5) Шығыс шамаларды бағалау есебі;
6) Шығыс шамалардың стандарттық белгісіздіғінің есебі;
7) Кеңейтілген белгісіздіктің есебі;
8) Өлшеулердің соңғы нәтижелерін көрсету.
Өлшенетін шамалардың магнасын багалау кезеңдері
1. Өлшеулерді жэне оның моделдерін жасауды бейнелеп
шыгару.
Көп жағдайда өлшенетін шама Ү, тура өлшенетін болмайды,
ол басқа өлшенетін шамалармен Хі, Х^, Хм байланысты. Осы ықпал
ететін шамалар деп аталатындар оған іс-әрекет етеді жэне оның
«нағыз» шамасын өлшеу құралы Хіпс] көрсеткендей өзгереді.
Әдетте
белгісіздікті,
өлшеудің
математикалық моделін
пайдаланады
және
белгісіздіктің таралу Заңын
бағалайды.
Сонымен, өлшеу шамасын Ү функционалды байланыстылық
арқылы көрсету керек, жалпы түрде былайша көрінетін:
Ү=Г(Хіпа, Хь Хг,
Хы),
мұндағы X; шамасы (і=1, 2 ,... Ы) кіріс шамалар аталынады, ал
Ү шамасы шығыс шамасы аталынады.
Шығыс шамасы былайша белгіленуі мүмкін:
Ү=Х+(П,+ ГІ
2
,..., Пм),
мұндағы П — ол өлшеу эдісіне, өлшеу құрал-жабдықтарына,
қоршаған ортаға, өлшенетін объектіге жэне операторға тиісті
түзетулер.
Өлшеудің моделін жасаудың туралығынан, белгісіздіктің
мүмкін көздерін есепке алу байланысты, осыдан белгісіздіктің
қосындысына жэне оның мөлшеріне қосқан олардың үлесі
саналады.
Модельдерді жасау үшін үсыныстар
Модельді жасау үшін негізігі бастапқы деректер болатындар:
- өлшеудің объектісі, өлшеудің эдісі (тікелей багалау эдісі,
салыстыру әдісі), өлшеудің эдістемесі, сұлба болмаса аспапты
өлшеудің қағидасы;
- өлшеудің физикалық қагидасын көрсету мағызды (өлшеу
құралдарының толық құрылымдарына шейін)
жэне
өлшеу
шамаларының оны өлшеудің үдірісінде, өзгертулердің барлық
тізбегінде;
99
I
- модель Ғ міндетті бір уақытга өлшеу әдісін және бағалау
алгоритмін жазып шығуы мүмкін, егер өлшенетін шама есептік
мағна сияқты анықталса;
- шкалалардың
ерекшеліктерін
болмаса
өлшеу
қүралдарының,
қабілеттілігін,
сонымен
қатар
аспаптардың
сезгіштігін шешетін таблосын еске алу қажет;
- математикалық модель барлық уақытга, қашан байқалатын
деректер, модель парапар еместігін көрсетсе қайта қаралуы керек;
- модельдің міндетін практикада анықтауға болады болмаса
ол алгоритм сияқты санды эрекетте болуы мүмкін болмаса
компьютерлік бағдарламада, оның көмегімен өлшеуге сандық
өңдеу
жүргізіледі,
болмаса
ол
барлық
осы
формалардың
қисындасуы болуы мүмкін.
2. Кіріспе шамаларының магнасын ждне стандарттыц
белгісіздігін багалау
Әрбір шама үшін моделдің теңдеуіне кіретін,
багалау
жэне
стандарттъщ белгісіздігін
анықтау керек. Осы кезде барлық
кіріспе шамалар, олардың мағнасы дэл белгілі болмағандықтан,
кездейсоқ үласқан шамалар болады. Сонда кіріспе шамалардың
бағасы, жалпы түрде кіші эріптермен (хь х2, ..., хп) белгіЛенетін,
олардан
математикстъщ
күткендік
болады,
ал
кіріспе
шамалардың
стандарттъщ белгісіздігі
жэне (X;) осы шамалардың
стандарттъщ цателіктері
X* болады.
Типте болған мөлшер туралы ақпараттық (статистикалық
болмаса статистикалық емес) стандарттық белгісіздіктер, тэсілдерін
бағалауға негізделген: А типі бойынша бағалану жэне В Типі
бойынша бағалану.
А
типі
бойынша
бағалану,
байқаудың
серияларын
статистикалық талдау арқылы жэне стандартгық белгісіздіктердің
мағынасын мүмкіндіктің тығыздық функциясынан алады, жиілікті
бөлуде байқаудан алынғанды іске асырады.
В типі бойынша бағалану кезінде стандарггық белгісіздіктің
мағнасын жорамал ықтималдықтың тығыздығының функциясьінан
алатын б.а. ықтималдықтың тыгыздығының функциясы оқиғаның
болатындығы туралы жорамалдағы сенімділіктің дэрежесіне
негізделген.
100
Стандарттық
белгісіздік
олардың
бағалану
әдістеріне
байланысты жиі аталады: А типінің стандарттық белгісіздігі жэне
В типінің стандарттық белгісіздігі деп.
А типі бойыниіа стандарттық белгісіздіктің багалануы.
А типі бойынша стандарттық белгісіздіктің бағалануы кейбір
деректерді статистикалық өңдеу әдістеріне негізделген, мыналар
сияқты:
- стандарттық ауытқулардың есебі жэне орташа мэні,
сериялық байқаулар негізінде;
- деректерді қисық таңдау үшін ең аз квадраттар әдісін
пайдалану және апроксимаңиялар параметрлерінің тиісті бағасын
жэне олардың стандарттық қателіктерін алу үшін;
- дисперсиялық талдау жүргізу идентификаттау үшін және
өлшеулердегі кейбір кездейсоқ эсерлердің мағнасын анықтауға, ол
эсерлер белгісіздікті бағалау кезінде дүрыс еске алынган болуы
керек.
Егер, жағдай жеткілікті күрделі болса, статистика бойынша
сараптаушыдан кеңес алу керек. А типі бойынша бағалануға мысал
есебінде X шамасын қарастыруға болады, ол үшін өлшеудің бірдей
жағдайында п тәуелсіз бақылау алынған. Бағалаумен байланысты
стандарттық ауытқу болады жэне тәжірибелік бытыраудың орташа
мағнасының оң квадратының түбіріне тең.
В типі бойынша стандарттық белгісіздіктің багалануы.
В типі бойынша (стандарттық белгісіздік) бағалану ғылыми
жорамал базасына негізделеді, X, өзгергіштік мүмкіндігі туралы
қолжететін ақпаратқа негізделген. Ақпарат фонды мыналарды
кіргізуі мүмкін:
- алдын ала өлшеулердің деректері,
- тәжірибе нэтижесінде алынган деректер, болмаса мінез-
қүлқы туралы .жалпы білім жэне тиісті материалдар жэне
аспаптардың қасиеттері;
- дайындаушының спецификациясы;
- калибрлеу туралы куәліктерде жэне басқа сертификаттарда
келтірілетін деректер;
- анықтамалық
деректерде
жазылган,
анықтамалардан
алынған белгісіздік.
Қол жететін ақпарат қорын дүрыс пайдалану В типі бойынша
стандарттық белгісіздіктің багалануы үшін сезгіштікті қажет етеді,
ол тәжірибе жэне практикамен бірге келетін шеберлік.
101
і
Достарыңызбен бөлісу: |
