Учебная программа дисциплины syllabus 1 Данные о преподавателях


Лекция 9. Косвенные измерения



бет16/32
Дата26.11.2022
өлшемі1,21 Mb.
#52870
түріУчебная программа
1   ...   12   13   14   15   16   17   18   19   ...   32
Лекция 9.
Косвенные измерения
Косвенные измерения предполагают наличие функциональ­ной связи

Y = f(х1, х2, . . . ,хn), (2.19)


где х1, х2, . . . ,хn - подлежащие прямым измерениям аргументы функции Y.


Очевидно, погрешность в оценке Y зависит от погрешностей при измерениях аргументов. При этом могут иметь место два слу­чая: аргументы взаимонезависимы и взаимозависимы.
Для независимых аргументов абсолютная погрешность

∆Y = √(∂f / ∂х1)2∆х12 +√(∂f / ∂х2)2∆х22 + . . . √(∂f / ∂х n)2∆хn2 )


относительная

δ = ∆Y/Y = √ (∂lnf / ∂x1)2 ∆х12 + (∂lnf / ∂x2)2 ∆х22 . . . + (∂lnf / ∂x n)2 ∆х n2)


и СКО функции


δY = √ (∂f / ∂x1)2 σх12 + (∂f / ∂x2)2 σх22 . . . + (∂f / ∂x n)2 σх n 2),


где частные производные (∂f / ∂x1, ∂f / ∂x2... вычисляются при х1 = х2, х1 = х1, а величины ∆х1, ∆х2 определяют, например, с помощью коэффициентов Стьюдента для одного и того же значения довери­тельной вероятности.


При вводе bi= ∂Y/dxj — абсолютного коэффициента влияния аргумента х в функцию Y ее абсолютная погрешность составит

∆Y = √ b12∆х12 + b22∆х22 + . . . + bn2∆хn2, (2.20)


Тогда относительная погрешность определяется как


σY = √∑(Вiδi)2, (2.21)


где Вi = (∂Y)/(∂xi)· xi / Y - относительный коэффициент влияния.
Если в качестве меры точности измерений выступает СКО, то
σY = √∑(biσi)2, (2.22)

Если аналитические функциональные связи вида (2.19) не ус­тановлены, то при разработке методики выполнения измерений


можно использовать опытные значения bi, и Вi.

bi = ∆Y/∆x1 или Вi= (∂Y)/(∂xi)· xi / Y, (2-23)


где ∆Y — изменение функции, вызванное изменением ∆xi i-го ар­гумента; Y и xi,- средние (расчетные или номинальные) значения функции и аргумента. Окончательный результат записывают в виде Y = Y ±∆Y при вероятности Р.


В качестве практических рекомендаций можно использовать следующие положения;
- если коэффициенты влияния менее 0,001 (0,1%), то эти па­раметры можно не учитывать;
- для коэффициентов влияния в пределах 0,001...0,050 (0,1... 5%) требования к точности их измерения невелики (2...5%);
- если коэффициенты влияния больше 0,05 (5%), то требова­ния к точности информации повышаются до 1% и выше.
В случае взаимной зависимости аргументов находят парные коэффициенты корреляции

ρxixk = (∑(xl - xl) (xk - xk) / nσ xl σхk), (2.24)


Значения ρ лежат в пределах -1 < ρ < +1. При ρ = 0 - величи­ны взаимонезависимы. Однако если ρ = 0, следует проверить зна­чимость этой величины. Для этого используют t — критерий


t = (1-ρ2) / √n, (2-25)


Если рассчитанное по формуле (2.25) значение 3 t ≤ ρ, то вза­имосвязь между параметрами необходимо учитывать. Практичес­ки, если ρ < 0,20,...,0,25, то корреляционную связь считают несу­щественной.
При наличии взаимосвязей между х. и х. с учетом уравнений (2.20)-(2.23)

σY = √∑(biδi)2 + 2∑b1bkρxixkσxlσxk), (2.26)


где = 1, 2, . . . , k, . . . ,n.
При числе взаимозависимых аргументов больше двух тесноту связи оценивают частным или множественным коэффициентом корреляции, в основе вычисления которого лежат значения пар­ных коэффициентов корреляции. Например, для трех аргументов х, y и z.

Rz,xy = √(ρxy2 + ρyz -2ρxzρyzρxy)/(1- ρxy2).


Коэффициент R всегда положителен и заключен между 0 и 1. Если, например, величина z находится в зависимости от х и у как Z = ах + by + с, то влияние величины х на изменение z оценивают частным коэффициентом корреляции


Ρу(z,x) =(ρxz - ρyzρxy)/(√(1- ρxy2 )·(1-ρyz2)).


Аналогично определяется рх (z, у). Частные коэффициенты кор­реляции обладают теми же свойствами, что и коэффициенты ли­нейной корреляции.


Алгоритм обработки результатов косвенных измерений вклю­чает следующие этапы:
1. Для результатов прямых измерений аргументов х вычисляют выборочные средние х = 1/ni∑xik и выборочные стандартные отклонения
σxi = √1 / ni(ni -1) ∑(xik –х1)2.

2. Для каждого аргумента вычисляют суммарные системати­ческие погрешности в виде СКО:


σ∆i = √σсиi2+ σсубi2 + σокрi2 +. . . ,


где σсуб, σокр характеризуют разброс результатов из-за субъектив­ных причин, округления и т.п.
3. Находят выборочное среднее функции по т аргументам с учетом коэффициентов влияния

Y = ∑bixi


4. Вычисляют стандартные отклонения случайных и систематических составляющих функции


σv∆ = √∑(bi σxi)2; σv∆ = √∑(bi σ∆i)2


5. Сравнивают σY∆ и σY∆:


а) если σY∆ <<σY∆, то результат записывают в виде Y = Y+∆c при вероятности Р. Здесь, задавшись вероятностью Р, полуинтервал ∆c находят с помощью коэффициентов Чебышева по форму­ле (2.13) ∆c с= γРσY∆;
б) если σY∆ >> σY∆, то результат записывают как Y= Y, при Р = α и σY∆;
в) если σY∆ и σY∆ сравнимы, то результат представляют в виде
Y= Y, σY∆, σY∆
Доверительные границы результатов косвенных измерений можно оценить и по формулам, аналогичным (2.14) и (2.15), пред­варительно оценив неисключенную составляющую систематичес­кой погрешности косвенного измерения как по каждому аргу­менту, так и в целом функции.
Представление относительной погрешности сложной функции (2.19) в виде

δ = ∆Y/Y = ±d[lnY]


дает возможность вычислить погрешность функции по известным погрешностям аргументов (прямая задача); оценить допустимые погрешности аргументов, при которых общая погрешность не пре­высит заданной величины (обратная задача); оптимизировать ус­ловия измерений, обоснованно минимизируя суммарную погреш­ность, заранее установив требования к точности измерения, по­добрать соответствующую аппаратуру.


Пример. Рассмотрим факторы, влияющие на погрешность определения удельного эффективного расхода топлива ge, кото­рый может быть представлен в виде функции величин, измеряе­мых прямым методом

ge =716,2 ·Gτn / Меnττ


где G и τ — доза топлива и время ее расхода; nt — постоянная частота вращения двигателя за время τn ее измерения; Мекрутя­щий момент на валу двигателя.




Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   12   13   14   15   16   17   18   19   ...   32




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет