Диссертационная работа:

Иванов Сергей Александрович. Исследование достоверности результатов метрологического анализа информационно-измерительных систем с использованием имитационного моделирования : Дис. ... канд. техн. наук : 05.11.16 : Санкт-Петербург, 2004 176 c. РГБ ОД, 61:04-5/2497

ПРИНЯТЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 6

ВВЕДЕНИЕ 13

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ 17

1.1. ИСХОДНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО- ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ 17

1.2.ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОСНОВНЫХ ПОДХОДОВ К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМЫ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 20

1.2.1. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ ИЗМЕРЕНИЙ 21

1.2.2. ТЕОРИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ В ИЗМЕРЕНИЯХ 26

1.2.3. «МЯГКИЕ» ИЗМЕРЕНИЯ, ВЗГЛЯД НА ПОГРЕШНОСТЬ КАК НА НЕЧЕТКУЮ ПЕРЕМЕННУЮ 29

1.3. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 34

1.3.1. ПАКЕТЫ «БЛОЧНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ» 35

1.3.1.1. ПРИКЛАДНЫЕ ПАКЕТЫ ВИРТУАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ 36

1.3.1.2. ПРИКЛАДНОЙ ПАКЕТ MATLAB SIMULINK 40

1.3.2. ПАКЕТЫ «ФИЗИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ» 43

1.3.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ НА C/C++, VISUAL BASIC И DELPHI 45

2. ОЦЕНИВАНИЕ МЕТРОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ С ПОМОЩЬЮ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 47

2.1.ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК АППАРАТ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 47

2.2.ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ СОСТАВА АПРИОРНЫХ ЗНАНИЙ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 51

2.2.1. МОДЕЛЬ ВХОДНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ 52

2.2.2. МОДЕЛЬ УСЛОВИЙ ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА 55

2.2.3. МОДЕЛЬ АНАЛОГО-ЦИФРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ 56

2.2.4. МОДЕЛИ ДАТЧИКОВ И НОРМАЛИЗАТОРОВ 64

2.3. ЭТАП ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ВИРТУАЛЬНОГО ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА 67

2.4.ЭТАП ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 73

2.5. ХАРАКТЕРИСТИКА СФОРМИРОВАННОГО АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОВЕДЕНИЯ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 74

3. ОЦЕНИВАНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА С ПОМОЩЬЮ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 76

3.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА С ПРИМЕНЕНИЕМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 76

3.1.1. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ОШИБКИ НЕАДЕКВАТНОСТИ МОДЕЛЕЙ НА РЕЗУЛЬТАТЫ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 79

3.1.2. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ОШИБКИ ИЗ-ЗА КОНЕЧНОСТИ ОБЪЕМА ВЫБОРОЧНЫХ ДАННЫХ НА РЕЗУЛЬТАТЫ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 82

3.1.3. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ОШИБКИ ИЗ-ЗА НЕИДЕАЛЫЮСТИ АЛГОРИТМА ВЫЧИСЛЕНИЙ НА РЕЗУЛЬТАТЫ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 87

3.2. ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ НЕОБХОДИМОГО СОСТАВА АПРИОРНЫХ ЗНАНИЙ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 91

3.3. МЕТОДИКА ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ СОСТАВЛЯЮЩИХ АПРИОРНЫХ ЗНАНИЙ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 95

3.3.1. ЭТАП ИССЛЕДОВАНИЯ НЕАДЕКВАТНОСТИ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ МОДЕЛЕЙ 98

3.3.2. УЧЕТ КОНЕЧНОСТИ ОБЪЕМА ВЫБОРОЧНЫХ ДАННЫХ В ПРОЦЕДУРАХ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 100

3.3.3. УЧЕТ НЕИДЕАЛЬНОСТИ АЛГОРИТМА ВЫЧИСЛЕНИЙ В ПРОЦЕДУРАХ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 103

3.3.4. РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ МЕТОДИКИ 107

4. МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА С ПОМОЩЬЮ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 109

4.1. ВЫБОР ПРИНЯТОЙ В ИССЛЕДОВАНИИ МОДЕЛИ НА МНОЖЕСТВЕ АДЕКВАТНЫХ МОДЕЛЕЙ СОСТАВЛЯЮЩИХ АПРИОРНЫХ ЗНАНИЙ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 109

4.2.ОПТИМИЗАЦИЯ НЕОБХОДИМОГО ЧИСЛА МАШИННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ С УЧЕТОМ СМЕЩЕНИЯ ОТ НУЛЕВОГО ЗНАЧЕНИЯ ВНОСИМОЙ ОШИБКИ 117

4.3. ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ СОСТАВЛЯЮЩИХ АПРИОРНЫХ ЗНАНИЙ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 123

4.3.1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ 123

4.3.2. АРХИТЕКТУРА ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ 124

4.3.2.1. ГЛАВНОЕ МЕНЮ ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ 127

4.3.2.2. ПРОГРАММНЫЙ МОДУЛЬ ДЛЯ ВЫБОРА МОДЕЛИ ПО КРИТЕРИЮ «МИНИМАКСА» 127

4.3.2.3. ПРОГРАММНЫЙ МОДУЛЬ ДЛЯ УСТАНОВЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ОБЪЕМА ВЫБОРКИ 132

4.3.3. БАЗОВЫЙ ПРОГРАММНЫЙ МОДУЛЬ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 140

4.3.4. ПРОГРАММНЫЙ МОДУЛЬ ДЛЯ УСТАНОВЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ОШИБКИ ИЗ-ЗА КОНЕЧНОСТИ ОБЪЕМА ВЫБОРКИ 143

4.3.5. ПРОГРАММНЫЙ МОДУЛЬ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕАЛИЗОВАННОГО АЛГОРИТМА ВЫЧИСЛЕНИЙ 147

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 152

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 154

ПРИЛОЖЕНИЯ '. 162

1. ГЕНЕРАТОР СЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ ПРОГРАММНОЙ СИС ТЕМЫ 162

2. ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ... 166

3. РАСШИФРОВКА ПОЛЕЙ ФАЙЛА СПЕЦИФИКАЦИИ И ЛИСТОВ ХРАНИМЫХ ФАЙЛОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ 170 

В настоящее время создание интеллектуального измерительного продукта неразрывно связано с решением задач представления измерительных знаний средствами современных информационно-измерительных технологий, с проработкой вопросов метрологического обеспечения результатов измерений, с решением задач обеспечения достоверности результатов метрологического аігализа и результатов метрологического синтеза.

Включение компьютера в состав сложных информационно-измерительных систем позволяет реализовать управление аналоговым и аналого-цифровым преобразованием сигналов измеряемых величин, выполнить косвенные, совокупные и совместные измерения, статистические измерения, измерения с коррекцией и адаптивные измерения. При этом информационные технологии, стремительно развиваясь, обогатившись мощными и универсальными программными продуктами, дают возможность использовать в разработке собственного программною обеспечения накопленный опыт миллионов ученых и инженеров (например, технология виртуальных инструментов и др.).

Многофункциональность современных информационно-измерительных сие гем, в том числе интеллектуальных и виртуальных измерительных средств, и открытый характер их функциональных возможностей в соединении с усложнением реализуемых алгоритмов измерений потребовали формирования адекватных методов метрологического анализа на теоретической основе с широким использованием расчетов и имитационного моделирования.

В настоящей диссертационной работе предлагается развитие разработанного в математической метрологии аппарата формального описания объектов, условий, процедур и средств измерений для оценивания с использованием имитационного моделирования достоверности нормируемых вероятностных характеристик погрешностей различных измерительных цепей, а также для организации процедур формирования на основе базы измерительных знаний необходимого состава априорных знаний в целях проведения качественного и эффективного метрологического анализа с применением аппарата имитационного моделирования.

Проведенный в настоящей работе анализ состояния проблемы позволил сделан» вывод о том, что на сегодняшний день наиболее приемлемой теоретической базой для описания измерений является подход, предложенный д.т.н., профессором Цветковым Э.И. в монографии "Основы математической метрологии", с использованием теоретико-вероятностного подхода алгоритмической теории измерений и теоретико-множественного подхода для струкіурирования и формализации составляющих априорных знаний.

При использовании метрологического анализа на основе метрологического эксперимента достоверность получаемых результатов обеспечивается тем, что образцовое средство измерения должно иметь класс точности в 3-5 раз выше класса точности анализируемого измерительного средства.

В силу объективных причин получаемые результаты теоретического метрологического анализа отличаются от истинных, т.е. полученные значения вероятностных характеристик погрешностей будут содержать в себе ошибку. Учет этих ошибок необходим не только с познавательной точки зрения, но и для обеспечения соответствия реальных вероятностных характеристик погрешностей измерительных средств нормируемым вероятностным характеристикам.

Этот факт обуславливает необходимость и безусловную актуальность темы диссертационной работы, ключевой задачей которой является создание средств имитационного моделирования для исследования достоверности оценивания вероятностных характеристик погрешности.

Предметом исследования является достоверность результатов теоретического метрологического анализа: совокупность ошибок оценок вероятностных характеристик погрешностей, полученных на расчетной основе или с использованием машинного эксперимента.

Целью работы является разработка методики определения с помощью имитационного моделирования достоверности результатов теоретического метрологического анализа.

В соответствии с поставленной целью в работе формулируются и решаются следующие основные задачи.

1. Исследование и обоснование выбора моделей составляющих предметной области метрологического анализа на основе имитационного моделирования информационно-измерительных систем с квадратичным преобразованием входного воздействия.

2. Формирование алгоритмического и программного обеспечения оценивания на основе имитационного моделирования достоверности результатов метрологическою анализа информационно-измерительных систем с квадратичным преобразованием входного воздействия.

3. Анализ процедур выбора необходимого состава априорных знаний метрологического анализа гга основе базы измерительных знаний с применением аппарата имитационного моделирования.

4. Исследование методов повышения достоверности нормируемых значений систематической погрешности и среднеквадратического отклонения погрешности результатов измерений с учетом выявленных источников ошибок оценивания результатов метрологического анализа.

Методы исследования основаны гга использовании общей теории вычислительных систем, математического и имитационного моделирования, теории оптимизации систем, теории неопределенности, теории нечетких множеств, теоретико-вероятностного подхода алгоритмической теории измерений и теоретико-множественного подхода для структурирования и формализации составляющих априорных знаний.

Научная новизна

В результате проведенных исследований получены следующие научные результаты.

1. Определен необходимый состав априорных знаний для проведения метрологического анализа информационно-измерительных систем с квадратичным преобразованием входного воздействия.

2. Сформировано алгоритмически-программное обеспечение исследования достоверности результатов метрологического анализа с использованием имитационного моделирования для информационно-измерительных систем с квадратичным преобразованием входного воздействия.

3. Разработана обобщенная методика оптимизации параметров моделей составляющих априорных знаний метрологического анализа посредством учета всех факторов, обуславливающих недостоверность оцениваемых характеристик.

4. Предложены методы повышения достоверности результатов расчетного метрологического анализа и метрологического анализа на основе имитационного моделирования.

Практическая ценность Разработанная программная система проведения метрологического анализа информационно-измерительных систем с квадратичным преобразованием входного воздействия и оценивания достоверности полученных результатов для использования в составе интеллектуальных измерительных систем, при синтезе требуемых измерительных процедур на основе виртуальных измерительных средств, при эксплуатации измерительных средств в отсутствие возможности использования метрологического эксперимента.

На защиту выносятся;

1. Методика определения достоверности результатов метрологического анализа с использованием имитационного моделирования.

2. Предложенный состав априорных знаний для проведения метрологического анализа информационно-измерительных систем с квадратичным преобразованием входного воздействия и определения достоверности полученных результатов.

3. Методы повышения достоверности результатов расчетного метрологического анализа и метрологического анализа на основе имитационного моделирования.