определения. – М.: Стандартинформ, 2010.

2. Тарбеев Ю.В., Кузин А.Ю., Тайманов Р.Е., Лукашев А.П. Новый этап в развитии метрологического обеспечения датчиков. – Измерительная техника, № 3, 2007, с.

69-72.

3. Пронин А.Н., Сапожникова К.В., Тайманов Р.Е. Контроль достоверности информации, поступающей от датчиков. – Датчики и системы, № 8, 2008, с. 58 63.

4. Приказ Роскосмоса от 4 октября 2010 г. № 149 «О создании Метрологической службы Федерального космического агентства».

5. Косаман С., Грун А. Ориентирование и калибровка изображений системы PRISM КА ALOS – Геопрофи, № 5, 2007, с. 20-24.

6. Измерение температуры датчиками со встроенными калибраторами // А.А.

Саченко, В.Ю. Мильченко, В.В. Кочан. – М.: Энергоатомиздат, 1986.

7. Орлов А.И. О проверке однородности двух независимых выборок // Заводская лаборатория. – 2003, т. 69, № 1, с. 55-60.

8. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006.

УДК 621. АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ ОДНОТИПНЫХ ПРИБОРОВ ОТ ВРЕМЕНИ НАХОЖДЕНИЯ В ЭКСПЛУАТАЦИИ * Конопелько Л.А., *Фатина О.В., **Ефремов Л.В.

* ФГУП «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева, ** Учреждение РАН «ИПМаш РАН», Санкт-Петербург В соответствие с Федеральным законом [6] интервал между поверками (МПИ) средства измерения (СИ) может быть изменен только федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по оказанию государственных услуг и управлению государственным имуществом в области обеспечения единства измерений.

Такие требования создают известные проблемы при эксплуатации приборов ввиду отсутствия права корректировки МПИ по результатам периодических поверок.

Актуальность этих проблем убедительно показана в статье Нижегородского центра стандартизации, метрологии и сертификации [5], где рассмотрены статистические данные за 2001…2003 год о поверке более 5 тысяч счетчиков воды с пятилетним сроком МПИ.

Установлено, что после двух лет эксплуатации погрешность превышала допускаемые пределы у 52% приборов. Аналогичная картина выявлена и для других приборов контроля расхода энергоресурсов. Это значит, что по причине неправильно установленного МПИ потребители вынуждены вносить плату за фиктивный расход воды, газа и тепла. На этом основании предложено дать право метрологическим службам корректировать МПИ исходя из условий и специфики применения СИ и при наличии документально подтвержденных статистических данных.

Для решения поставленной задачи необходимо совершенствовать порядок и методы пересмотра интервалов времени между подтверждениями исправности СИ в соответствии с требованиями международных стандартов [4], которые предусматривают контроль дрейфа систематической погрешности СИ при эксплуатации.

Настоящий доклад направлен на подтверждение актуальности и эффективности новой методики решения указанной проблемы. Доклад содержит результаты сравнительного анализа исправности девяти однотипных приборов с датчиками химического принципа действия. Расчеты выполнены в математическом редакторе MathCAD по методике, основанной на понятии о так называемом запасе метрологической надежности (ЗМН) [1].

Исходной информацией для анализа послужили протоколы реальных измерений погрешности этих приборов при периодической поверке [3]. До момента поверки указанные приборы имели различную продолжительность использования от 2.5 до 6 лет.

Это позволяет изучить вопрос о влиянии возраста СИ на его надежность. Поверки проводилась опытными специалистами в специализированной лаборатории, что гарантирует достоверность измерений.

В основу примененной методики оценки исправности СИ положены следующие принципы организации периодических поверок. Поскольку целью анализа является контроль дрейфа ЗМН из-за накопления систематической погрешности, то допустимо ограничиться трех-пяти разовым измерением погрешности с приближенной оценкой СКО с учетом величины, полученной при более тщательно проведенной первичной поверке.

Второй особенностью предлагаемой системы является обязательный входной контроль исправности СИ при его поступлении на периодическую поверку (калибровку) до юстировки с повторной поверкой (калибровкой) после юстировки. Только в таком случае имеется возможность оценить скорость деградации ЗМН и рассчитать остаточный ресурс.

Фрагмент Фрагмент Таким образом, в качестве основного критерия в расчетах использован не только ЗМН, но и остаточный ресурс, определяемый с учетом скорости деградации погрешности прибора [2]. Примеры расчета в редакторе MathCAD приведены на фрагментах 1…3 программ. При этом, обозначения на фрагментах не совпадают с обозначениями величин в тексте доклада, что не имеет принципиального значения для опытных программистов в этой среде программирования.

На фрагменте 1 приведены постоянные и переменные исходные данные для оценки метрологической надежности всех девяти приборов. В частности к постоянным исходным данным относятся два допустимых уровня ЗМН. Верхний уровень Z В характеризует максимальный запас надежности, который должен иметь исправный прибор после юстировки перед началом эксплуатации. В данном примере Z В = 6, что соответствует паспортному пределу погрешности 10% и вероятности не превышения предела погрешности 1. Нижний (базовый) уровень ЗМН Z Н соответствует минимальной величине (в примере Z Н =2 при = 0.9772) которая не должна быть нарушена при снижении ЗМН по мере нарастания систематической погрешности.

Фрагмент 2 содержит алгоритмы основных этапов расчета сразу для всех девяти приборов, выполняемых в следующем порядке. Сначала рассчитываются средняя погрешность, которая является систематической погрешностью. Затем определяем среднее квадратическое отклонение (СКО) с учетом корректирующей подпрограммы. После этого рассчитываются два варианта ЗМН, который представляет собой квантиль нормального распределения вероятности. Первый вариант определяется для нулевой, а второй вариант - для фактической систематической погрешности. При этом полагаем, что ЗМН с нулевой систематической погрешностью относиться к предыдущей и настоящей поверке после проведения юстировки прибора, а фактический ЗМН – к настоящей поверке перед юстировкой с учетом средней (систематической) погрешности.

Таблица Лет W hсп Z0 Zf V Tm Rost 2.5 11 -0.0139 0.024 4.157 3.5796 0.9998 0.048 12 2.5 80 -0.0208 0.021 4.8 3.8 0.9999 0.167 6 2.5 62 -0.0486 0.012 8.314 4.2724 1 0.337 12 1. 2.5 116 -0.0417 0.021 4.8 2.8 0.997 0.333 6 1. 2.5 251 -0.0833 0.0083 12 2 0.977 0.833 12 3 502 -0.125 0.021 4.8 -1.2 0.115 0.5 12 0. 3.5 316 -0.1736 0.012 8.314 -6.12 0 2.406 6 0. 5 202 -0.2431 0.012 8.314 -11.9 0 3.368 6 0. 6 198 -0.5208 0.0083 12 -50.5 0 10.417 6 Условные обозначения: W - ежегодная нагрузка (цикл/год), hсп - систематическая погрешность со знаком), - СКО, Z0- ЗМН без погрешности, Zf - фактический ЗМН, вероятность, V - скорость деградации ЗМН, Tm - плановый МПИ, Zp - прогнозируемый ЗМН, Rost - относительный остаточный ресурс (к норме) Далее рассчитывается скорость деградации ЗМН и остаточный ресурс в относительных единицах по отношению к нормативному МПИ.

Основные результаты расчетов сведены в таблицу 1, состоящую из столбцов. В первом столбце даны сроки службы приборов в порядке возрастания, а рядом указана нагрузка их работы W (циклы за год). Третий столбец содержит данные о систематической погрешности hсп (со знаком). Далее следуют столбцы с информацией о - СКО, Z0 - ЗМН с нулевой систематической погрешностью, Z f – погрешностью, - вероятности не ЗМН с фактической систематической превышения предела погрешности для квантиля Z f.


В восьмом столбце показана очень важная характеристика для прогнозирования исправности СИ – скорость деградации ЗМН V в период предыдущего МПИ, которая позволила рассчитать относительный остаточный ресурс R ost в последнем десятом столбце.

(1) Rost = Tост Tк Эту величину можно считать критерием исправности прибора после юстировки при условии R ost 1. Это значит, что СИ доработает до следующего МПИ без нарушения базового значения Z Н = 2 (с вероятностью = 0.9772). Из таблицы видно, что этому условию удовлетворяют только первых пять приборов со сроком службы 2.5 года, а остальные четыре приборы возрастом от 3 до 6 лет признаны неисправными, т.к. R ost 1. Однако, эти же данные указывают на принципиальную возможность допустить некоторые приборы к работе на ограниченный срок, равный остаточному ресурсу. Например, шестому прибору со сроком службы года можно было бы разрешить работать еще полгода (12 0.467 = 5,604 6 мес.).

Полученный экспериментальный материал позволяет сделать дополнительные выводы о возможности применения ЗМН для контроля метрологической надежности СИ. Для этого рассмотрим графики на фрагменте 3. В его верхней части применена технология построения, так называемого ящика с усами, хотя выборки измерений состоят всего лишь из трех членов. Из этого графика видно, что выборки погрешности пяти приборов со сроком службы 2.5 года находятся внутри допустимого диапазона ± 10%, а выборки погрешности четырех приборов более высокого возраста – вне него в отрицательном поле погрешностей.

Наибольшее отклонение от допустимой зоны имеет прибор с возрастом 6 лет, хотя при этом у него почти нулевое СКО.

Очень важные вероятностные закономерности вытекают из рассмотрения следующих за ящиком с усами графиков метрологических характеристик, распределенных по принципу возрастания срока службы приборов (в диапазоне от 2.5 до 6 лет). На первом графике построены совмещенные кривые срока службы приборов и их систематические погрешности. Обе кривые возрастают. При этом наблюдается относительно высокий коэффициент корреляции 0.959 между этими показателями. Принципиальное значение имеет проверка согласия графиков для СКО. Малый коэффициент корреляции (0.543) указывает на незначительное влияние СКО на процесс деградации состояния прибора по сравнению с систематической погрешностью. Графики с кривыми остаточного ресурса и ЗМН подтверждают значения этих параметров как критериев оценки исправности СИ.

Таблица ЗМН Лет 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 3 3.5 5 hдсп 0.1389 0.2083 0.4861 0.4167 0.8333 1.25 1.7361 2.4306 5. ZН=1, 0.9998 0.9999 1 0.9974 0.9772 0.1151 0 0 ZВ= Rост 2 2 1.8097 1.9 1.1 0.6333 0.5067 0.3619 0. Заключ OK OK OK OK OK RPR RPR RPR RPR hдсп 0.1389 0.2083 0.4861 0.4167 0.8333 1.25 1.7361 2.4306 5. ZН=2, 0.9998 0.9999 1 0.9974 0.9772 0.1151 0 0 ZВ= Rост 2 2 1.5623 1.4 1 0.4667 0.4374 0.3125 0. Заключ OK OK OK OK OK RPR RPR RPR RPR hдсп 0.1389 0.2083 0.4861 0.4167 0.8333 1.25 1.7361 2.4306 5. 0.9998 0.9999 1 0.9974 0.9772 0.1151 0 0 ZН=3, ZВ= 2 1.8 1.3148 0.9 0.9 0.3 0.3682 0.263 Rост OK OK OK RPR RPR RPR RPR RPR RPR Заключ Результаты выполненных расчетов сведены в таблицу 2. Ее анализ позволяет сделать вывод, что для рассматриваемых приборов оптимальным оказалось сочетание допустимых ЗМН Z В = 6 и Z Н = 2. При этом, после юстировки в эксплуатацию было допущено 5 из 9 приборов. При сочетании Z В = 6 и Z Н = годными признаются только 3 из 9 приборов.

Фрагмент Рассмотренный пример демонстрирует возможность на основе ЗМН не только корректировать текущие МПИ, но и получать объективную информацию для назначения срока службы приборов. В данном случае имеются все основания ограничить этот срок тремя годами. Данный пример позволяет так же поставить вопрос о переменной шкале МПИ в зависимости возраста некоторых типов приборов, подобной неравномерной схеме техосмотров автомобилей.

Не меньшее значение имеет этот метод для сравнения качества однотипных приборов разных фирм для выбора наиболее надежных типов.

Литература 1. Ефремов Л. В. Запас метрологической надежности как критерий оценки исправности средств измерений// Изв. вузов. Приборостроение. 2010. т.

53, № 7.

2. Ефремов Л.В. Оценка интервалов между калибровками с учетом запаса метрологической надежности средств измерений Изв. вузов.

Приборостроение. 2010. Т. 53, № 12. С. 34—40.

3. Ефремов Л.В., Конопелько Л.А., Фатина О.В. Методы прогнозирования сроков метрологических поверок алкометров. Девятая сессия международной научной школы « Фундаментальные и прикладные проблемы надежности и диагностики машин и механизмов». Сборник трудов. СПб.: ИПМАШ РАН, 2009. Электронное издание на 1 CD-R.

«Информрегистр» Рег № 0320902657 от 21.12. 4. ИСО 10012-1:1992 «Требования по обеспечению качества измери тельного оборудования. Часть 1. Система метрологического под тверждения для измерительного оборудования».

5. Мольков В. Ф. Межповерочный интервал приборов учета энергоресурсов - показатель региональный. Энергоэффективность: опыт, проблемы, решения. Вып. 4. 2004. [Электронный ресурс]: ftp://ftp.innov.ru/ nice/ literat/ J4_04/57_58.pdf 6. Федеральный закон об обеспечении единства измеренийот 26 июня года, № 102-ФЗ УДК 621. О ПРИМЕНИМОСТИ КОНЦЕПЦИИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ РАБОЧИХ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ * Сулаберидзе В.Ш., **Ефремов Л.В.

* ГОУ ВПО Балтийский государственный технический университет «Военмех»

** Учреждение РАН «ИПМаш РАН», Санкт-Петербург Руководство по выражению неопределенности измерения [1] к настоящему времени приобрело статус неформального международного стандарта, по крайней мере - в области международных сличений эталонов. Однако для поверки СИ понятие о неопределенности широкого распространения пока не получило и аналитический обзор метрологической литературы и документации позволил обнаружить только один тип СИ, поверка которого полностью базируется на расчете расширенной и суммарной неопределенности.

К таким СИ относятся термометры сопротивления (далее ТС) из платины, меди и никеля изготавливаемые по ГОСТ Р 8.625 – 2006 [3], поверка которых должна выполняться по ГОСТ Р 8.624 – 2006 [2]. Для того, что бы разобраться в правилах поверки ТС по требованиям [3] представилось целесообразным составить программу для расчета расширенной неопределенности поверки прибора «Термоизмеритель ТМ – 12» по исходным данным расчета в статье [4]. Рассмотрим алгоритмы и результаты этого расчета в редакторе MathCAD, которые приведены на фрагментах 1 и 2.

Согласно статье [4] исследования выполнялись с целью обоснования использования ТС в качестве эталонного термометра для поверки других приборов. При этом критерием такого обоснования является расширенная неопределенность, как произведение коэффициента охвата Ko на суммарную стандартную неопределенность usп. В данном расчете при определении usп использовано 8 слагаемых стандартных неопределенностей, характеризующие различные источники рассеяния показаний прибора. Весь расчет можно условно разбить на два этапа. На первом этапе (на верхней части фрагмента 1) рассчитывается суммарная стандартная неопределенность ТС как эталонного термометра (usэ = 0.0179). В бюджет вошло три стандартных неопределенностей – эталонного термометра (ute = 0.0167), от случайных эффектов измерения (utab = 0.0058) и от нестабильности температуры (uts = 0.0029).

Важно констатировать, что исходными данными для этого расчета послужили не результаты измерений, а некоторые постоянные величины.

Так для расчета ute по формуле (1) на фрагменте использован нормативный показатель – предел погрешности ТС (0.05°С), который был поделен на три (видимо исходя из правила трех сигм). Для расчета неопределенности от случайных эффектов utab по ГОСТ следовало бы выполнить не менее 50 отсчетов при испытаниях. Но полагая, что при этом все отсчеты будут давать одинаковые результаты, было приято utab = 0.01/3 (формула (2) на фрагменте).

Происхождение корня из трех можно оправдать применением равномерного закона распределения, но откуда взят коэффициент 0.01 не поясняется. Такой же вопрос возникает при рассмотрении на фрагменте формулы (3) для определения uts. Можно предположить, что таким образом нулевые исходные данные заменяются заведомо малыми величинами, имитирующими пороги чувствительность аппаратуры.

Фрагмент Фрагмент Аналогичный подход применен на втором этапе при расчете общей суммарной неопределенности поверки ТС, которая состоит из пяти стандартных неопределенностей.

Первым слагаемым является уже известная неопределенность эталонного термометра uo1= usэ = 0.0179.

Второе слагаемое представляет собой неопределенность измерений сопротивления uo по формуле (7) для двух значений температур 0°С и 100°С. Оно составляет 1/3 от предела погрешности сопротивления c(t), как линейной функции (5) от температуры. Постоянными составляющими являются и остальные три стандартных неопределенностей – от случайных эффектов uo3 и от горизонтального (uo4) и вертикального (uo5) градиента распределения температур, которые рассчитаны по простым соотношениям (8), (9) и (10) на фрагмент 2-23.

Расчет завершается определением общей суммарной неопределенности поверки usп по формуле (11) и расширенной неопределенности U по формуле (12). При этом результат получен для двух температур. Для 0°С величина U = 0.054, и для 100° величина U = 0.06. На этом основании в статье утверждается, что «прецизионный многоканальный измеритель температуры "Термоизмеритель ТМ-12" может быть использован для поверки ТС классов допуска АА (соотношение практически соответствует требованиям ГОСТ Р 8.624), A, B и C, а также чувствительных элементов соответствующих классов допуска».

Приведенный пример позволяет поставить ряд принципиальных вопросов о перспективе применения подобной методики поверки любых СИ на основе оценки расширенной неопределенности измерений.


Первый вопрос относится к постановке задачи такой поверки. Поскольку в итоге расчета расширенной неопределенности оцениваются доверительные границы исследуемой величины измерений, то это оправдывает в рассмотренном примере присвоение исследуемому ТС статуса эталонного прибора. Однако оценку метрологической исправности СИ в этом расчете найти трудно, поскольку в нем не предусмотрено сравнение фактической и предельной погрешности. Таким путем нельзя следить за дрейфом систематической и случайной погрешности по мере выполнения периодических поверок.

Напомним, что под метрологической исправностью понимается состояние средства измерений, при котором все нормируемые метрологические характеристики соответствуют установленным требованиям. Отсюда вытекает понятие о метрологическом отказе, как о событии выхода метрологической характеристики средства измерений за установленные пределы. Для объективного контроля состояния каждого работающего СИ в статьe [ 5 ] был предложен критерий, названный запасом метрологической надежности Z который представляет собой квантиль двухпараметрического нормального распределения вероятности не превышения предела погрешности ha Z = ha hсп. (1) сл где hсп - систематическая погрешность, равная модулю средней арифметической погрешности, сл - случайная погрешность, равная СКО или стандартной, а не расширенной неопределенности.

Из формулы видно, что отрицательный дрейф запаса Z конкретного экземпляра СИ происходит главным образом по причине накопления систематической погрешности hсп и СКО. Но это невозможно учитывать в предлагаемой схеме оценки неопределенности, что плохо, ибо контроль метрологической исправности каждого работающего СИ и прогноз его состояния (по запасу метрологической надежности) являются основными составляющими повышения качества измерений в любых областях экономической деятельности Ряд вопросов по содержанию статьи [4] связан с тем, что в ней не приведена информация об измерениях и все исходные данные являются постоянными величинами, полученными из справочных источников. Таким способом можно неисправный прибор ошибочно признать исправным и допускать к работе.

Возможно, что приведенные в статье данные являются результатом специальных научных исследований ТС, которые могут быть не доступны измерительным лабораториям при выполнении периодических поверок. Это требует специальных методик, программ и оборудования для испытаний для всех учитываемых источников неопределенности.

Например, в данном случае не сказано, как провести испытания для оценки рассеяния от случайных эффектов измерения, от нестабильности температуры и сопротивления, от градиентов распределения температуры и как разделить эти неопределенности при испытаниях. Выполнялись ли многократные измерения от случайных эффектов при объеме ыборки более 50 членов и как получен коэффициент 0.01 в формуле (2) фрагмента 1.

По-видимому эти вопросы решались поставщиками ТС в процессе разработки уникальных стандартов ГОСТ Р 8.625 – 2006 [3] и ГОСТ Р 8.624 – 2006 [2] с целью соблюдения формальных требований международных Рекомендаций [1].

Приведенная выше информация и пробные расчеты расширенной неопределенности ТС позволяют высказать сомнения в целесообразности широкого ее внедрения по следующим причинам.

Во-первых, результаты расчета расширенной неопределенности характеризуют лишь доверительные границы, внутри которых с заданной вероятностью находится значение искомой величины, что не позволяют однозначно оценивать исправность прибора.

Во-вторых, переход на такую методику требует проведения специальных исследований номенклатуры и классификации различных источников неопределенностей, а также методов испытаний для их определения.

В-третьих, трудно понять причину отказа от прямых измерений погрешности путем сравнения с пределом погрешности с целью проверки исправности СИ.

Рассмотренный пример подтверждает, что концепция неопределенности пригодна для сравнения качества измерений в различных измерительных лабораториях. Однако, для того, чтобы количественно охарактеризовать метрологическую исправность и запас метрологической надежности рабочих СИ, она явно непригодна.

Возможно, что дальнейшая проработка концепции неопределенности и позволит исправить этот ее недостаток, хотя вряд ли в этом имеется смысл, если проблема решается в рамках теории погрешности.

Литература 1. JCGM 100:2008 Evaluation of measurement data – Guide to the expression of uncertainty in measurement. Geneva, 2. ГОСТ Р 8.624-2006 ГСИ. Термометры сопротивления из платины, меди и никеля. Методика поверки.

3. ГОСТ Р 8.625-2006 ГСИ. Термометры сопротивления из платины, меди и никеля. Общие технические требования и методы испытаний.

4. Применение прецизионного многоканального измерителя температуры "Термоизмеритель ТМ-12"при поверке термометров сопротивления в соответствии с ГОСТ Р 8.624 и ГОСТ Р 8. [Электронный ресурс]: http://www.sibecopribor.ru/pub_tm 12_check_tr.html 5. Ефремов Л. В. Запас метрологической надежности как критерий оценки исправности средств измерений// Изв. вузов. Прибор-ение.

2010. т. 53, № 7.

УДК СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ ТВЕРДОМЕРОВ Кумова Ж. В., Чистякова М.Ю., Ефремов Л.В.

Мурманский государственный технический университет, Россия В работах [2…4] была обоснована методика оценки и контроля надежности измерительной техники на основе мощного критерия – запаса метрологической надежности (ЗМН). Для определения ЗМН по выборке многократных измерений должны рассчитываться два основных параметра: систематическая погрешность h сп и случайная погрешность сл, Кроме того необходимо располагать данными о пределе погрешности h a. Тогда выражение для запаса метрологической надежности Z можно записать в виде квантиля двухпараметрического нормального распределения вероятности.

Вероятность является равноценным и очень важным критерием оценки исправности приборов. Напомним, что для расчета вероятности по квантилю нормального закона в редакторе MathCAD имеется специальный оператор cnorm(Z), а в русскоязычных электронных таблицах EXCEL – оператор НОРМСТРАСП[ячейка с квантилем Z].

С помощью предложенных критериев появляется возможность объективно оценивать надежность СИ путем сравнения фактической вероятности или, что равноценно, фактического запаса надежности Z с их допустимыми значениями, которые должны быть регламентированы поставщиком СИ наряду с пределом погрешности.

В порядке проверки эффективности указанной методики были организованы специальные испытания ряда измерительных приборов. Исследованы такие СИ, как микрометры, термометры разного принципа действия, лабораторные весы, алкометры и др. Для примера рассмотрим результаты контроля погрешности и исправности приборов для измерения твердости металлов – твердомеров, которые были исследованы в 2010 году на кафедре технологии металлов и судоремонта Мурманского государственного технического университета [5].

Рисунок 1. Твердомеры: а - «Константа К5У», б – статическая машина Было исследовано четыре твердомера, три из которых представляли собой однотипные машины статического принципа измерений (рис. 1b) разных годов постройки (1957, 1958 и 1981 годы) со сроком службы 53, 52 и 29 лет.

Четвертый твердомер - это современный малогабаритный ультразвуковой твердомер «Константа К5У» (рис. 1a) с набором сменных преобразователей, предназначенный для измерения твердости конструкционных, углеродистых и низколегированных сталей [88]. По принципу действия прибор реализует метод ультразвукового контактного импеданса (UCI - Ultrasonic Contact Impedance).

Суть метода заключается в том, что при калиброванной нагрузке алмазная пирамидка, закрепленная на металлическом стержне, колеблющемся на резонансной частоте, внедряется в материал изделия. Частота колебаний стержня пропорциональна площади отпечатка на объекте контроля, то есть твердости материала.

Целью испытаний являлась сравнительная оценка метрологической надежности приборов с учетом их возраста и принципа действия. При этом использовались уже рассмотренные алгоритмы расчета с некоторыми корректировками представления итоговых результатов. Типовая программа показана на примере измерения твердости по Роквеллу (по шкале HRA) с применением стального конуса [77] и прибором Константа К5У [8]. Такие же расчеты были сделаны при статических испытаниях с помощью стального шарика.

.

Иходные выбрки Исправленные выборки "К5у" "1958" "1957" B02 0 "1957" B2 "1958" "1981" "1981" "К5у" 0 5 0 5 B B t x1s ( (j) ) j T Pnd( t, j) := cnorm Корр := corr Pnd xx, j, pp Корр = ( 0.987 0.969 0.963 0.988) j j Рисунок 2. Применение ящика с усами для сравнения надежности СИ.

В качестве переменных исходных данных применяется матрица из четырех векторов измерений твердости по Роквеллу, которая перенесена из редактора EXCEL. Отметим достаточно большой объем выборки (25 циклов измерений).

Затем образуется вторичная матрица погрешностей путем вычитания из первичной матрицы эталонного значения твердости. Эта матрица не выводиться на печать, а сразу используется для образования четырех векторов ранжированных выборок погрешностей для каждой машины.

Таким образом, были получены исходные векторы измерений погрешности, для которых затем рассчитывались систематическая погрешность h сп, сл, Z и вероятность не достижения предела погрешности. Кроме того, те ж е самые параметры были рассчитаны для исправленной выборки при нулевой систематической погрешности для проверки эффективности возможной юстировки или ремонта машины. Рис.2 демонстрирует сравнение выборок с помощью ящика с усами, построенного в математическом редакторе MathCAD.

Таблица Параметр Роквелл с шариком Роквелл с конусом К5У Машина 1981 1958 1957 1981 1958 1957 Новый Эталон 92.

7 92.7 92.7 72.5 72.5 72.5 84. Объем n 25 25 25 25 24 25 Коэфф. Корр. 0.996 0.985 0.981 0.987 0.963 0.978 0. 2.004 3.296 1.489 2.346 0.854 0.958 2. сл Размах 7.7 12 5 8.9 4.1 3.9 9. -1.568 -4.13 1.744 0 1.956 2.852 0. h сп Расчет для предела погрешности h a = 2 ед. HRA Исходная выборка Z 0.216 -0.65 0.172 0.853 0.515 -0.889 0. 0.585 0.259 0.568 0.803 0.521 0.187 0. Заключение отказ отказ отказ низкий отказ отказ отказ Исправленная выборка Z 0.998 0.607 1.343 0.853 2.933 2.087 0. 0.841 0.728 0.91 0.803 0.998 0.982 0. Заключение низкий отказ средни низкий высок высок отказ Расчет для предела погрешности h a = 5 ед. HRA Исходная выборка Z 1.713 0.263 2.186 2.132 3.525 2.241 1. 0.957 0.604 0.986 0.983 1 0.987 0. Заключение средний отказ высокий высокий высший высок средни После правки (минус h сп ) Z 2.495 1.517 3.357 2.132 6 5.217 1. 0.994 0.935 1 0.983 1 1 0. Заключение высок средний высший высокий высший высший средний Теперь можно приступить к рассмотрению и анализу таблицы 1 с расчетами при указанных пределах погрешностей. Прежде всего, обратим внимание на заключение по исходной выборке. Все машины в этом случаи оказались в неудовлетворительном состоянии. Причина этого кроется в больших сл или систематических погрешностях. При переходе к исправленной выборки (с исключенной систематической погрешности) можно видеть, что наиболее высоким качеством обладают измерения погрешности стальным конусом на машинах 1957 и 1958 года постройки по сравнению с измерениями стальным шариком. Это связано большой сл при использовании шарика по причине более грубого способа образования и измерения отпечатка. При использовании конуса минимальные сл наблюдаются у машин 1957 и 1958 года постройки. Имеется основания полагать, что машина 1981 года постройки имеет низкую надежность и требует капитального ремонта.

По сравнению с рассмотренными статическими способами наиболее современный прибор «Константа К5У» оказался менее точным при рассмотрении как исходной, так и исправленной выборки. И это не смотря на то, что, он удовлетворяет требованиям инструкции по эксплуатации прибора, согласно которой он должен быть признан исправным, поскольку имеет сравнительно малую систематическую погрешность 0.496 2. Однако оценка сл, по инструкции этого твердомера не предусмотрена, хотя прибор оснащен мощным программным обеспечением. Между тем по причине большой сл =2.94. ЗМН оказался равным всего Z = 0.68 при вероятности = 0.72. Требует специального изучения, влияние большого количество случайных факторов при выполнении измерений. Важно проверить источники большой случайной погрешности К-5У. Например, силу нажима, точность позиционирования (наклон), замер в разных точках эталона и прочее. Это позволяет рассмотреть вопрос о совместимости расчета неопределенностей с расчетом запаса метрологической надежности.

Можно пойти и по другому пути – опытным путем добиться более высокого качества измерений за счет отработки навыков выполнения рабочих процедур.

При этом за критерий качества следует принять сл и Z, что можно рассматривать эффективный способ контроля навыков оператора при его обучении.

Возвращаясь к общей оценке качества рассмотренных твердомеров, можно предположить, что норма предела погрешности h а = 2 ед. HRA несколько завышена (около 2100/80 = 2.5%). Поэтому был проверен вариант назначения в качестве предела погрешности величины h а = 5 ед. HRА. Программа расчета позволила моментально определить новые метрологические характеристики, приведенные в таблице 1. Из нее видно, что в этом случае твердомеры получили высокую оценку, кроме прибора «Константа К5У», которому присвоен всего лишь средний уровень надежности.

Отметим, что выполненный анализ имеет наглядное подтверждение в виде ящиков с усами на рис. 2.

Литература 1. OIML D10. Guidelines for the Determination of Recalibration Intervals of Measuring Equipment Used in Testing Laboratories. International Organization of Legal Metrology / 01-Jan-1984/ [Электронный ресурс]:

http://www.ilac.org/ documents/ ILAC_G24_2007.pdf 2. Ефремов Л. В. Запас метрологической надежности как критерий оценки исправности средств измерений// Изв. вузов. Приборостро ение. 2010. т. 53, № 7.

3. Ефремов Л. В. Моделирование трендов погрешности диагностических приборов // Изв. вузов. Приборостроение. 2010. т. 53, № 2.

4. Ефремов Л.В. Оценка интервалов между калибровками с учетом запаса метрологической надежности средств измерений Изв. вузов.

Приборостроение. 2010. Т. 53, № 12. С. 34—40.

5. Ефремов Л.В., Кумова Ж. В., Чистякова М.А.. Вероятностная оценка метрологических характеристик учебных средств измерений.

Материалы международной научно-технической конференции «Наука и образование - 2009». Мурманский ГТУ. Апрель 2009. Электронное издание на 1 CD-R. «Информрегистр» 0320800235 от 21.01. 6. Метод Бринелля. [Электронный ресурс]: http://dic.academic.ru/ dic.nsf/ruwiki/ 7. Метод Роквелла. [Электронный ресурс]: http://dic.academic.ru/ dic.nsf/ ruwiki / 8. Твердомер ультразвуковой Константа 5У [Электронный ресурс]:

http://www.eurolab.ru/tverdomer_ultrazvukovoy_k5u УДК НЕКЛАССИЧЕСКИЕ СОСТОЯНИЯ СВЕТА И ПРАГМАТИКА ДИАГНОСТИКИ И НАДЁЖНОСТИ МАШИН И МЕХАНИЗМОВ.

* Овчаренко И.Е., **Степановский Ю.П * ИПМАШ РАН, **ННЦ ХФТИ (Харьков, Украина) В предисловии Ю.И. Богданова к книге Х.П. Бройер, Ф. Петруччионе "Теория открытых квантовых систем", книге, которую можно рекомендовать и машиноведам, использующим для работы квантово-механические представления, приводятся данные о том, что по оценкам компетентных органов США на 2009 год. примерно одна треть ВВП США была основана на достижениях квантовой механики. Можно согласиться с прогнозами, что эта доля будет увеличиваться и сама квантовая физика приобретает новую форму, образно говоря осовременивается, объекты её действия существенно меняются. Последнее мы надеемся проиллюстрировать на т.н. сжатом свете в форме перечисления с краткими комментариями и отсылками. Мы надеемся, что изложенное будет полезно в практике надёжности машин и механизмов. Приведём важнейшие свойства квантовости и принципиальные следствия из них.

а) изначальная квантовая вероятностность б) дополнительность по Нильсу Бору.

в) квантовая вовлечённость, она же запутанность, она же квантовая коррелированность, она же entangled.

Нам представляется естественной рабочая необходимость перманентного возвращения к этим "революционным" особенностям. ПАРАДИГМА ФОТОНИКИ КАК ОБЛАСТЬ ДЕЙСТВИЯ КВАНТОВО МЕХАНИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ, ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ, ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ. 1.

представления М.Планка о квантованности энергии и А.Эйнштейна о квантах излучения, впоследствии названные фотонами и получившие статус элементарной частицы. Энергия,масса, импульс,спин фотона. Сочетание волновых и корпускулярных свойств.

2.операторы рождения и уничтожения как описание взаимодействия фотонов. Исчисление операторов рождения и уничтожения как таковых. 3. кредо П.А. М. Дирака "каждый фотон интерферирует лишь сам с собой. Интерференция между двумя различными фотонами не наблюдалась никогда". Следствия 3. фотоэффект, основные закономерности.

Вчера, сегодня и завтра ? "фотоэффекта" 4.представление о фотонах и классическое электромагнитное поле. Закон Пуассона и его деформации. 5. когерентные состояния. Их выделенность, связь с классической работой Э.Шредингера. Результирующая когерентных состояний порождаемых различными источниками. Являются ли к.с.

естественным языком квантовой теории? 6.фоковские состояния. 7. формализм статистического оператора ( матрицы плотности) и его роль в теории и практике составных квантовых систем. 8. формализм прямых (тензорных) произведений и его роль в теории и практике квантово коррелированных систем.

9.Функция Вигнера, формализм функции Вигнера, топология функции Вигнера как мера неклассичности.

10. Преобразование Н. Н. Боголюбова в сочетании с формализмом функции Вигнера как переход к принципиально отличной геометро-статистической структуре (на примере"сжатия" света).

11. О создании неклассического света, физические реализации, соотношения неопределённости и туннельный эффект как механизмы проявления эффекторизации сжатого света.

12. О ритмике сжатого света и её взаимодействия с природными объектами.

Сжатый свет порождает различные ритмические картины, например супер и субпуассоновские картины. Естественно представляет интерес эффект взаимодействий ритмических воздействий на живые организмы. В принципе можно воздействовать на биологические активные участки и биологически активные точки кожи человека и животных. Естественно, что на людях такие воздействия нами не проводились. Что касается животных, то небольшое число наблюдений не позволяет прийти к выводу, что такое воздействие не приводит к эффекту. Несмотря на затратность таких экспериментов весьма желательно, по нашему мнению, их продолжение. Не менее интересным представляется взаимодействие сжатого света как и квадратурно сжатого, так и по числу фотонов-фазе.

Часть Некоторые соображения об анализе сигнала процесса с помощью фазохронометричесого анализа и восходяще-нисходящей фазы сигнала процесса.

При анализе сигналов быстро вращающихся валов был весьма успешно применён т.н.

фазо-хронометрический метод.( М.И. Киселёв, В.И. Пронякин).

К сожалению нам неизвестна монография, посвящённая изложению этого метода.

При анализе ЭКГ сигналов ( А.Л. Опарин. И.Е. Овчаренко Ю.С. Рудык ) анализ восходящей и нисходящей фазы процесса привёл к клинически важным выводам. Подробное изложение можно посмотреть в статье: А.Л. Опарин, Ю. С.

Рудык, И.Е. Овчаренко. О построении некоторых показателей вариабельности колебательных процессов путём анализа восходящей и нисходящей фаз сигнала процесса.

Системы обробки iнформацii,2011,в. 1,91 с. 110-114.

Специфика ЭКГ сигнала была при общем анализе несущественной.

Представляется перспективным синтез фазо-хронометрии с методами намеченными в цитируемой выше работе.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 11 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.