Первичные измерительные преобразователи. Что такое качество Качество
 Скачать 54.55 Kb.
|
|
Р будет меньше ДН и тогда A2 соответственно будет меньше 16. Если условие гр < г не осуществляется, то такой тип датчика не попадет в число n ИП, которые в свою очередь будет удовлетворять поиск. В сумме количественная оценка качества анализируемого датчика определяется численной оценкой, в которую входит сумма частных критериальных оценок каждого из его параметров, которые входят в число приоритетных. В данном случае: Где: - частная критериальная оценка качества ИП по i-му параметру, где общее число равно N. Оптимальным будет являться то ИП у которого вели-чина будет иметь максимальное значение (из числа которое конкурирует). Этап четвертый - оценка экономических затрат. При определении интегральных критериев в число параметров не была введена стоимость единицы измерения в число параметров, так как в условиях рыночной экономики эта цифра в существенной мере является не-определенной (часто меняется). Из этого следует что на линии с интегральным критерием качества идет предложение об еще одном интегральном критерии, который будет описывать стоимость единицы качества, и из этого следует отношение: Где: СТ - текущая рыночная стоимость ИП, лИП - интегральный критерий качества, определяющий этого конкретного ИП по выше рассказанной методике. Зная стоимость каждого анализируемого ИП, то будет правильнее использовать более высокий интегральный критерий качества, условно называвший себя “стоимость единицы качества”. Обозначается он через . Тут, для каждого из альтернативных ИП, определяется критерий стоимости с применением выражения: Где: - стоимость каждого из ИП, входившие в число анализируемых (конкурирующих); - интегральные критериальные оценки каждого из N ИП. С позиции “стоимость - качество” понятно, что оптимальным из числа N будет ИП имеющий минимальное значение критерия . Методика выбора лучшего ИП из числа альтернативных, позволяет оценить качество ИП в количественной форме, эта методика основывается на использовании частных и интегральных критериях качества. Интегральный критерий первого типа описывается безразмерной величиной и выражается сверткой частных критериев, которые характеризуют каждый из параметров альтернативных типов ИП. При известной стоимости ИП, интегральный критерий второго типа позволяет количественно дать оценку стоимости единицы качества каждого из альтернативных ИП. Этот метод не требует применения дорогих методов экспертного определения оптимального ИП из числа альтернативных. измерительный преобразователь тахогенератор качество Алгоритмические методы повышения качества измерительных преобразователей Со временем требования к уровню качества технических устройств все растут и растут, поэтому появляется требования повышения качества измерений, которые проводятся на всех этапах жизненного цикла продукции. Что бы обеспечить качество измерений в наше время, нужно использовать передовые достижения науки и техники. Интеллектуализация - это развитие современных средств и измерительной техники, которое является наиболее продуктивным и эффективным. В работе под понятием интеллектуализация понимается высший в настоящее время уровень автоматизации, связанный с использованием мощных ЭВМ и передовых достижений в области разработки программного обеспечения (ПО). Улучшение качества точности и качества измерений используя современные методы улучшения метрологических характеристик, строящихся на принципах алгоритмической коррекции погрешностей на данный момент актуальная задача. Так же необходимо решение задачи совместного применения современных достижений в отрасли информационных технологий для решения метрологических задач. Применение специальных методов что бы совершенствовать метрологические характеристики является одним их возможных способов повышения качества ИП, так же для корректировки основных и дополнительных погрешностей ИП. Основным свойством методов алгоритмической коррекции погрешностей является обеспечение ими уменьшения погрешностей путем выработки корректирующего сигнала, соответствующего текущей погрешности ИП. Следовательно, для реализации этих методов необходима оценка погрешности для выработки соответствующего корректирующего сигнала. Оценку погрешности ИП можно выполнить экспериментально или расчетным путем. При оценке погрешности с целью ее алгоритмической коррекции необходимо знать зависимость погрешности от вызывающих ее факторов и систематически измерять значения воздействующих факторов. Корректирующий сигнал Zк можно определить с помощью одного из трех методов: 1. измерения воздействующих факторов о1, о , ... , оn и расчета погрешности по заранее известной для данного ИП зависимости Д = Ш(о1, о , ... , оn) 2. измерения погрешности ИП на выходе - Дв; 3. измерения погрешности ИП на входе - Д. Этим трем методам определения корректирующего сигнала соответствуют методы коррекции погрешностей 1. метод вспомогательных измерений, 2. метод образцовых сигналов, 3. метод обратного преобразования. Алгоритмическая коррекция погрешности может осуществляться с помощью введения поправок в программном обеспечении при обработке измерительного сигнала. В последнее время, учитывая развитие вычислительной техники все больше используются алгоритмические методы корректировки погрешностей, которые выполняются при обработке сигнала измерительной информации с помощью программного обеспечения по заданному алгоритму. Широкое внедрение заработали алгоритмы для корректировки нелинейности функции преобразования с использованием метода образцовых сигналов. Эти алгоритмы корректировки строятся на математических моделях функции преобразования ИП, которые отображают существующие взаимосвязи между значениями измеряемой величины и значениями выходного сигнала ИП. Форма реальной функции преобразования, которая детально и точно описывает зависимость выходного сигнала от входного для конкретного ИП, может быть слишком сложной для практического применения, поэтому анализ сигналов по высокоточным формулам не имеет особого смысла, если повышение точности расчетов и соответствующее усложнение систем не предоставит видимого эффекта в улучшении точности обработки данных. Учитывая все эти условия появляется задача аппроксимации - представления произвольных сложных функций f(x) простыми и удобными для практического использования функциями ц(x) получается, чтобы отклонение ц(x) от f(x) в области ее задания было самым маленьким по определенному критерию приближения. Получается, при построении математической модели функции преобразования необходимо выбрать такую функцию f (xk, a0, a1, …, an), которая будет описывать минимальные отклонения от реальной характеристики. Функцию f (xk, a0, a1, …, an) называют регрессией величины y на величину х. Регрессионный анализ задает функцию f (xk, a0, a1, …, an) и определяет численные значения ее параметров a0, a1, …, an, которые обеспечивают самую маленькую погрешность приближения к множеству значений yk. Для расчета коэффициентов при регрессионном анализе обычно используют метод наименьших квадратов (МНК). Температура, как правило, вносит большой вклад в дополнительную погрешность ИП. Температура может повлиять на изменение начального значения сигнала (что приводит к появлению аддитивной составляющей температурной погрешности) и чувствительности ИП (приводит к появлению мультипликативной составляющей погрешности). Метод образцовых сигналов для корректировки дополнительной температурной погрешности не всегда удобен, так как температура может меняться в процессе выполнения измерений. Поэтому, метод вспомогательных измерений, который заключается в добавлении в структурную схему ИП чувствительного элемента, который реагирует на изменение температуры, будет применить удобнее. Если использовать ИП дифференциального типа, то возможно произвести алгоритмическую коррекцию и без изменения структурной схемы. Выводы Измерительные преобразователи занимают очень важное место в развитии нашего мира. Так как без измерений в нашем мире никакой науки и техники бы не существовало. Не было бы такого развития технологий, не появлялись бы новые инновации и не было бы такого прогресса. Конечно же, качество стоит на важнейшем месте в абсолютно любой сфере. В моей работе я разбирала и расписывала методику оценки качества ИП. В первую очередь я расписывала характеристики, в том числе и основные характеристики ИП, они и определяют качество. Затем описываются критерии, в этом разделе описывается разработка и все показано на примерах. Главной сутью работы является исследование алгоритмических методов повышения качества ИП. В результате рассмотрения на примерах и заключения, можно прийти к выводу, что для измерений используются все различные измерительные преобразователи, которые содержат необходимый набор качеств, в следствии чего удовлетворяют потребности покупателей. Потребности в качестве растут с каждым днем, поэтому требуются все новые и новые методы совершенствования качества измерений и передовые достижения науки и технологий. Библиографический список 1. Филимонов В.В., Юрин А.И., Скачко Ю.В. Коррекция погрешности частотно-цифрового средства измерений линейных перемещений. Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А.С. Попова LXI научной сессии, посвященной дню радио - М.: Инсвязьиздат, 2006 - с. 65 - 66. [http://tekhnosfera.com/issledovanie-metrologicheskih-harakteristik-i-razrabotka-metodov-avtomaticheskoy-korrektsii-pogreshnostey-mehanicheskih-r] 2. Юрин А.И., Филимонов В.В., Скачко Ю.В. Автоматическая коррекция погрешностей механических резонаторных преобразователей. Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А.С. Попова LXI научной сессии, посвященной дню радио - М.: Инсвязьиздат, 2006 - с. 69 - 71. [http://www.dissercat.com/content/issledovanie-metrologicheskikh-kharakteristik-i-razrabotka-metodov-avtomaticheskoi-korrektsi] 3. Yurin A.I., Kartsev E.A., Dmitriev A.V. Methods of Correcting the Additional Temperature Error of Resonator Sensors // Measurement Techniques. 2014. Vol. 56. No. 12. P. 1323-1326. [http://link.springer.com/article/10.1007/s11018-014-0375-6] 4. Юрин А. И., Карцев Е. А., Дмитриев А. В. Методы коррекции дополнительной температурной погрешности резонаторных датчиков // Метрология. Ежемесячное приложение к научно-техническому журналу «Измерительная техника». 2013. № 11. c. 15-20. [http://www.dslib.net/metrologia/issledovanie-metrologicheskih-harakteristik-i-razrabotka-metodov-avtomaticheskoj.html] 5. Юрин А. И., Неборский А. Ю., Карцев Е. А., Кокин Н. Н. Минимизация температурной погрешности индуктивных измерительных преобразователей // Приборы. 2014. № 10. с. 47-51. |