Методи підвищення точності визначення метрологічних характеристик стандартних зразків при атестації
DSpace at NTB NTUU KPI
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Методи підвищення точності визначення метрологічних характеристик стандартних зразків при атестації
|
|
| Creator |
Самойліченко, Ольга Вікторівна
|
|
| Description |
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.01.02 – стандартизація, сертифікація та метрологічне забезпечення. – Національний авіаційний університет. – Київ, 2011. Дисертація присвячена питанням розробки методів, які дозволяють підвищити точність оцінювання розширеної невизначеності та складових невизначеності, обумовлених неоднорідністю і нестабільністю, що отримують при атестації стандартних зразків (СЗ). У дисертації запропоновано новий метод оцінювання розширеної невизначеності на основі нормалізуючого перетворення Джонсона. Підвищення точності досягається точним оцінюванням квантилів закону розподілу атестованої характеристики для рівнів значимості, що відповідають заданій довірчій імовірності. Метод дозволяє оцінювати розширену невизначеність за складових, оцінених за типом А та В та їх комбінаціях а також при порушенні умови одномодальності закону розподілу. Розроблено метод підвищення точності оцінювання складових невизначеності від неоднорідності та нестабільності СЗ, який ґрунтується на визначенні статистичних оцінок потужності статистичних критеріїв, що використовуються при оцінюванні зазначених складових. Запропоновані методи реалізовані у вигляді розробленої системи статистичної обробки даних вимірювального експерименту, що дозволяє автоматизувати розглядувані етапи атестації СЗ у вимірювальних та випробувальних лабораторіях. Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.01.02 – стандартизация, сертификация и метрологическое обеспечение. – Национальный авиационный университет. – Киев, 2011. Диссертация посвящена вопросам разработки методов, позволяющих повысить точность оценивания расширенной неопределенности и составляющих, обусловленных неоднородностью и нестабильностью, получаемых при аттестации стандартных образцов (СО). В диссертационной работе предложено использование нового метода оценивания расширенной неопределенности на основе нелинейного нормализирующего преобразования Джонсона. Для задач оценивание расширенной неопределенности выбрано семейство распределений SB , которое характеризуется четырьмя параметрами и позволяет описать широкий класс распределений. Разработана методика, которая основывается на оценивании квантилей закона распределения аттестованной характеристики на основе преобразования, обратного к нормализирующему и квантилей гауссовского закона распределения. Предложенный метод позволяет оценивать расширенную неопределенность, если составляющие неопределенности оценивались по типу А (на основе экспериментальных данных) при этом параметры нормализирующей кривой оценивались 19 квантильным методом; по типу В (на основе моментов законов распределения) параметры оценивались методом моментов; их комбинациях, а также при нарушении условия одномодальности закона распределения. Проведено экспериментальное исследование предложенного метода с помощью имитационного моделирования. Исследования показали, что значения процентилей следует выбирать в окрестности искомых квантилей. Результаты сравнения правильности оценок квантилей, полученных предложенным методом и наиболее распространенным методом замены результирующего закона гауссовским показали преимущества предложенного метода: значение относительной погрешности оценки квантиля при квантильном методе нормализации не превышает 0,01 %, при моментном методе – 2 %, при методе замены гауссовским законом – относительная погрешность находиться в пределах от 2,5 до 23 %. Исследована точность оценивания квантилей в условиях ограниченных объемов выборок. Для метода квантилей относительная погрешность правильности при объеме выборки 20 значений составила 15,3 %, при объеме 100 значений – 2 %. Правильность метода моментов на объемах от 20 до 100 значений составила от 0,4 до 2 %, метода замены результирующего закона гауссовским – от 2,8 до 27,6 %. Показано, что наилучшая сходимость оценок у метода моментов. Результаты исследований позволили рекомендовать моментый метод нормализации при оценивании расширенной неопределенности, если объем данных не превышает 70 значений. Результаты исследования мощности статистических критериев, используемых при оценивании составляющих неопределенности от неоднородности и нестабильности (Фишера, Стьюдента, Кохрена и Грабса) показали значительные ошибки второго рода, возникающие при их применении на ограниченных объемах данных. Результаты исследования робастных и непараметрических критериев показали, что на малых объемах выборок эти критерии также не обеспечивают необходимой мощности. Мощность критериев достигает необходимого уровня 95 % только при значительных соотношениях параметров исследуемых выборок. С целью нахождения оптимального соотношения параметров для достижения необходимой мощности предложено использовать статистическую оценку мощности, на основании которой была определена минимальная в смысле среднеквадратического отклонения функция приближения для рассматриваемых критериев. Оценены коэффициенты аппроксимирующей функции, а также их расширенные неопределенности. Получены аппроксимирующие функции, а также границы неопределенности для исследуемых критериев. На основании полученных данных разработан метод, который позволяет повысить точность оценивания составляющих неопределенности от неоднородности и нестабильности, оценить достоверность полученных результатов и сделать рекомендации о необходимом объеме данных для обеспечения заданной достоверности. Описанные выше методы и методики положены в основу разработанной системы статистической обработки данных измерительного эксперимента, которая реализует как обычную обработку, так и предложенные методы повышения точности аттестации СО. Реализация описанных выше рекомендаций позволяет автоматически выбирать оптимальные пути обработки данных для оценивания расширенной неопределенности, располагать информацией о мощности использованных критериев, а также получать рекомендации о минимально необходимом количестве повторных наблюдений для обеспечения достоверности 95 %. Система построена на базе персонального компьютера с использованием среды LabView. Результаты экспериментального исследования системы проводилось с помощью результатов испытаний СО зерна при их аттестации. Thesis for obtaining the candidate of technical sciences degree on specialty 05.01.02 – standardization, certification and metrological assurance. – National Aviation University.– Kyiv, 2011. Thesis is devoted to the problems of methods development to increase the accuracy of expanded uncertainty estimation and uncertainty components because of nonhomogeneity and nonstability while reference materials certification. To estimate the expanded uncertainty normalization transformation based on Johnson’s is offered a new method. Accuracy increasing is achieved due to more accurate estimation of certificated characteristics reciprocal distribution. The reciprocal distribution fit the given confidence probability. This method makes it possible to estimate the expanded uncertainty when the components were estimated as type A as type B and their combinations; also, when the distribution low is antimodal. The method to increase the accuracy of uncertainty components from nonhomogeneity and nonstability was developed. It based on the statistical criteria power function determining, used when mentioned component estimate. Developed methods were implemented as system of measurement experiments statistical data processing. It helps to automate selected approaches of the reference material certification in the measurement and tested laboratories. |
|
| Publisher |
НТУУ "КПІ"
|
|
| Date |
2011-05-24T07:49:11Z
2011-05-24T07:49:11Z 2011 |
|
| Type |
Thesis
|
|
| Identifier |
http://library.kpi.ua:8080/handle/123456789/865
|
|
| Language |
uk
|
|