Измерение параметров объекта с помощью лабораторной ИИС. Регистрация исследуемых физических величин независящих от времени, страница 3

Компонент 1 это детерминированная или случайная модель ИО в предположении, что он строго соответствует используемой функциональной модели. Компонент моделирования должен включать в себя все функциональные модели объекта измерения, известные на момент разработки ИИС, и предусматривать его совершенствование.

Компонент 2 это математические модели всех ИК, отражающие их MX и моделирующие систематические и случайные факторы. Второй компонент определяет принцип работы и структуру ИК. Обычно моделируют  импульсную реакцию, номинальную функцию преобразования,  спектрально – корреляционные характеристики аддитивной погрешности. Все они должны соответствовать полученным экспериментальным данным. Эта модель консервативна. Она изменится только при подключении новых аппаратных средств.

Компонент 3 это детерминированый реальный алгоритм сбора и обработки исходных данных, реализованный в ИИС. Третий компонент моделирования заимствуется из основного ПМО ИИС, используемого при ее нормальной эксплуатации. Он может изменяться только в том случае, если пользователь гибкой ИИС имеет возможность пополнять множество решаемых задач, вводя новые функциональные модели объекта и новые алгоритмы обработки информации.

Компонент 4 это детерминированный идеальный алгоритм обработки первичной измерительной информации. Четвертый компонент присутствует в тех случаях, когда реальный алгоритм обработки отличается от идеального. В противном случае он совпадает с третьим компонентом. Эта модель также не требует специальной разработки, так как обоснованно выбрать реальный алгоритм, не располагая идеальным алгоритмом, трудно. Этот компонент используется только при анализе методической погрешности.

2.2   Разработка моделей для вычисления функционалов

Разработка моделей, с чем мы только что познакомились, является частью разработки программного метрологического обеспечения (ПМО), которое выполняется в основном разработчиком (7.9). Хотя пользователю не возбраняется пополнять эти модели, но первом этапе их дают в трех вариантах. Варианты получаю с помощью идеального алгоритма обработки информации (Идеальное ПМО), не вносящего заметные искажения в процессе обработки.

Без этого алгоритма основной канал ИИС в блок сравнения поступает информация от объекта о фактической функции  в виде искаженной функции , в которую включены погрешности:  погрешность модели ИО,  погрешность модели измерительного канала ИК, погрешность реального программно-метрологического обеспечения ИИС

Вариант рисунка 4.3а. Так как алгоритм ПМО один и тот же, то в блоке сравнений при вычитании получится разница, которую вносит только ИК .

Вариант рисунка 4.3б. Так как алгоритмы ПМО разные, блок сравнения при вычитании выдает погрешность реального ПМО .

Вариант рисунка 4.3в. В этом варианте идеальное МПО наиболее точно обрабатывает данные ОИ. Реальное ПМО содержит в себе погрешности, вносимые моделью ИК и реальным ПМО. Блок сравнения выдает сумму погрешностей .

Чтобы получить неопределенности измерений для всего диапазона измеряемых физических величин, нужно провести множество измерений по всем параметрам ИО.

Для исследования вероятностных характеристик неопределенности должны быть сформированы и подвергнуты статистической обработке массивы значений погрешностей. При этом возможны два случая:

·  модель ИО детерминирована, тогда можно использовать неизменный массив «идеальных» данных, а статистическое моделирование проводить только для ИК;

·  в модели объекта имеется вероятностностная составляющая, тогда статистическое моделирование должно проводиться для всех ИК и ИО.

3.   Задание

3.1   Измерение функциональной зависимости параметра объекта от времени

3.1.1.   Экспериментально определить погрешность измерительного канала.