автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Алгоритмическое обеспечение повышения метрологической надежности средств измерений

На правах рукописи

Грубо Елена Олеговна

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОВЫШЕНИЯ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ

05.11.16 - информационно-измерительные и управляющие системы (приборостроение)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 А НОЯ 2011

005002963

Санкт-Петербург - 2011

005002963

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина).

Научный руководитель

кандидат технических наук, доцент Королев Павел Геннадьевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Кондрашкова Галина Анатольевна кандидат технических наук Шевченко Сергей Юрьевич

Ведущая организация: Научно-исследовательский институт электроизмерительных приборов ОАО «НИИ ЭЛЕКТРОМЕРА»

Защита состоится "7" декабря 2011 года в 15.00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.238.06 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, д. 5. в ауд.5108

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан " 2011 г.

Ученый секретарь совета

к.т.н., доцент Боронахин А.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Одним из основных показателей качества средств измерений (СИ) является метрологическая надежность (МН) - свойство СИ сохранять во времени метрологические характеристики (МХ) в пределах установленных норм. МН определяется характером и темпом изменения нормируемых МХ. Чем выше показатели МН (вероятность работы без метрологического отказа, метрологический ресурс, интенсивность отказов и т.д.), тем реже приходится поверять СИ, тем меньше риск использования неисправного прибора в течение межповерочного интервала (МПИ). Сведения о МН СИ необходимы для правильной организации его метрологического обслуживания, а также назначения сроков очередной поверки.

Задача, решаемая при определении МПИ, состоит в нахождении временных изменений метрологических характеристик и построении математической модели, экстраполирующей полученные результаты на заданный интервал времени. Для построения математической модели изменения МХ во времени необходимо использовать статистические данные, полученные в ходе испытаний на надежность либо данные, полученные в результате поверок. Однако, результаты испытаний на надежность, проводимые в лабораторных условиях не могут дать объективной информации о деградации измерительных каналов СИ в реальных условиях эксплуатации под воздействием внешних факторов. В существующей на данный момент нормативной документации, устанавливающей требования к межповерочным интервалам, рассматривается тип средства измерения, а не экземпляр, при этом, характер временных изменений МХ СИ может быть весьма разнообразным даже у однотипных СИ. Поэтому для повышения достоверности этих исследований, должны быть учтены индивидуальные особенности и условия эксплуатации экземпляра СИ. В силу указанных причин представляется целесообразным организовать работы по изучению метрологической надежности средств измерений непосредственно у потребителей. С целью повышения эффективности использования СИ необходимо оснастить прибор подсистемой контроля временных изменений МХ.

Реализация подсистемы ко I про ля временных изменений МХ СИ под управлением микроконтроллера с функцией записи и обработки полученных данных позволит:

• контролировать метрологические характеристики СИ в течение всего срока службы с учетом влияния внешних факторов непосредственно на месте эксплуатации;

• строить математические модели изменения МХ во времени, оценивать скорость изменения МХ, а также прогнозировать время наступления метрологического отказа;

• планировать сроки ремонтных и профилактических работ.

В настоящее время появились новые технические возможности использования ранее разработанных подходов для повышения эффективности СИ, что связано с применением алгоритмов получения и обработки измерительной

информации в реальном масштабе времени с помощью микроконтроллеров и ЭВМ. Поэтому разработка вопросов связанных с повышением метрологической надежности СИ являются перспективными и актуальными.

Целью данной диссертационной работы являются разработка структурно-алгоритмических решений для построения и использования СИ, направленных на повышение эксплуатационной метрологической надежности за счет диагностики и прогнозирования состояния измерительного тракта на основе данных о текущем состоянии контролируемых параметров СИ.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

• разработка структурных решений для построения СИ с прогнозируемым метрологическим ресурсом;

• разработка алгоритмического обеспечения СИ с коррекцией погрешностей и прогнозируемым метрологическим ресурсом;

• разработка алгоритмов обработки полученных данных с целью прогнозирования метрологического ресурса;

• проверка теоретических положений о влиянии структурно-алгоритмических решений на метрологический ресурс.

Методы исследования включают в себя методы математического анализа, теорию вероятностей и математической статистики, методы математического и имитационного моделирования, математической метрологии.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Разработаны структурно-алгоритмические решения для СИ с подсистемой коррекции, позволяющие определять метрологический ресурс экземпляра средства измерения.

2. Разработаны алгоритмы работы подсистемы коррекции характеристики преобразования, позволяющие обеспечить нахождение СИ в пределах установленных допусков в течение максимально возможного периода времени.

3. Предложены методические рекомендации по выбору алгоритмов работы процессорного средства измерения с управляемым метрологическим ресурсом.

Научная новизна результатов работы:

1. Разработаны алгоритмы функционирования подсистемы коррекции погрешностей средств измерений на основе регистрации внутренних параметров.

2. Предложены методические рекомендации по метрологическому сопровождению СИ с подсистемой регистрации внутренних параметров.

3. Разработано алгоритмическое обеспечение для СИ с коррекцией повышающих метрологический ресурс за счет ограничения влияния факторов, снижающих эффективность коррекции.

Практическая значимость научных результатов.

Разработанные структурные и алгоритмические решения для средств * измерений с встроенным регистратором внутренних параметров позволяют:

• увеличивать метрологический ресурс,

• осуществлять непрерывный контроль параметров метрологической надежности непосредственно на месте эксплуатации,

• планировать сроки ремонтных и профилактических работ, а также метрологического обслуживания.

Проведенный анализ трудоемкости калибровочных процедур показал, что при проведении однократных автокалибровочных измерений требуемый объем энергонезависимой памяти регистратора параметров СИ за год составит 166,4 кбайт, для многократных автокалибровочных измерений - 16 Мбайт.

Разработанные структурные и алгоритмические решения могут быть широко использованы при создании СИ, применяемых в жестких условиях эксплуатации с длительным отсутствием доступа, в производстве с непрерывным циклом, а также в системах коммерческого учета энергоресурсов.

Реализация и внедрение результатов исследований. Результаты исследований использованы при выполнении научно-исследовательских работ, проводимых в СПбГЭТУ: НОЦ/ЛИНС-82 «Разработка методического и алгоритмического обеспечения безопасного и энергетически эффективного управления локомотивом» (госконтракт № 14.740.11.0404) и ПН/ИИСТ-27 «Создание интеллектуальной системы мониторинга и управления энергопотреблением с прогнозируемым метрологическим ресурсом в зданиях и сооружениях» (госконтракт№ 16.516.11.6039).

Апробация. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Научно-практической конференции «Проблемы прогнозирования и предотвращения чрезвычайных ситуаций и их последствий» (Санкт-Петербург, СПбГЭТУ «ЛЭТИ» 2006, 2007 гг.), конференциях профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (2006, 2008, 2009, 2010), на всероссийском конгрессе «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов России» (СПб, 2008 г.), на Международном конгрессе «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов России» (СПб 2009, 2010 гг.)

Публикации. Основные теоретические и практические результаты диссертации опубликованы в 11 статьях и докладах, среди которых 3 публикации в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных в действующем перечне ВАК, 8 в научных сборниках и трудах российских и международных конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Содержание изложено на 135 страницах, включая 34 рисунка и 4 таблицы, а также 1 приложение.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, определяется основное направление исследований, формулируются цели и задачи исследований, приводятся основные положения работы.

В первой главе проанализировано современное состояние метрологического обеспечения средств измерений, рассмотрены математические модели дрейфа метрологических характеристик, методы определения и контроля показателей метрологической надежности, критерии для определения МПИ.

Анализ современного состояния нормативной базы, устанавливающей требования к назначению межповерочных интервалов показал, что, при расчете вероятности метрологической исправности рассматривается тип средства измерений, а не экземпляр; не учитывается модель дрейфа метрологической характеристики, а также условия эксплуатации средства измерений; межповерочные интервалы устанавливаются фиксированными; отсутствует возможность определения состояния МХ в любой момент времени. В рамках существующей системы метрологического обеспечения средств измерений в результате поверки устанавливается факт метрологического отказа, в то время как для обеспечения единства измерений процедура поверки СИ должна его предупреждать.

В ГОСТ 8.565-99 предлагается назначение первичного МПИ с последующей его коррекцией в ходе эксплуатации на основе данных, полученных в результате поверочных работ. С помощью предложенного метода можно выявить лишь совершенно очевидные и грубые ошибки в назначении МПИ серийно выпускаемых СИ. Для единичных СИ и СИ, выпускаемых небольшими партиями, обладающих длительными межповерочными интервалами (4-6 лет) к моменту накопления данных достаточных для построения математической модели измерения МХ во времени, само средство измерения отслужит большую часть своего срока службы и успеет морально устареть. С другой стороны, межповерочные интервалы для аналитических средств измерений составляют от 3 месяцев до полугода, тогда как полный срок службы превосходит МПИ в десятки раз. Это указывает, во-первых, на нерациональное использование эталонов и, во-вторых, на необоснованность трудозатрат на поверочные работы.

Точность определения МПИ, прежде всего, обусловлена точностью исходных данных. При получении исходных данных для определения МПИ возможны следующие источники информации:

- испытания СИ или его отдельных блоков;

- данные о нестабильности элементов СИ;

- показатели метрологической надежности СИ, нормируемые или подтвержденные испытаниями;

- результаты поверок СИ.

Определение показателей метрологической надежности осуществляется экспериментальным, расчетно-экспериментальным, аналитическим методами, а также методами статистического моделирования на ЭВМ.

Контроль показателей надежности осуществляется экспериментальным методом, а также сбором сведений о надежности приборов непосредственно у потребителя. Экспериментальный метод контроля показателей надежности заключается в проведении контрольных испытаний. Подтверждение надежности путем организации сбора сведений о надежности приборов в условиях эксплуатации производится в тех случаях, когда по техническим или экономическим соображениям контрольные испытания нецелесообразны или невозможны, а также для получения более обширной информации об эксплуатационных свойствах приборов.

Путем сбора и обработки эксплуатационной статистики о надежности СИ решается ряд важных задач:

1. Определение фактической надежности СИ и установление расхождения показателей надежности, нормируемых в ТУ с реальной надежностью этих приборов.

2. Определение статистических характеристики метрологических отказов СИ в процессе эксплуатации. Эта информация необходима для уточнения параметров метрологического обслуживания, в частности назначения межповерочных и межкалибровочных интервалов.

3. Обратная связь с потребителем с целью определения узких в отношении надежности мест в приборах, разработки и реализации мероприятий по повышению качества и надежности СИ.

Значительные расходы, связанные с проведением контрольных испытаний на надежность и получением статистической информации от потребителей, вынуждают искать пути снижения затрат на эти работы. В связи с этим ставится задача теоретического и экспериментального изучения вопросов метрологического обеспечения СИ, как на этапе проектирования, так и в эксплуатационных условиях реального объекта. Решение данной задачи направленно на исследование условий, закономерностей и тенденций, связанных с обеспечением метрологической надежности СИ, характеризующей снижение качества СИ за счет его старения и износа и увеличения метрологических отказов. Таким образом, с увеличением требований к качеству функционирования СИ, возрастает необходимость метрологических исследований, оценивающих данное качество, т.е. ставится задача метрологического обеспечения, его выбора и обоснования, на всех этапах «жизни» СИ. Требования оперативности проведения метрологических испытаний, поверки и контроля (с целью получения необходимых статистических данных для построения модели дрейфа МХ СИ), повышения достоверности их результатов и уменьшения временных затрат приводит к необходимости создания встроенных систем метрологического контроля СИ.

Во второй главе на основании анализа способов увеличения метрологического ресурса измерительных каналов, а также моделей основной погрешности разработаны структурно-алгоритмические решения для оценивания метрологического ресурса на базе метода образцовых сигналов.

Одной из основных операций автоматической коррекции является измерение погрешности и выработка соответствующего корректирующего значения. Метод

7

образцовых сигналов позволяет оценить изменение во времени основ'ной инструментальной погрешности СИ.

Под основной инструментальной погрешностью измерительного канала понимается приведенная к выходу погрешность Д0, обусловленная отклонением реальной характеристики преобразования (РХП) у в нормальных условиях от номинальной характеристики преобразования (НХП) у„:

Л„(х) = у - ун = щ х^ - аы х'-1 = Ей Ь, х1'1 (1)

где Ъ1 = а,- - щ, а¡ - коэффициенты полинома описывающего РХП, аы -коэффициенты полинома описывающего НХП

Для осуществления идеальной коррекции величина поправки должна быть равна основной погрешности СИ в заданной точке диапазона измерения с обратным знаком:

г(ху) = -Д0(*у)

Алгоритмы коррекции на базе образцовых сигналов делятся на две большие группы: методы коррекции на основе образцовых воздействий, формируемых с использованием измеряемой величины и методы коррекции без использования измеряемой величины. В первом случае корректируемый результат используется в качестве основы для формирования образцовых воздействий, при этом каждое основное измерение сопровождается процедурой коррекции. При реализации второй группы методов образцовые воздействия устанавливаются заранее в соответствии с диапазоном измерения входной измеряемой величины.

В зависимости от структурных, алгоритмических, схемотехнических и конструктивных решений построения основного измерительного канала СИ, а также условий применения и воздействующих дестабилизирующих факторов, разработаны различные структурно-алгоритмические решения формирования и введения корректирующего воздействия. Образцовый сигнал формируется на вход: первичного измерительного преобразователя - алгоритмы КП1, КП2, КП1(И), КП2(И), КПЗ(И); нормирующего преобразователя - КП1, КП2. В зависимости от ограничений, накладываемых на быстродействие, корректирующее воздействие вводится: после реализации процедуры аналого-цифрового преобразования, либо масштабирования, либо обратного преобразования.

На рисунке 1 представлена структурная схема алгоритма коррекции КП1: корректирующий сигнал формируется на входе первичного измерительного преобразователя. Здесь К - коммутатор, ПИП - первичный измерительный преобразователь, НП - нормирующий преобразователь, АЦП _ аналого-цифровой преобразователь, МК - микроконтроллер, УОС - устройство образцовых сигналов

Реализация данного способа возможна для средств измерений, измеряющих величины, образцовые меры которых можно реализовать в рабочих условиях эксплуатации СИ.

| уос н-

мк

Рисунок I. Алгоритм КП1

Алгоритм КП1 содержит следующие операции:

1. В режиме «Измерение» фиксируется значение х'у, соответствующее текущему значению измеряемой величины Х](Ь)

Х] — ^р1 (2) где Дпип - оператор первичного преобразования измеряемой величины, Кооператор масштабирования (нормализация), Яа_ц - оператор аналого-цифрового преобразования, Дм- оператор масштабирование, Яр1- оператор, реализующий обратное функциональное (градуировочное) преобразование.

2. В режиме «Калибровка» на вход измерительного канала при помощи идентификатора команд г (задание образцовых сигналов) последовательно подаются образцовые сигналы 4,, от УОС. Номинальные значения образцовых сигналов определяются по НХП:

¿ш = Ун(Аод-

3. Образцовые сигналы ¿4,- измеряются в соответствии с уравнением измерения (2):

¿01 (О = ^^-м^а-ц^нгДпип^о^)-

4. Формируется массив погрешностей:

5. Определяются параметры корректирующей функции

*(*;) = ад*},

где Яв- вспомогательный оператор вычисления коэффициентов уравнения (1).

6. Поскольку Д0 (и ее характеристики) изменяется в диапазоне измерения, значение поправки выбирается в зависимости от входной величины х (определяется по функции обратной НХП х}=у~1(х-'). Корректирующая функция:

Ккор —

гае ККор - оператор введения коррекции погрешности, оператор выбора значения поправки.

7. Коррекция результата измерений с учетом поправки

*/ = ЯкоЛ'Ю (3)

Состав полной погрешности, для случая введения корректирующего воздействия после процедуры аналого-цифрового преобразования, запишется в соответствии со схемой вычисления полной погрешности, представленной на

9

рисунке 2, где Ах* - полная погрешность результата измерения, -

погрешность, возникающая в результате неидеальности процедуры коррекции, Дмдг/ и АРХ' - погрешности вычисления, возникающие из-за ограниченности разрядной сетки вычислительного устройства.

—Н яг.я.хдГ"!-¡1 ^УГ./Уг/д |---

5

Л*;

¿и»,"

Рисунок 2. Схема вычисления полной погрешности.

Корректировочные процедуры применяются для удержания погрешности СИ в установленных пределах в течение длительных промежутков времени. Поэтому коррекция должна считается эффективной, если основная погрешность СИ не выходит за установленные допустимые пределы в течение заданного времени.

Эффективность коррекции:

_ в [Ах*] Эк " в[Акх^]

где 0[Ал:;*] - значение характеристики погрешности в отсутствие коррекции результатов измерений; в[Ак*у] - значение характеристики погрешности после выполнении коррекции результатов измерений.

В случае представления полной погрешности в виде суммы систематической и случайной составляющих, то эффективность коррекции запишется следующим образом:

Э _ б[А*; + А*/] к в[АкхГ+А кхГ]

Систематическая составляющая Ах} основной погрешности уменьшается в результате коррекции в разной степени, в зависимости от продолжительности времени затрачиваемого на осуществление самой коррекции, и от степени корреляции низкочастотных составляющих. Величина погрешности Акх* в результате коррекции принципиально неустранима. Коррекция должна считаться неэффективной:

- если в результате выполнения калибровочных процедур и внесения, поправки точность СИ не улучшается;

- в течение межкалибровочного интервала скорректированная погрешность СИ успевает приблизиться к допустимому значению либо превзойти его;

Причиной неэффективности коррекции могут быть следующие факторы

- наличие (рост) случайной составляющей полной погрешности;

- некорректно выбраны параметры серии многократных измерений для определения поправок (объем выборки, частота опроса);

- метрологический отказ.

На рисунке 3 представлены кривые распределения плотностей вероятностей случайной составляющий погрешности в различные моменты времени осуществле-

Рисунок 3. Модель дрейфа систематической и случайной составляющих основной погрешности

ния коррекции р[5(1х)], р[^(£2)],...,р[5(Сл)]; 65р({) - аналитическая зависимость функции изменения во времени вероятностной характеристики нескорректированной погрешности; 05к(О - аналитическая зависимость функции изменения во времени вероятностной характеристики скорректированной погрешности полученной в результате введения поверки.

В третьей главе разработаны алгоритмы функционирования подсистемы встроенного метрологического контроля для случаев с преобладанием систематической или случайной составляющих полной погрешности. Алгоритмы позволяют оценивать скорость дрейфа систематической и случайной составляющих погрешности и устанавливать интервалы автокалибровки, а также изменять объем выборки при многократных измерениях в зависимости от величины дисперсии случайной составляющей. Исходя из рекомендаций ГОСТ 8.009-84, а также для ограничения влияния случайной составляющей на коррекцию в ходе выполнения автокалибровки осуществляется контроль соотношения где а[А0] - среднее квадратическое отклонение случайной составляющей

основной погрешности СИ; Д05р - предел допускаемой систематической составляющей основной погрешности, а так же скорость дрейфа случайной составляющей погрешности.

Для более детального анализа причин роста случайной составляющей погрешности параллельно с автокалибровочными измерениями производятся вспомогательные измерения температуры и напряжения в «контрольных точках»

Рисунок 4 Алгоритм коррекции погрешности, с учетом дрейфа случайной составляющей погрешности ИК

схемы ИК. Коррекция считается эффективной, если величина основной погрешности СИ находится в допустимых пределах в течение интервала автокалибровки. В каждом алгоритме осуществляется проверка на наличие отказов. Измерения в дополнительном измерительном тракте производятся одновременно с автокалибровочнымиизмерениями, полученные данные регистрируются в энергонезависимом запоминающем устройстве и далее анализируются в регистраторе параметров СИ. Такого рода избыточность, не оказывая существенного влияния на работу основного измерительного тракта, позволяет строить более гибкие алгоритмические решения, повышая тем самым эффективность коррекции и увеличивая метрологический ресурс.

На рисунке 4 представлен алгоритм коррекции погрешности, с учетом дрейфа случайной составляющей погрешности ИК. В качестве исходных данных задаются следующие параметры: текущее время £т; время, затрачиваемое на проведение однократных автокалибровочных измерений время, затрачиваемое на проведение многократных автокалибровочных измерений 1МК\ интервал времени между однократными автокалибровочными измерениями Мок; интервал времени междумногократными автокалибровочными измерениями Ммк; время измерения физической величины £и; допустимой предел систематической составляющей погрешности Д5р.

Разработан алгоритм оценки метрологического ресурса на основе данных, полученных от подсистемы коррекции. Алгоритм оценки метрологического ресурса заключается в прогнозировании экстремальных значений погрешности по результатам определения ее частных значений в отдельных точках шкалы при известном виде полинома, описывающего временной дрейф погрешности.

Метрологическим ресурсом СИ будем называть время в течение которого метрологическая характеристика 5 достигает допустимых границ наперед заданной области [£>1Д0П, £>2Доп] с доверительной вероятностью Рд:

Прогнозирование состояния МХ СИ осуществляется на основе:

анализа данных об изменении МХ на интервале наблюдения Тг в дискретные моменты времени £2, — Лп £

построение математической модели дрейфа, выражающей зависимость исследуемой МХ 5(0 от времени Г;

экстраполяция значений функции ^СО на область прогноза 7\:

5(1,+т ) = я[{5али]

где Н - оператор прогноза, который осуществляет экстраполяцию поведения из области 7\ на область Т2.

Оценка адекватности определения метрологического ресурса сводится к проверке адекватности модели дрейфа МХ полученной на ее основе, по значениям,

полученным в результате проведения поверки в момент При этом отклонёние определяется разностью:

Д(гп) = 5П(СП) - 5М(СП)

где 5п(гп) - значение МХ, полученное при проведении поверки, 5М ((:,,) - значение МХ, полученное по результатам прогнозирования.

В четвертой главе приведено описание машинного эксперимента по моделированию измерительных структур с коррекцией и оценкой метрологического ресурса. Предложены структурные решения подсистемы встроенного метрологического контроля, оценены временные соотношения в процессе автокалибровок, выполнен анализ трудоемкости автокалибровочных процедур, разработаны структуры данных встроенной системы метрологического контроля, описан эксперимент и оценены полученные результаты.

Реализация подсистемы встроенного метрологического контроля осуществляется на базе, введенной в состав СИ аппаратной и программно-алгоритмической избыточности, позволяющих осуществить мониторинг компонент прибора, влияющих на точность.

В состав функций подсистемы встроенного метрологического контроля временных изменений МХ входит:

• мониторинг компонент прибора, влияющих на точность;

• формирование образцовых сигналов по выбранному алгоритму;

• вычисление поправок;

• регистрация отклонений, характеризующих деградацию компонент ИК;

• введение поправок;

• выдача зарегистрированных параметров по запросу.

Под регистратором параметров средства измерений (РПСИ) понимается электронное вычислительное устройство с энергонезависимой памятью, объем которой достаточен для регистрации результатов работы подсистемы коррекции и вспомогательных измерений в течение заданного интервала времени. Функции вычислительного устройства РПСИ могут выполняться как процессором, включенным в измерительный канал, так и дополнительным процессором.

На рисунке 5 представлена структура СИ с многопроцессорной подсистемой встроенного метрологического контроля, где К1 и К2 - коммутаторы, ПИП -первичный измерительный преобразователь, НПик - нормирующий преобразователь, входящий в состав основного измерительного канала, НП; - /-й нормирующий преобразователь подсистемы вспомогательных измерений, АЦП -аналого-цифровой преобразователь, ВУ - вычислительное устройство, УОС -устройство образцовых сигналов, ИП - источник питания, ИКТ - измерительный канал температуры, РПСИ - регистратор параметров средства измерения, и,... [/„напряжения в контрольных точках аналоговой части схемы. Здесь РПСИ - это самостоятельная измерительно-вычислительная подсистема, имеющая

энергонезависимое двухпортовое ОЗУ, запись в которую осуществляется под управлением ВУ_2.

НП

Л

К1

УОС

ПИП

нпи

НП

К2

НП

ип

и,

икт

(Л

и„

{нпД

{нлЦ-

Ч НП, |-

кз

АЦП_1 =Ф ВУ_1 =i>

РПСИ

ОЗУ

АЦП_2

Ж

$ ВУ_2

Рисунок 5 - Структура СИ с многопроцессорной подсистемой встроенного метрологического контроля

Анализ трудоемкости калибровочных процедур показал, что их вычислительная сложность описывается полиномом от размерности задачи Т=0(рт), где р — число на единицу большее порядка полинома, аппроксимирующего функцию коррекции, т - количество циклов опроса АЦП.

Разработаны структуры данных регистратора параметров средства измерения, предложен подход к оценке объема требуемой памяти.

Для проведения экспериментального исследования с целью подтверждения теоретических положений о влиянии структурно-алгоритмических решений на метрологический ресурс, было разработано программное средство, которое позволяет по ретроспективным данным, полученным от подсистемы встроенного метрологического контроля прогнозировать оставшийся метрологический ресурс.

Моделирование измерительного канала с автоматической коррекцией характеристики преобразования осуществляется на базе метода образцовых сигналов. Программное средство предоставляет следующие возможности:

- задание значения физической величины, подаваемой на вход модели измерительного канала;

- моделирование функции преобразования измерительного канала с учетом линейной и нелинейной деградации метрологических характеристик;

- выполнение многократных и однократных автокалибровочных измерений, в ходе которых определяются: скорости нарастания систематической и случайной составляющих погрешности, коэффициенты реальной характеристики преобразования;

запись автокалибровочных измерений в табличной форме в виде

файла Excel;

- коррекция систематической и случайной составляющих погрешности измерительного канала;

- прогнозирование систематической составляющей погрешности' на заданный интервал времени.

На рисунке 6 представлен график результата коррекции в случае дрейфа систематической и случайной составляющих погрешности. Пунктирная линия -напряжение на выходе измерительного канала без коррекции, сплошная линия - с коррекцией, * - моменты осуществления автокалибровочных измерений. При установлении дрейфа случайной погрешности частота выполнения многократных автокалибровок возрастает, что позволяет сохранять метрологическую характеристику СИ в пределах установленных допусков.

• до коррекции -послекоррекции

Рисунок 6 - зависимость результата измерения ог времени при наличии коррекции погрешности

На рисунке 7 представлена зависимость погрешности от времени при наличии многократной коррекции.

Рисунок 7 - зависимость погрешности ог времени три наличии коррекции

В случае наличия дрейфа случайной составляющей погрешности использование однократных измерений при выполнении автокалибровочных процедур приводит к увеличению дисперсии погрешности вдвое. Многократные измерения в процессе автокалибровки позволяют повысить эффективность коррекции погрешности СИ и за счет этого продлить метрологический ресурс.

Заключение

В работе получены следующие основные результаты:

1. Разработаны структурно-алгоритмические решения для СИ с подсистемой коррекции, позволяющие определять метрологический ресурс экземпляра средства измерения.

2. Разработаны алгоритмы работы подсистемы коррекции характеристики преобразования, позволяющие обеспечить нахождение СИ в пределах установленных допусков в течение максимально возможного периода времени.

3. Предложены методические рекомендации по выбору алгоритмов работы процессорного средства измерения с управляемым метрологическим ресурсом.

4. Проведен анализ погрешностей, возникающих в результате коррекции, предложены рекомендации по организации алгоритмического обеспечения процессорных СИ с коррекцией, позволяющие ограничить влияние методических погрешностей на результат измерения.

5. Разработаны структурно-алгоритмические решения, для различных способов ввода образцовых сигналов, в зависимости от вида физической величины, поступающей на вход ИК.

6. Проведен анализ трудоемкости калибровочных процедур и предложен подход к оценке требуемого объема энергонезависимой памяти РПСИ.

7. Разработано программное средство, которое позволяет по результатам моделирования СИ с системой встроенного метрологического контроля оценивать метрологический ресурс.

Список основных публикаций по теме диссертационной работы

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах: Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России:

1. Грубо Е.О. К вопросу о проблеме определения межповерочных интервалов. / Грубо Е.О., Долидзе Р.В. Комаров Б.Г. // Известия Государственного электротехнического университета. Сер. «Приборостроение и информационно-измерительные системы», 2006. С 18-20.

2. Грубо Е.О. Принципы построения средств измерений с коррекцией составляющих полной погрешности/ Грубо Е.О., Алексеев В.В., Королев П.Г. // Приборы. №7. 2010. С. 57 - 63.

3. Грубо Е.О. Структуры и алгоритмы коррекции основной погрешности измерительного канала с использованием измеряемой величины / Грубо Е.О., Алексеев В.В., Королев П.Г. // Вестник Тихоокеанского государственного университета. №4(19). 2010. - С. 23 - 32.

Другие статьи и материалы конференций:

4. Грубо Е.О. Метрологическая надежность автоматизированных информационно-измерительных систем учета энергоресурсов /. Грубо Е.О, Долидзе Р.В., Марченков Р.Ю. // Сборник трудов V Всероссийской НТК «Вузовская наука - региону» Вологда, 2007, т. 1.

5. Грубо Е.О. Метрологическое обеспечение систем мониторйнга энергопотребления и экологического мониторинга / Королев П.Г., Грубо Е.О. // «Проблемы прогнозирования и предотвращения чрезвычайных ситуаций и их последствий»: Труды конф. СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2007, С. 57-62.

6. Грубо Е.О. Многоканальный регистратор для систем мониторинга экологических параметров технологического процесса / Грубо Е.О., Королев П.Г., Кузьмина H.A., Романцова Н.В. // Труды всеросс. конгресса. «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов России» - СПб, 14-15 ноября 2008.-С. 102-106.

7. Грубо Е.О. Особенности метрологического обеспечения средств измерений в тяжелых климатических условиях // Материалы международного конгресса «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития Арктических регионов». Санкт-Петербург, 2009, С. 37-41.

8. Грубо Е.О. Повышение метрологической надежности средств измерений с автоматической коррекцией / Королев П.Г., Грубо Е.О., Тимиргалиев P.A. // Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России. Муром, 5.02.2010 С. 179 - 181.

9. Грубо Е.О. Методика расчета метрологического ресурса измерительного канала для средств измерений с автоматической коррекцией / Грубо Е.О., Королев П.Г. // Сборник докладов 63-ей Научно-технической конференция профессорско-преподавательского состава университета. Санкт-Петербург, 2010 С. 228 -233.

10. Грубо Е.О. Метрологическая надежность средств измерений, входящих в состав АНИС УЭ // Сборник докладов и инновационных предложений участников молодежной школы-семинара. Санкт-Петербург. 2010. С. 11 — 13.

11. Грубо Е.О. Трудоемкость калибровочных процедур средств измерений с увеличенным метрологическим ресурсом / Грубо Е.О., Королев П.Г., Мишур Э.М., Утушкина A.B.// Материалы международного конгресса «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития Арктических регионов». Санкт-Петербург, 2010, С. 110-115.

Подписано в печать 02.11.11. Формат 60*84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 111.

Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии Издательства СПбГЭТУ "ЛЭТИ"

Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ" 197376, С.-Петербург, ул. Проф. Попова, 5

ВВЕДЕНИЕ

1 Метрологическое обеспечение средств измерений

1.1 Современное состояние метрологического обеспечения средств 13 измерений. Основные задачи и проблемы

1.2 Оценка эффективности метрологического обслуживания 18 средств измерений

1.3Математические модели дрейфа метрологических 21 характеристик средств измерений

1.4 Методы определения и контроля показателей надежности

1.5 Критерии для определения межповерочных интервалов

1.5.1 'Методика расчета межповерочных интервалов по 33 показателям надежности

1.5.2 Методика расчета межповерочных интервалов по скорости 35 изменения погрешности

1.5.3 Методика расчета межповерочных интервалов, использующая экономический критерий

2 Алгоритмы коррекции погрешности и их влияние на 39 метрологический ресурс

2.1 Способы увеличения метрологического ресурса средств измерений

2.2 Модель основной погрешности измерительного канала

2.3 Метод образцовых сигналов 45 2.4Эффективность коррекции 49 2.5 Анализ погрешностей подсистемы коррекции

2.6 Алгоритмы коррекции погрешностей на базе метода 55 образцовых сигналов

2.6.1. Алгоритмы коррекции без использования измеряемой 56 величины

2.6.2 Алгоритмы коррекции с использованием измеряемой 61 величины

2.7 Вспомогательные измерения

3 Методические рекомендации для разработки алгоритмического 69 обеспечения СИ с прогнозируемым метрологическим ресурсом

3.1 Классификация алгоритмов коррекции

3.2 Алгоритмы коррекции (для случаев с различными 71 соотношениями систематической и случайной составляющих)

3.2.1 Алгоритм коррекции с преобладанием дрейфа 73 систематической составляющей погрешности

3.2.2 Алгоритм коррекции дрейфа систематической и случайной 76 составляющих погрешности

3.2.3 Алгоритм коррекции дрейфа на базе прогнозирования 80 З.ЗВыбор точки ввода корректирующего воздействия 81 3.4Методические рекомендации по метрологическому 86 сопровождению средств измерений с коррекцией основной погрешности

3.5 Методика определения метрологического ресурса на основе 91 данных, полученных от подсистемы коррекции

3.6 Оценка адекватности модели

4 Моделирование измерительных структур с коррекцией и оценкой 99 метрологического ресурса

4.1 Регистратор параметров средства измерений

4.2 Временные соотношения в процессе автокалибровок

4.3 Анализ трудоемкости автокалибровочных процедур

4.4 Структуры данных встроенной системы метрологического 111 контроля

4.5 Описание эксперимента

4.6 Оценка полученных результатов 118 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Одним из основных показателей качества средств измерений (СИ) является метрологическая надежность (МН) - свойство СИ сохранять во времени метрологические характеристики (МХ) в пределах установленных норм. Метрологическая надежность определяется характером и темпом изменения нормируемых метрологических характеристик [13]. Чем выше показатели метрологической надежности (вероятность работы без метрологического отказа, метрологический ресурс, интенсивность отказов), тем реже приходится поверять СИ, тем меньше риск использования неисправного прибора в течение межповерочного интервала (МПИ). Сведения о метрологической надежности СИ необходимы для правильной организации его метрологического обслуживания, а также назначения сроков очередной поверки. •

Задача, решаемая при определении межповерочныхинтерваловсредств измерений, состоит в нахождении временных изменений метрологических характеристик и построении математической модели, экстраполирующей полученные результаты на заданный интервал времени[3, 6, 113, 116]. Выход метрологической характеристики за нормируемый диапазон значений означает наступление метрологического отказа. Поэтому межповерочный интервал должен быть назначен таким образом, чтоб с одной стороны гарантировать метрологическую исправность средства измерений в период между его поверками, с другой стороны, не должен быть слишком коротким. Нарушение этого условия приводит к тому, что часть приборов поверяется чаще, чем это необходимо исходя из требований к точности и надежности СИ, в результате чего повышаются риски и увеличиваются затраты связанные с проведением поверочных работ. В тоже время, некоторая часть приборов поверяется слишком редко, что приводит к использованию средств измерений, не удовлетворяющих установленным требованиям к точности.

Периодичность поверок, от которой во много зависит эффективность применения СИ, устанавливается на этапе разработки и подтверждается в ходе испытаний СИ для целей утверждения типа. С этой целью проверяется содержание материалов исследовательских, предварительных испытаний, и испытаний в процессе опытной эксплуатации (т.е. испытаний на различных стадиях жизненного цикла СИ), касающихся метрологических свойств СИ. В частности анализируются результаты испытаний на надежность, которые организуются с целью* определения и контроля показателей надежности на соответствие их требованиям технического задания и технических условий.

Проводимые в лабораторных условиях испытания на надежность не могут воспроизвести весь комплекс величин, воздействующих на СИ в реальных условиях эксплуатации [18, 107]. Дело в том, что средства измерений у множества потребителей эксплуатируются в совершенно различных условиях: средства измерений могут подвергаться механическим воздействиям или работать без тряски и вибрации, функционировать в агрессивных средах и вне их, климатические факторы, воздействующие на средства измерений, могут также широко изменяться [120, 121, 123]. Для определения межповерочных интервалов необходимо обладать достаточным объемом данных об изменении основной погрешности СИ во времени, а это сопряжено с большими временными и финансовыми затратами.

Определению межповерочных интервалов средств измерений посвящен довольно обширный- ряд работ.В данной области накоплен большой положительный опыт в построении и прогнозировании моделей дрейфа характеристик погрешностей средств измерений. Основные результаты в этой области . связаны с именами ученых: Миф Н.П., НовицкийП.В,Зограф И.А., ЛабунецВ.С.,Екимов A.B., Ревяков М.И., Чернышова Т.И., Фридман А. Э,Ефремов JT.B., Беляев Б. М., Новиков В. В., Балакирева С. Д., Гродницкий С. Р. ,HowardCastrup и многих других.

Однако накопленный опыт в настоящее время является в основном достоянием метрологов — профессионалов и ориентирован на оценку характеристик погрешностей, полученную в процессе длительных испытаний на надежность.

Назначение адекватногомежповерочного интервала на этапе проектирования средства измерений является чрезвычайно сложной задачей. Сложность проблемы заключается также в том, что зафиксировать точное время наступления метрологического отказа ввиду скрытого характера его проявления невозможно, можно только утверждать, что отказ произошел в момент между двумя поверками. Установить же пригодность СИ к эксплуатации возможно только в результате поверки.

Для построения математической модели изменения метрологических характеристик во времени необходимо использовать статистические данные, полученные в ходе испытаний на надежность либо данные, полученные в результате поверок. Как уже отмечалось, результаты испытаний на надежность, проводимые в лабораторных условиях не могут дать объективной информации о деградации метрологических характеристик СИ в реальных условиях эксплуатации под воздействием внешних факторов. Так же надо отметить, что заметные изменения метрологических характеристик наступают по истечении длительных временных интервалов сравнимых с десятками месяцев эксплуатации и более [3, 6, 100, 103, 105, 119], в то время как испытания на надежность длятся не более двух-трех месяцев. Информационно-измерительные системы, проектируемые как единичные СИ, как правило, вообще не подвергаются испытаниям на надежность по причине их высокой стоимости. В этих случаях испытания на надежность заменяют журналами опытной эксплуатации, с дальнейшим наблюдением в ходе подконтрольной эксплуатации. В [43, 45, 65, 96, 108, 114] предлагается назначение первичного межповерочного интервала с последующей его коррекцией в ходе эксплуатации на основе данных, полученных в результате поверочных работ. С помощью предложенного метода можно выявить лишь совершенно очевидные и грубые ошибки в назначении МПИ серийно выпускаемых средств измерений, для обнаружения которых не требуется сложных расчетов. В течение межповерочного интервала у таких средств измерений сильно увеличивается поток катастрофических отказов, что свидетельствует о конструктивных недоработках. Данное обстоятельство осложняется еще и тем, что межповерочный интервал устанавливается при внесении СИ в Государственный реестр средств измерений в ходе испытаний для целей утверждения типа. В соответствии с Федеральным законодательством решение об установлении и. корректировке межповерочного интервала принимается органом исполнительной власти -Федеральным агентством по техническому регулированию и метрологии. Следовательно, корректировка длительности МПИ не может быть решена на уровне территориальных Центров по метрологии и старндартизации.

Для единичных СИ и СИ, выпускаемых небольшими партиями, обладающих длительными межповерочными интервалами (4 - 6 лет) к моменту накопления данных достаточных для построения математической модели измерения МХ во времени, само средство измерения отслужит большую часть своего срока службы и успеет морально устареть. С другой стороны, межповерочные интервалы для аналитических средств измерений составляют от 3 месяцев до полугода, тогда как. полный срок службы, превосходит МПИ в десятки раз [36, 70, 72,104, 122]. .

В любом случае, для получения; данных, достаточных для построения математической' модели изменения, метрологических характеристик во времени необходимо проводить . длительные экспериментальные исследования[99, 101, 102, 109, 115]. Исследования, проведенные в [3] показали, что характер временных измерений метрологических характеристик может быть весьма разнообразным даже у однотипных средств измерений. Поэтому для повышения достоверности этих исследований, должны быть учтены индивидуальные особенности и условия эксплуатации СИ. В силу указанных причин представляется целесообразным организовать работы по изучению метрологической надежности средств измерений непосредственно у потребителей[34]. С целью снижения затрат, связанных с суммарной стоимостью владения (поверочные и ремонтные работы), а также временных затрат на проведение поверочных работ, повышения эффективности использования СИ необходимо оснастить средство измерений системой контроля временных изменений метрологических характеристик^24, 126, 127.,.128]. Учитывая, современный уровень развития измерительной техники, осуществление самодиагностики, определение параметров- метрологической надежности и прогнозирование изменения метрологических^ характеристик на периодмежповерочного интервала должно; быть встроенной функцией СИ. Реализация5 подсистемы контроля временных изменений МХ СИ под управлением микроконтроллера с функцией записи и обработки полученных данных позволит: контролировать метрологические характеристики средств измерений в течение всего срока службы с учетом влияния внешних факторов непосредственно на месте эксплуатации; ■' повысить точность определения поправок, вносимых в результат измерения; анализировать причины возникновения погрешности; строить математические модели изменения Метрологических характеристик во времени, оценивать скорость изменения МХ, а также прогнозировать время наступления метрологического отказа; планировать сроки ремонтных и профилактических работ.

В настоящее время появились новые технические возможности использования ранее разработанных подходов' для повышения точности средств измерений, что связано с применением, алгоритмов получения и обработки измерительной информации в реальном масштабе времени1 с помощью встроенных в СИ микропроцессоров. Поэтому разработка вопросов связанных с автоматизацией метрологического контроля1 и сопровождения СИ являются перспективными и актуальными.

Целью данной диссертационной работы являются разработка структурно-алгоритмических решений для построения и использования СИ, направленных на повышение эксплуатационной метрологической надежности за счет диагностики и прогнозирования состояния измерительного тракта на основе данных о текущем состоянии контролируемых параметров СИ.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1. разработка структурных решений для построения СИ с прогнозируемым метрологическим ресурсом;

2. разработка алгоритмического обеспечения СИ с коррекцией погрешностей и прогнозируемым метрологическим ресурсом;

3. разработка алгоритмов обработки полученных данных с целью прогнозирования метрологического ресурса;

4. проверка теоретических положений о влиянии структурно-алгоритмических решений на метрологический ресурс.

Научная новизна результатов работы:

1. Разработаны алгоритмы функционирования подсистемы коррекции погрешностей средств измерений на основе регистрации внутренних параметров.

2. Предложены методические рекомендации по метрологическому сопровождению СИ с подсистемой регистрации внутренних параметров.

3. Разработано алгоритмическое обеспечение для СИ с коррекцией повышающих метрологический ресурс за счет ограничения влияния факторов, снижающих эффективность коррекции.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Разработаны структурно-алгоритмические решения для СИ с подсистемой коррекции, позволяющие определять метрологический ресурс экземпляра средства измерения.

2. Разработаны алгоритмы работы подсистемы коррекции I характеристики преобразования, позволяющие обеспечить нахождение СИ в пределах установленных допусков в течение максимально возможного периода времени.

3. Предложены методические рекомендации по выбору алгоритмов работы процессорного средства измерения с управляемым метрологическим ресурсом.

Содержание диссертационной работы распределено по главам следующим образом.

В первой главе проведен анализ современного состояния метрологического обеспечения средств измерений с позиции назначения межповерочных интервалов. На основании действующих нормативных документов рассмотрены существующие критерии определения межповерочных интервалов, показано, что данные критерии не позволяют учитывать условия эксплуатации СИ и связанные с этим изменения параметров метрологической надежности.

Во второй главепроведен анализ способов увеличения метрологического ресурса средств измерений, сформулирован критерий эффективности коррекции основной погрешности ИК на базе метода образцовых сигналов. Разработаны структурно-алгоритмические решения, увеличивающие метрологический ресурс СИ, для различных способов ввода образцовых сигналов, в зависимости от вида физической величины, поступающей на вход измерительного канала.

В третьей главеразработано алгоритмическое обеспечение СИ с коррекции для случаев с различными соотношениями систематической и случайной составляющих основной погрешности СИ, позволяющее уменьшить методические погрешности коррекции и продлить метрологический ресурс.Предложен алгоритм обработки данных полученных от подсистемы встроенного метрологического контроля.Разработана методика определения метрологического ресурса на основе данных, полученных от подсистемы коррекции, а также рассмотрены критерии оценки ее адекватности.

В четвертой главерассмотрены вопросы, связанные с организацией подсистемы встроенного метрологического контроля, проведен анализ трудоемкости калибровочных процедур, разработаны структуры данных ВМК, приведено описание эксперимента

В заключенииприводятся основные результаты и сформулированы основные выводы, полученные в работе.

В приложенииприведено рекламно техническое описание программы, которая позволяет моделировать линейный и нелинейный процесс дрейфа основной погрешности СИ, осуществлять коррекцию, оценивать соотношение систематической и случайной составляющих погрешности ИК, а также скорости их нарастания, вести запись полученных результатов и на их основе рассчитывать метрологический ресурс.

Основные результаты, полученные в работе, можно сформулировать в следующем виде:

1. Для оценки эффективности функционирования подсистемы коррекции характеристики преобразования разработаны структурные и алгоритмические решения, позволяющие автоматически определить оставшийся метрологический запас экземпляра средства измерения.

2. Для создания средств измерения с прогнозируемым метрологическим ресурсом предложены методические рекомендации для разработки алгоритмического обеспечения, позволяющие оценить скорость деградации измерительного канала, что позволит обоснованно назначать дату очередной поверки конкретного экземпляра СИ.

3. Для обеспечения максимально возможного периода времени, при котором средство измерения, имеющее в составе регистратор внутренних параметров, соответствует классу точности, разработаны алгоритмы функционирования подсистемы коррекции характеристики преобразования.Предложены методические рекомендации по выбору алгоритмов работы процессорного средства измерения с управляемым метрологическим ресурсом.

4. Разработана методика определения метрологического ресурса на основе данных, полученных от подсистемы коррекции, а также рассмотрены критерии оценки ее адекватности.

5. Практическая реализация данной работы в виде разработанного программного средства предназначенного для моделирования процессов I дрейфа с оцениванием метрологического ресурса измерительного канала была апробирована в НИР: «Создание интеллектуальной системы мониторинга и управления энергопотреблением с прогнозируемым метрологическим ресурсом в зданиях и сооружениях»

По материалам диссертации опубликованы следующие работы:

1. Грубо Е.О. К вопросу о проблеме определения межповерочных интервалов. / Грубо Е.О., Долидзе Р.В. Комаров Б.Г. // Известия Государственного электротехнического университета. Сер. «Приборостроение и информационно-измерительные системы», 2006. С 18-20.

2. Грубо Е.О. Принципы построения средств измерений с коррекцией составляющих полной погрешности/ Грубо Е.О., Алексеев В.В., Королев П.Г. // Приборы. №7. 2010. С. 57-63.

3. Грубо Е.О. Структуры и алгоритмы коррекции основной погрешности измерительного канала с использованием измеряемой величины / Грубо Е.О., Алексеев В.В., Королев П.Г. // Вестник Тихоокеанского государственного университета. №4(19). 2010. - С. 23 - 32.

4. Грубо Е.О. Метрологическая надежность автоматизированных информационно-измерительных систем учета энергоресурсов /. Грубо Е.О, Долидзе Р.В., Марченков Р.Ю. // Сборник трудов V Всероссийской НТК «Вузовская наука - региону» Вологда, 2007, т. 1.

5. Грубо Е.О. Метрологическое обеспечение систем мониторинга энергопотребления и экологического мониторинга / Королев П.Г., Грубо Е.О. // «Проблемы прогнозирования и предотвращения чрезвычайных ситуаций и их последствий»: Труды конф. СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2007, С. 57-62.

6. Грубо Е.О. Многоканальный регистратор для систем мониторинга экологических параметров технологического процесса / Грубо Е.О., Королев П.Г., Кузьмина H.A., Романцова Н.В. // Труды всеросс. конгресса. «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов России» - СПб, 14-15 ноября 2008.-С. 102-106.

7. Грубо Е.О. Особенности метрологического обеспечения средств измерений в тяжелых климатических условиях // Материалы международного конгресса «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития Арктических регионов». Санкт-Петербург, 2009, С. 37-41.

8. Грубо Е.О. Повышение метрологической надежности средств измерений с автоматической коррекцией / Королев П.Г., Грубо Е.О., Тимиргалиев P.A. // Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России. Муром, 5.02.2010 С. 179-181.

9. Грубо Е.О. Методика расчета метрологического ресурса измерительного канала для средств измерений с автоматической коррекцией / Грубо Е.О., Королев П.Г. // Сборник докладов 63-ей Научно-технической конференция профессорско-преподавательского состава университета. Санкт-Петербург, 2010 С. 228 — 233.

10.Грубо Е.О. Метрологическая надежность средств измерений, входящих в состав АИИС УЭ // Сборник докладов и инновационных предложений участников молодежной школы-семинара. Санкт-Петербург. 2010. С. 11 - 13.

11.Грубо Е.О. Трудоемкость калибровочных процедур средств измерений с увеличенным метрологическим ресурсом / Грубо Е.О., Королев П.Г., Мишур Э.М., Утушкина A.B.// Материалы международного конгресса «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития Арктических регионов». Санкт-Петербург, 2010, С. 110-115.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Цапенко М.П. Измерительно-информационные системы: структуры и алгоритмы, системотехническое проектирование: Учеб. Пособие для вузов. — 2-е изд., перераб. И доп. - М.: Энергоатомиздат, 1985. 440 с.

2. Метрологическое обеспечение информационно-измерительных систем (теория, методология, организация) / Под ред. Е.Т. Удовиченко. М.: Изд-во стандартов, 1991. 192 е.: ил.

3. Новицкий П.В., Зограф- И;А., Лабунец B.C. Динамика погрешностей средств измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1990. 292 е.: ил.

4. Земельман М.А. Метрологические основы технических измерений. М.: Изд-во стандартов, 1991. 228с.

5. Земельман М.А., Тронова И.М. Методические материалы по применению ГОСТ 8.009-84 «ГСИ. Нормируемые метрологические

6. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1991. -303 е.: ил.

7. Сычев А.П. Метрологическое обеспечение радиоэлектронной аппаратуры. М.: РИЦ "Татьянин день", 1993. 277 е.: ил.

8. Куликовский К.Л., Купер В.Я. Методы и средства измерений. М. Энергоатомиздат, 1986. 448 с.

9. Васильев В.И., Гусев Ю.М., Миронов В.Н. Электронные промышленные устройства. М. Высшая школа. 1988

10. Томпкинс У., Уэбстер Дж. Сопряжение датчиков и устройств ввода данных с компьютерами IBM PC. М. Мир. 1992

11. Методы электрических измерений / Журавин Л.Г., Мариненко М.А., Семенов Е.И., Цветков Э.И.; под ред. Э.И. Цветкова. Л.: Энергоатомиздат, 1990.-288 е.: ил.

12. Основы структурного проектирования измерительно-вычислительных систем / В.В. Алексеев, П.Г. Королев, Н.С. Овчинников, Е.А. Чернявский.

13. СПб.: Энергоатомиздат, 1999. 111 е.: ил.125

14. C.B. Мищенко, Э.И. Цветков, Т.И. Чернышова. Метрологическая надежность измерительных средств. М.: Машиностроение-1, 2001. 96 с.

15. Цветков Э.И. Основы математической метрологии. СПб.: Политехника, 2005. 510 е.: ил.

16. Цветков Э.И. Алгоритмические основы измерений. СПб.: Энергоатомиздат, 1992.

17. Цветков Э.И. Процессорные измерительные средства. — Л.:Энергоатомизадат, 1989. 224 е.: ил.

18. Шлыков Г.П. Измерение параметров интегральных ЦАП и АЦП. М. Радио и связь. 1985

19. Екимов A.B., Ревяков М.И. Надежность средств электроизмерительной техники. JI. Энергоатомиздат, 1986. -208 е.: ил.

20. Туз Ю.М. Структурные методы повышения точности измерительных устройств. Издательское объединение «Выща школа», 1976. 254 с.

21. Земельман М.А. Автоматическая коррекция погрешностей измерительных устройств. М.: Изд-во стандартов, 1972. -200 е.: ил.

22. Алиев Т.М., Сейдель JI.P. Автоматическая коррекция погрешностей цифровых измерительных приборов. М. Энергия, 1975

23. Алиев Т.М., Тер-Хачатуров A.A., Шекиханов А.М. Итерационные методы повышения точности измерений. М. Энергоатомиздат. 1986

24. Бромберг Э.М., Куликовский K.JI. Тестовые методы повышения точности измерений. М. Энергия, 1978. 178 е.: ил.

25. Измерение температуры датчиками со встроенными калибраторами / Саченко A.A., Мильченко В.Ю., Кочан B.B. М.: Энергоатомиздат, 1986. -96 е.: ил.

26. Брюханов В.А. Методы повышения точности измерений в промышленности. М.: изд-во стандартов, 1991. - 108 с.

27. Вострокнутов H.H. Испытания и поверка цифровых измерительных устройств. М. Изд-во стандартов, 1997. 140 с.:ил.

28. Вострокнутов H.H. Цифровые измерительные устройства. Теория погрешностей, испытания поверка. М. Энергоатомиздат, 1990

29. Миф Н.П., Модели и оценка погрешности технических измерений. М. Изд-во стандартов, 1977, 144 с.

30. Рейх H.H., Тупиченков A.A., Цейтлин В.Г. Метрологическое обеспечение производства: М.: Изд-во стандартов, 1987. - 248 е.: ил.

31. А.Г. Конюхов. Метрологическое обеспечение в приборостроении. Аспекты управления. М.: Изд-во стандартов, 1990. - 208 е.: ил.

32. Фридман А.Э. Основы метрологии. Современный курс. С.-Пб.: НПО «Профессионал», 2008. - 284 е.: ил.

33. Фридман А. Э. Теория метрологической надежности средств измерений и других технических средств, имеющих точностные характеристики. Автореф. дис. на соиск. учен, степени доктора техн. наук, ВНИИМ им. Менделеева. 1994

34. Сорокин A.A. Информационно-измерительная система контроля и учета электроэнергии с коррекцией погрешностей. Автореф. дис. на соиск. учен, степени канд. техн. наук, Уфимский гос. авиац. тех. университет. 2007

35. Лунева М.В. Обеспечение метрологической надежности многоканальных измерительных систем сложных технологических процессов. Автореф. дис. на соиск. учен, степени канд. техн. наук, МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2007

36. Еремин И.Ю. Повышение точности и метрологической надежности информационно-измерительных систем количества нефти в магистральных нефтепроводах. Автореф. дис. на соиск. учен, степени канд. техн. наук, Самарский гос. тех. университет

37. Мольков В.Ф. Межповерочный интервал приборов учета энергоресурсов показатель региональный // Энергоэффективность. №4. 2004. С. 57-58

38. Чернышова Т.И., Шиндяпин Д.А., Повышение метрологического ресурса при проектировании средств НК теплофизических свойств материалов и изделий. Контроль. Диагностика. 2002. №10. С. 27 - 31.

39. Боровков A.A. Курс теории вероятностей. М. Изд-во «Наука». 1972

40. Купер Дж., Макгиллем К., Вероятностные методы анализа сигналов и систем. М. Мир. 1989.-376 е.: ил.

41. Алексеев В.В., Долидзе Р.В., Недосекин Д.Д., Чернявский Е.А. Практикум по вероятностным методам в измерительной технике. СПб. Энергоатомиздат. 1993. -264 е.: ил.

42. Федеральный закон от 26.06.2008 № 102 ФЗ «Об обеспечении единства измерений»

43. ГОСТ 8.009-84 ГСИ. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений

44. ГОСТ 8.565-99. ГСИ. Порядок установления и корректировки межповерочных интервалов эталонов

45. ГОСТ Р 8.596-2002 ГСИ. Метрологическое обеспечение измерительных систем.

46. ГОСТ Р 22.2.05-94 Техногенные аварии и катастрофы. Нормируемые метрологические и точностные характеристики средств контроля и испытаний в составе сложных технических систем, формы и процедуры их метрологического обслуживания

47. ГОСТ Р 8.565-96 ГСИ. Метрологическое обеспечение эксплуатации атомных станций. Основные положения

48. ГОСТ Р ИСО/МЭК 17025 ГСИ. К компетентности испытательный и калибровочных лабораторий

49. ГОСТ 27.301-95 Надежность в технике. Расчет надежности. Основные положения

50. ГОСТ 27.002-89 Надежность в технике. Основные понятия и определения

51. МИ 2307-94 ГСИ. Счетчики электрической энергии. Программа и методика ускоренных испытаний с целью подтверждения межповерочных интервалов

52. МИ 2308-94 ГСИ. Счетчики электрической энергии электронные. Программа и методика ускоренных испытаний с целью подтверждения межповерочных интервалов и показателей безотказности

53. МИ 2554-99 Теплосчетчики. Методика испытаний с целью подтверждения межповерочных интервалов. Общие требования

54. МИ 2594-2000 ГСИ. . Теплосчетчики и счетчики количества теплоносителя. Методика установления и> подтверждения межповерочных интервалов

55. МИ 2439-97 ГСИ. Метрологические характеристики измерительных систем. Номенклатура. Принципы регламентации, определения и контроля.

56. МИ 2440-97 ГСИ. Методы экспериментального определения и контроля характеристик погрешности измерительных каналов измерительных систем и измерительных комплексов

57. МИ 2441-97 ГСИ. Испытания для целей утверждения типа измерительных систем. Общие требования

58. МИ 2438-97 ГСИ. Системы измерительные. Метрологическое обеспечение. Основные положения

59. ПР 50.2.106-09 ГСИ. Порядок выдачи свидетельств об утверждении типа стандартных образцов или типа средств измерений, установления и изменения. срока действия указанных свидетельств и интервала между поверками средств измерений

60. ПР 50.2.006-94 ГСИ. Порядок проведения поверки средств измерений.

61. ПР 50.2.016-94 ГСИ. РСК. Требования к выполнению калибровочных работ.

62. Р. РСК 002-06 РСК. Основные требования к методикам калибровки, применяемым в Российской системе калибровки.

63. МИ 222-80. ГСИ Методика расчета метрологических характеристик измерительных каналов информационно-измерительных систем по метрологическим характеристикам компонентов.

64. МИ 2233-2000. ГСИ Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Основные положения

65. МИ 2266-2000. ГСИ Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Создание и использование баз данных о метрологических характеристиках средств измерений

66. РМГ 74-2004 ГСИ. Методы определения межповерочных и межкалибровочных интервалов средств измерений

67. РМГ 29-99. Рекомендации по межгосударственной стандартизации. Государственная система обеспечения единства измерений. Метрология. Основные термины и определения.

68. РД 153-34.0-11.414-98 Методические указания. Определение оптимальных межкалибровочных интервалов средств измерений, находящихся в эксплуатации на энергопредприятиях. Организация и порядок проведения.

69. Ратхор Т.С. Цифровые измерения. Методы и схемотехника. М. Мир электроники. 2004

70. Ратхор Т.С. Цифровые измерения АЦП/ЦАП. М. Мир электроники. 2006

71. Райков Г. Исследование эксплуатационной надежности измерительных приборов корабельной энергетики. Автореф. дис. на соиск. учен, степени канд. техн. наук, София, 1987

72. Планирование метрологического обеспечения технических систем / Сычев Е.И., Томилев Ю.Ф., Храменков В.Н. Под. Ред. Е.И. Сычева. Архангельск: изд-во АГТУ, 1988. -288 е.: ил.

73. Селиванов М.Н., Фридман А.Э., Кудряшова Ж.Д. Качество измерений. Л.: Лениздат, 1987. 295 е.: ил

74. Рабинович С.Г. Погрешности измерений. Л. Энергия, 1978130

75. Швецкий Б.И. Электронные цифровые приборы. Киев, Техника, 1981

76. Вострокнутов Н.Г., Евтихиев H.H. Информационно-измерительная техника (теоретические основы). М. Высшая школа, 1977

77. Измерение электрических и неэлектрических величин / Евтихиев H.H., Купершмидт Я.А., Папуловский В.Ф., Скугоров В.Н.; Под общ. Ред. H.H. Евтихиева. М: Энергоатомиздат, 1990. - 352 е.: ил.

78. Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники. Киев. Выща школа, 1983

79. Орнатский П.П. Автоматические измерения и приборы аналоговые и цифровые. Киев, Выща школа, 1986

80. Артемьев Б.Г., Лукашов Ю.Е. Справочное пособие для работников метрологических служб — М.: Издательство стандартов, 2004

81. Сергеев А.Г., Крохин В.В. Метрология. М.: Логос, 2002. - 408 с.

82. Гаскаров Д.В., Галинкевич Т.А., Мозголевский A.B. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. М.: Советское радио, 1974. - 224 с.

83. Sachenko A., Kochan V., Turchenko V., Sensor Drift Prediction Using Neural Network// Proceeding of the International Workshop on Virtual and Inteligent Measurement System (VIMS' 2000) Annapolis (USA) - 2000/

84. Саченко А., Кочан В., Турченко В., Головков В., Савицкий Ю., Лаополус Т. Cnociö формування навчально! виб1рки прогнозуючо1 дрейф пристрою збору даних HeñpoHHoi мережь Патент № 50830 Украша, МПК 7 G06F15/18, Заявлено 04.01.2000; опубл. 15.11.2002

85. Пустыльник Е.И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. М.: Наука, 1968. 290 с.

86. Основы структурного проектирования измерительно-вычислительных систем / В.В. Алексеев, П.Г. Королев, Н.С. Овчинников, Е.А. Чернявский. СПб.: Энергоатомиздат, 1999. 112 е.: ил.

87. Измерительно-вычислительные системы. Алексеев В.В., Королев П.Г., Комаров Б.Г. СПб: Технолит, 2008

88. Вероятностные методы в инженерных задачах / Лебедев А.Н., Куприянов М.С., Недосекин Д.Д., Чернявский Е.А. СПб, Энергоатомиздат, 2000.-333 е.: ил.

89. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Н.Джонсон, Ф. Лион. М.: Мир, 1980. 610 с.

90. Справочник по прикладной статистике в 2-х т. Т. 1: Под редакцией Э.Лойда, У. Лидермана. М.: Финансы и статистика, 1989. 510 е.: ил.

91. Справочник по прикладной статистике в 2-х т. Т. 2: Под редакцией Э.Лойда, У. Лидермана. М.: Финансы и статистика, 1989. — 526 е.: ил.

92. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. Под редакцией Э. Лецкого. М.: Мир, 1977. 552 с.

93. Селиванова З.М. Интеллектуализация информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов. М.: Издательство Машиностроение 1. 2006. - 184 с.

94. Розенберг В.Я. Введение в теорию точности измерительных систем. М.: Советское радио, 1975. 304 е.: ил.

95. Л.Н. Брянский, A.C. Дойников, Б.Н. Крупин. Отличие процедур поверки и калибровки. Законодательная и прикладная метрология. 2004. -№3.-С.51 -55

96. Чернышова Т.И., Селезнев A.B. Определение метрологической надежности и длительности межповерочных интервалов средств измерений // Контроль. Диагностика. 1999. №7. С. 7 - 9.

97. Фридман А.Э. Межповерочные интервалы и метрологическая надежность средств измерений. Приборы. 2002. - № 6 (24). - С. 56-63.

98. Богомолов Ю.А. О калибровке средств измерений. Приборы. 2001. -№ 11.-С. 40-43.

99. Чернышова Т.И. Повышение метрологической надежности средств неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов и изделий. Контроль. Диагностика. 2001. №8 С. 7 - 9.

100. Howard Castrup. Estimating Bias Uncertainty. NCSLI Workshop and Symposium. Washington, D.C., July 2001.

101. Castrup, H. Calibration Intervals from Variables Data. Presented at the NCSLI 2005 Workshop and Symposium. Washington, D.C., Augest 2005 (Revised January 2006, 12 pgs)

102. Castrup, S. Comparison of Methods for Establishing Confidence Limits and Expanded Uncertainty. Proc. of 2010 Measurement Science Conference, Pasadena, CA, March 2010 (23 pgs)

103. Castrup, H. and Castrup, S. Uncertainty Analysis for Alternative Calibration Scenarios. NCSLI Workshop and Symposium, Orlando, FL, August 2008 (27 pgs)

104. Castrup, H. An Examination of Measurement Decision Risk and Other Measurement Quality Metrics. Proc. of NCSLI Workshop and Symposium, San Antonio, TX, July 2009. (31 pgs)

105. Блинов А. В. Выбор МПИ при автоматизации метрологического обеспечения ИИС// Изв. ЛЭТИ. 1982. - вып. 313. - С.83.

106. Ю5.Тарбеев Ю. В., Иванов В. Н., Новицкий П. В. Научно-технические перспективы обеспечения метрологической надежности средств измерений//Измерительная техника. 1982. - №5. - С. 17 - 19.

107. Фридман А. Э. Теория метрологической надежности средств измерений//Измерительная техника. 1991. - № 11. — С. 3 — 10.

108. Ю7.Балакирева С. Д., Екимов А. В. Определение и адаптивная корректировка межповерочных интервалов измерительных приборов и систем//Метрология. 1991. - №9. - С. 35 - 46.

109. Беляев Б. М., Новиков В. В., Фридман А. Э. Порядок назначения и корректировки межповерочных интервалов средств измерений/УМетрология. 1991,-№9. -С. 46-52.

110. Беляев Б. М., Новиков В. В. Повышение точности расчета межповерочных интервалов средств измерений по результатам периодической поверки//Метрология. 1991. - №9. - С. 28 - 35.

111. Фридман А. Э. Метрологическая надежность средств измерений и определение межповерочных интервалов//Метрология. 1991. - №9. - С. 52 -61.

112. Вересков А. И., Шевырев А. В. Оптимизация системы метрологического обслуживания средств измерений на предприятии//Измерительная техника. 1990. - №11. - С. 62 - 64

113. Сычев Е. И., Ухалкин В. В. Оптимизация межповерочного интервала приборно-модульных автоматизированных измерительных систем//Измерительная техника. 1988. - №5. - С. 3 - 4.

114. Белоцерковский В. И., Беляев Б. М., Новиков В. В. Методика определения межповерочнох интервалов образцовых средств имерений//Измерительная техника. 1990. - №7. - С. 10-11.

115. Блинов А.П., Левин С.Ф., Антипов А.П., Колышков A.A., Сапьяник И.В. Коррекция межповерочных интервалов в процессе эксплуатации образцовых средств измерений//Измерительная техника. 1990. — №4. - С. 8 -11.

116. Балакирева С. Д., Екимов^А. В., Звягинцев А. М. Методика выбора межповерочных интервалов средств измерений/УИзмерительная техника. -1987.-№10.-С. 15-17.

117. Коцев А., Петров Н., Ириев М., Лотонов М. А. Способ увеличения межповерочного интервала средств контроля//Измерительная техника. -1994.-№6. -С. 64 -65. ,

118. Гродницкий С. Р. Критерии оптимизации межповерочных интервалов средств измерений//Измерительная техника. 1986. - №10. - С. 8-9.

119. Кричевец А. М., Калицинский Ю. Р. Основные проблемы метрологического обеспечения ИИС//Измерительная техника. 1995. -№12. -С. 12-13.

120. Е.О.Грубо, Р.В.Долидзе, Б.Г.Комаров. К вопросу о проблеме определения межповерочных интервалов. // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Сер. «Приборостроение и информационно-измерительные системы», 2006. С 18-20

121. Е.О.Грубо, Р.В.Долидзе, П.Г. Королев. Метрологическая надежность систем экологического мониторинга. // Тез. докл. НПК СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2006, С. 52-55

122. Е.О.Грубо, Р.В.Долидзе, Р.Ю.Марченков. Метрологическая надежность автоматизированных информационно-измерительных систем учета энергоресурсов. (ВГТУ)

123. Е.О. Грубо, П.Г. Королев, P.A. Тимиргалиев. Повышение метрологической надежности средств измерений' с автоматической коррекцией погрешностей на базе вспомогательных измерений. (Зворыкинские чтения 2009-2010)

124. Грубо Е.О. Метрологическая надежность средств измерений, входящих в состав АИИС УЭ // Сборник докладов и инновационныхпредложений участников молодежной школы-семинара. Санкт-Петербург. 2010. С. 11 13

125. Алексеев В.В., Грубо Е.О., Королев П.Г. Принципы построения средств измерений с коррекцией составляющих полной погрешности // Приборы. №7. 2010. С. 57 63

126. Алексеев В.В., Грубо Е.О., Королев П.Г. Структуры и алгоритмы коррекции основной погрешности измерительного канала с использованием измеряемой величины // Вестник Тихоокеанского государственного университета. №4(19). 2010. С. 23 -32.