Модели измерительного процесса

Всякая реальная система, материальный объект характеризу- ются бесконечным числом переменных. Когда мы описываем, характеризуем систему, то, исходя из своих предположений, де- лаем бесконечное число различных выборов из конечного числа переменных. Таким образом, фактически исследуем не подлин- ную систему, не подлинное физическое явление, а его модель, в определенном смысле подобную истинной системе.

Модель – система, которая не отличается от моделируемого объекта в отношении некоторых его свойств, именуемых «суще- ственными», и отличается от него в отношении других свойств, называемых «несущественными».

В теории моделирования различают три принципиальных спо- соба:

• полное моделирование – способ, обеспечивающий подобие движения материи во времени и пространстве. Различие между объектом исследования и моделью количественное, масштабное;

• неполное моделирование – способ, при котором протекание основныхпроцессов, характеризующих изучаемое явление или процесс, подобно только частично;

• приближенное моделирование – способ,применяемый наиболее часто, при котором некоторые факторы, влияющие на процесс, но не оказывающие на него решающего действия, либо вовсе не моделируются, либо моделируются приближенно, грубо. Для проведения измерений необходимы объект измерения (измеряемая величина), средства и метод измерения, а также опе- ратор. Кроме того, измерения выполняют в какой-либо среде и по определенным правилам. Принято объект измерения считать неизменным, т.е. всегда предполагается, что существует истин- ное (действительное) постоянное значение измеряемой величины. Остальные составляющие процесса измерений – средства, усло- вия и даже оператор – все время меняются. Эти изменения мо- гут быть случайными, их мы не в состоянии предвидеть, и не случайными, но такими, которые мы не смогли заранее преду- смотреть, оценить и учесть. Если они влияют на результаты из- мерений, то при повторных измерениях одной и той же величи- ны результаты будут отличаться один от другого тем сильнее, чем больше факторов не учтено и чем сильнее они меняются. Всегда есть определенный предел числу явлений, влияющих на результат измерения, на его погрешность, которые принимаются

в расчет.

При постановке измерительной задачи выделяют «существен- ные» свойства объекта измерения, конкретизируют рабочие условия, выделяют физическую величину, задают требуемую по- грешность измерения и затем принимают модель объекта изме- рения. Моделью объекта измерения может служить приближен- ное описание взаимодействия всех «существенных» свойств объ- екта (алгоритм функционирования), математическое описание в виде формул, описывающих функциональную связь между вход- ным и выходным сигналом и др. В общем случае она должна до- статочно точно отображать взаимосвязь между определяемой ве-

личиной, характеристиками (свойствами) объекта и влияющими величинами. В большинстве практических измерительных задач используют математическую модель объекта измерения, пред- ставляющую собой совокупность математических зависимостей, которые описывают существенные свойства объекта измерения.

Для получения оценок качества измерения и выработки тре- бования к измерительной аппаратуре используют различные мо- дели измерительного процесса, но базовыми являются две из них: классическая (каноническая) и вероятностная.

Каноническая модель измерительного процесса, понимаемого как эксперимент, условия которого строго определены и соблюда- ются, строилась в метрологии при следующих ограничениях:

• измеряемая физическая величина сохраняет неизменным на протяжении всего цикла измерения свое истинное значение, ко- торое можно охарактеризовать одним действительным значени- ем, лежащем внутри интервала остаточной неопределенности (доверительного интервала);

• время измерения не ограничено, и сравнение с мерой может выполняться принципиально как угодно долго и тщательно;

• внешние условия и влияющие на результат факторы точно определены.

Но так как практические задачи измерительной техники отли- чаются от идеализированного метрологического эксперимента сравнения с мерой, а качество измерения оценивается с исполь- зованием теоретико-вероятностного подхода, то изменяется и сама модель измерительного процесса.

Вероятностная модель измерительного процесса (или ин- формационная модель) принята при следующих ограничениях:

• измеряемая физическая величина рассматривается как слу- чайный процесс, содержащий интересующую нас информацию о состоянииисследуемого объекта. Для ее описанияиспользуют

случайную последовательность действительных значений или же обобщенные характеристиками этой последовательности [m(x); D(x)]; истинное (мгновенное) значение измеряемой величины может оставаться неопределенным на данном интервале процесса измерения;

• измерение в общем случае рассматривается как последо- вательность операций, время выполнения которых ограничено и конечно; непосредственное сравнение с мерой неосуществимо;

• характеристики измерительного устройства могут изменять- ся во времени и под влиянием внешних факторов, переменных по своей природе (эти изменения тоже рассматриваются как случай- ные процессы, влияющие на конечную неопределенность резуль- тата измерений).

Указанные выше основные свойства классической модели яв- ляются частным случаем вероятностной модели. Необходимость введения вероятностной модели измерительного процесса вызва- на прежде всегозадачей оценкикачества измеренияизменяю- щихся во времени величин (динамические измерения), которая не нашла удовлетворительного решения в рамках классической мет- рологии.