Cтраница 4
Погрешности измерений, обусловленные свойствами цифровых вычислений, имеют другие источники чем в АИП. Свойства элементов, схемы и конструкции цифровых ВУ могут вызывать сбои, то есть грубые промахи, которые должны исключаться из данных, вырабатываемых цифровым ВУ. Это исключает необходимость такой метрологической операции, как поверка цифровых ВУ, но зато вызывает необходимость введения новой для метрологии операции - аттестации алгоритмов ( или программ) вычислений, осуществляемых цифровыми ВУ, применяемыми в ИС. [46]
В связи с тем, что при межлабораторной аттестации каждая группа результатов, полученных по одной МВИ, может иметь свои параметры, характеризующие центр распределения и рассеяния результатов, алгоритмы обработки должны быть свободны от предположений о конкретном виде распределений. В такой ситуации целесообразно использрвать робастные методы оценивания, устойчивые к виду исходного распределения и наличию в выборке грубых промахов и получившие в последние годы значительное развитие. [47]
Рассмотрим случай, когда число параллельных измерений более двух, но меньше девяти. При таком малом объеме выборки среднее арифметическое существенно зависит от значений крайних членов вариационного ряда, которые могут быть вызваны грубыми промахами. [48]
В отличие от алгоритма усреднения сигналов, определяемого формулами (6.9) - (6.13), где сигналы всех компонентов берутся с определенными весами, алгоритм выбора медианы учитывает сигналы отказавших компонентов ( пока они остаются в меньшинстве) с нулевыми весовыми коэффициентами. Другими словами, сигналы отказавших компонентов автоматически исключаются из рассмотрения ( отбраковываются) подобно тому, как это делается в метрологии при исключении грубых промахов из результатов статистических наблюдений. На практике из-за наличия погрешностей компонентов их сигналы могут не совпадать между собой даже при исправном состоянии этих компонентов. В этом случае применение алгоритма выбора медианы несколько снижает точность комплексной системы по сравнению с алгоритмом весового усреднения, хотя это снижение точности невелико ( см. стр. [49]
Результаты измерений могут содержать также промахи, являющиеся следствием каких-то неучтенных отклонений условий проведения эксперимента от заданных либо же невнимательности или усталости экспериментатора. В принципе грубые промахи могут быть выявлены и устранены в процессе математической обработки результатов измерений. [50]
Легко заметить, что мы можем ошибочно отвергнуть гипотезу о совпадении теоретического значения и измеренного как минимум по двум причинам, связанным с условиями проведения эксперимента. Одна причина - наличие систематической ошибки - может быть устранена только в результате изменения условия эксперимента. Вторая причина - наличие грубых промахов, приводящих к искажениям отдельных выборочных значений - может быть учтена исследователем. [51]
В связи с тем, что при нестатистическом методе обработки каждая экспериментальная точка вносит свои ограничения на возможные значения Klt. Ks, на результат решения весьма существенно влияют экспериментальные промахи. Наличие в экспериментальных данных точек грубых промахов тем не менее не является сколько-нибудь серьезным препятствием для применения нестатистического подхода, так как путем анализа результатов решения эти точки можно выявить и затем устранить. Отметим, что одним из выводов такого анализа, в частности, может явиться заключение о неадекватности модели объекту. [52]
Ввиду того, что межремонтный период работы турбобура при одинаковом долоте и методе бурения изменяется в весьма широких пределах вследствие влияния случайных причин, результаты промысловых данных были отработаны методами математической статистики, описанной в предыдущем параграфе. После предварительного исключения из вариационного ряда грубых промахов для каждого варианта определяли: среднее взвешенное значение признака, среднеквадратическое отклонение и предельную случайную погрешность, коэффициент вариации и степень точно сти при вероятности 0 80 и данном числе степеней свободы. [53]