Модели выбора типа первичного измерителя с учетом характеристик его нелинейной ошибки

от

Ю.Е. Шишкин, А.В. Скатков

Институт природно-технических систем, РФ, г. Севастополь, ул. Ленина, 28

E-mail: iurii.e.shishkin@gmail.com

УДК 681.3      

DOI: 10.33075/2220-5861-2023-4-112-123 

EDN: https://elibrary.ru/cxwczl

Реферат:

В работе рассматривается применение имитационного моделирования и математических методов для поддержки принятия решений по выбору типа первичного измерителя с учетом характеристик его нелинейной ошибки. Подход объединяет алгоритмическое решение на основе имитационного моделирования и математическую модель целочисленных булевских многокритериальных оптимизационных задач. Решение направлено на формализацию процедур формирования оптимальных моделей переключения типов и шкал измерений, минимизирующих ошибку измерений как нелинейной функции по шкале, при высокой и низкой интенсивностях случайной помехи и обеспечивающих минимальные потери точности.

В современных системах контроля природной среды важен системный подход к выбору типа первичного измерителя для достижения требуемой точности. В работе рассмотрена проблема ошибок при измерениях как нелинейной функции относительно выбранной шкалы, существенно зависящей от типа первичного измерителя и верхнего этой шкалы. Предложен двойственный методологический подход, объединяющий алгоритмические решения на основе имитационного моделирования и математической модели, основанные на методах решения целочисленных булевских многокритериальных оптимизационных задач.

Экспериментально подтверждено, что простые сравнения по критериям качества измерений становятся недостаточно эффективными в условиях зашумленности, и предложено использование функций штрафа для более точного учета нелинейной ошибки. Результаты могут быть применимы в различных областях, где важна точность и надежность измерений, таких как техника, инженерия, медицина и природно-технические системы.

Ключевые слова: выбор шкалы измерений, имитационное моделирование, алгоритмическое решение, математическая модель оптимизации, многокритериальная оптимизационная задача.

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Сизов И.И., Марколия А.И., Кенигсбергер Г.В. Опыт гидроакустического мониторинга у кавказского побережья Черного моря // Метрология гидроакустических измерений. Материалы Всероссийской научно-технической конференции. 2013. С. 218–228.
  2. Дулов В.А., Юровская М.В., Козлов И.Е. Прибрежная зона Севастополя на спутниковых снимках высокого разрешения // Морской гидрофизический журнал. 2015. № 6 (186). С. 43–60.
  3. Шишкин Ю.Е. Обнаружение неоднородностей и аномалий данных мониторинга морской среды методами вейвлет-анализа // Системы контроля окружающей среды – 2021. Тезисы докладов Международной научно-практической конференции. Севастополь, 2021. С. 48.
  4. Кенигсбергер Г.В., Малышев К.И., Марколия А.И. К концепции акустического мониторинга Черного моря // Труды научно-практической конференции «Современные технологии создания средств наблюдения». Дубна, 2006, С. 62–69.
  5. Мобильный робототехнический комплекс для мониторинга прибрежной зоны / А.М. Беляев, В.В. Беляков, П.О. Береснев и др. // Экологические системы и приборы. 2016. № 8. С. 3–10.
  6. Шишкин Ю.Е., Скатков А.В. Интеллектуальная система адаптивного выбора сценариев параметрического обнаружения дивергенций данных мониторинга // Системы контроля окружающей среды. 2019. № 2 (36). С. 37–42. DOI: 10.33075/2220-5861-2019-2-37-42
  7. Безуглов Д.А., Юхнов В.И. Нелинейные преобразования метрологических характеристик автономных средств измерений // Научный альманах. 2015. № 10-3 (12). С. 36–38.
  8. Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Моисеев Д.В. Дискриминантный подход к обнаружению аномалий с использованием марковских последовательностей // Системы контроля окружающей среды. 2019. № 4 (38). С. 43-49. DOI: 10.33075/2220-5861-2019-4-43-49
  9. Кревченко Ю.Р. Основы проектирования приборов и систем. Новочеркасск, 2006. 72 с.
  10. Тхишев А.Н., Горшков П.С., Головкин А.П. Информационная безопасность в мобильных модульных измерительных комплексах // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2017. Т. 20. № 6. С. 99–110.
  11. Грубо Е.О., Королев П.Г. Методика расчета метрологического ресурса измерительного канала для средств измерений с автоматической коррекцией // Сборник докладов 63-й Научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава университета. СПб., 2010. С. 228–233.
  12. Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Моисеев Д.В. Мера Кульбака в задачах динамической кластеризации наблюдений состояния окружающей среды // Системы контроля окружающей среды. 2019. № 3 (37). С. 35–38. DOI: 10.33075/2220-5861-2019-3-35-38
  13. Ефремов Л.В. Запас метрологической надежности как критерий оценки исправности средств измерений // Известия вузов. Приборостроение. 2010. Т. 53. № 7. С. 51–53.
  14. Северцев Н.А., Бецков А.В., Дарьина А.Н. Методы и модели создания автоматизированных средств контроля для повышения безопасности функционирования технических систем // Надежность и качество сложных систем. 2019. № 2 (26). С. 19–26.
  15. Никитин В.А., Бойко С.В. Методы и средства измерений, испытаний и контроля. Учебное пособие 2-е изд. перераб. и доп. Оренбург ГОУ ОГУ, 2004. 462 с.
  16. Данилов А.А., Спутнова Д.В. Анализ моделей описания нестабильности средств измерений // 175 лет ВНИИМ им. Д.И. Менделеева и Национальной системе обеспечения единства измерений: сб. докл. Междунар. науч.-практ. конф. (г. Санкт-Петербург, 14–15 июля 2017 г.). СПб., 2017. С. 49.
  17. Акимов В.А., Быков А.А., Щетинин Е.Ю. Введение в статистику экстремальных значений и ее приложения. Москва, 2009. 536 с.
  18. Безуглов Д.А., Юхнов В.И. Нелинейные преобразования метрологических характеристик автономных средств измерений // Фундаментальные исследования. 2015. № 11-2. С. 232–236.
  19. Безуглов Д.А., Поморцев П.М. Автономные средства измерений: монография; Ростовская акад. сервиса (фил.), Южно-российский гос. ун-т экономики и сервиса. Ростов-на-Дону, 2007. 168 с.
  20. 20. Юхнов В.И. Применение теории марковских процессов в метрологии // Вестник научных конференций. 2017. № 1-4 (17). С. 120–122.
  21. ГОСТ 34100.3-2017/ISO/IEC Guide 98-3:2008. Неопределенность измерения. Руководство по выражению неопределенности измерения. Введ. 2017-07-14. М.: Стандарт информ, 2008. 112 с.

Loading