При нормальном распределении параметров вероятности ошибок первого и второго рода при симметричном поле допуска для сигнала [ai , bi ] определяются выражениями:
pnorm
pnorm
, (1)
= pnorm
, (2)
где – интегральная функция распределения
вероятностей в обозначениях программы Mathcad,
– среднее
значение (математическое ожидание) параметра
,
- СКЗ сигнала,
- поле допуска,
равномерно распределённой аддитивной погрешности
.
Для начала запишем допуски на измеряемы параметры:
ΔЕп=0.01; ΔКu=0.03; ΔRг=0.015; ΔRн=0.15; ΔКпсс=0.015; ΔΔf=0.005
Рассчитаем общие вероятности ошибок первого и второго рода по k контролируемым параметрам и построим зависимости этих ошибок от k. Для расчета воспользуемся следующими формулами:
(3)
(4)
Расчеты сделаем по следующему числу контролируемых параметров:
k=1 (1 контролируемый параметр из 7);
k=3 (3 контролируемых параметра из 7);
k=5 (5 контролируемых параметров из 7);
5. Рассчитаем и построим зависимость суммарных затрат.
Определим функцию суммарных затрат на измерения, потери качества измерений и на брак неконтролируемых параметров. В данной курсовой работе применим следующую модель суммарной функции затрат, которуюпредставим в следующем виде:
(5)
В данном выражении первое слагаемое
определяет затраты на измерения k из n параметров объекта контроля, второе и третье определяют затраты из-за
потерь качества измерений, вследствие ошибок первого и второго рода и
четвёртое определяет потери на брак для неконтролируемых параметров.
– затраты на измерения k параметров одного
изделия,
и
- коэффициенты затрат (денежные
эквиваленты) на потери из-за ошибок первого и второго рода при измерении k
из n параметров,
;
- общие вероятности ошибок первого и
второго рода по k контролируемым
параметрам,
Четвертое слагаемое не будем принимать во внимание при расчетах, так как в данной работе проводятся измерения по всем контролируемым параметрам (шесть параметров из шести).
Затраты на измерения k параметров одного изделия определяются следующим выражением:
, где
(6)
–
количество информации (в битах), получаемое при измерении i – того параметра для
измерительного канала с аддитивным гауссовым шумом;
и
-
среднеквадратические значения (СКЗ) измеряемого параметра
и аддитивной
погрешности y;
– коэффициент
затрат на получение одного бита информации при измерении одного параметра, [
];
;
Найдем количество информации (в битах), получаемое при измерении каждого параметра:
Назначим коэффициенты затрат на получение одного бита информации при измерении каждого параметра:
KIKu=10; KIEn=12; KIRн=18; KIRг=15; KIKпсс=20; KIΔf=100
На практике затраты на потери из-за ошибки второго рода (риска заказчика) как правило гораздо существеннее потерь вызванных ошибкой первого рода (риска поставщика). Назначим коэффициенты затрат (денежные эквиваленты) на потери из-за ошибок первого и второго рода при измерении k из n параметров:
;
;
Итак, теперь можно записать суммарные функции затрат для каждого параметра и построить графики.
Получаем суммарную функцию затрат на весь объект исследования:
6. По требуемой величине СКЗ погрешности определить класс точности средства измерения по каждому параметру и выбрать конкретный тип измерительного прибора.
σyKu=0.0036; σyEn=0.0024; σyRn=0.0456;
σyRg=0.0049; σyKпсс=0.005; σyΔf=0.0028;
Для измерения контролируемых параметров нам необходимы такие измерительные приборы, как: вольтметр, частотомер и омметр. Класс точности данных приборов должен удовлетворять величине СКЗ погрешности измерения по каждому параметру для получения качественных результатов. Для данной курсовой работы я выбрал следующие типы измерительных приборов:
- цифровой омметр 7556;
- частотомер FLUKE РМ 6685;
Описание приборов:
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.