izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2022-8-41-45izmertech-1640Research ArticleОБЩИЕ ВОПРОСЫ МЕТРОЛОГИИ И ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИGENERAL PROBLEMS OF METROLOGY AND MEASUREMENT TECHNIQUESСравнение критериев идентификации математических моделей при решении измерительных задачComparison of criteria for identification of mathematical models in solving measurement problemshttps://orcid.org/0000-0001-8145-8870ЧикмаревА. Д.ChikmarevA. D.

Александр Дмитриевич Чикмарев

Санкт-Петербург

 

Alexandr D. Chikmarev

St. Petersburg

chikmarev87@mail.ruИВТрейдРоссияIVTradeRussian Federation202222052023084145Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1640

Описана проблема неустойчивости результатов структурно-параметрической идентификации метрологических  характеристик функционального типа при градуировке и калибровке средств измерений с использованием различных критериев идентификации при малом числе измерений. К указанным характеристикам относятся диаграммы калибровки, функции преобразования, градуировочные характеристики, функции распределения погрешностей и т. п. Показано, что на результаты решения задачи идентификации метрологических характеристик функционального типа влияет порядок разбиения данных совместных измерений на блоки в схеме перекрёстного наблюдения метода максимума компактности. Проведено сравнение критериев структурной идентификации – минимума среднего модуля погрешности неадекватности имаксимума каппа-критерия (вероятности согласия) на примере задачи калибровки термометра. Установлено, что в случае невозможности деления данных совместных измерений на равные части более высокой устойчивостью результатов обладает каппа-критерий. Результаты могут быть применены при написании специализированных автоматизированных программ обработки данных калибровки и градуировки средств измерений, однозначной идентификации метрологических характеристик функционального типа по протоколам измерений, например, при аттестации методик измерений.

The problem of instability of the results of structural-parametric identification of metrological characteristics of a functional type during calibration and calibration of measuring instruments using various identification criteria with a small number of measurements is described. These characteristics include calibration diagrams, conversion functions, calibration characteristics, error distribution functions, etc. It is shown that the results of solving the problem of identifying metrological characteristics of a functional type are affected by the order of splitting the data of joint measurements into blocks in the cross-observation scheme of the maximum compactness method. The comparison of the criteria of structural identification – the minimum of the average modulus of the inadequacy error and the maximum of the Kappa criterion (probability of agreement) is carried out on the example of the thermometer calibration problem. It is established that if it is impossible to divide the data of joint measurements into equal parts, the kappa criterion has a higher stability of the results. The results can be applied when writing specialized automatic data processing programs for calibration and calibration of measuring instruments, unambiguous identification of metrological characteristics of a functional type according to measurement protocols, for example, when performing certification of measurement methods.

 

измерительная задачаалгоритмпорядок разбиениясхема перекрёстного наблюдениясредний модуль погрешности неадекватностикаппа-критерийmeasurement problemalgorithmpartitioning ordercross-observation schememean error modulus of inadequacykappa criterionReferencesЛевин С. Ф., Блинов А. П. Научно-методическое обеспечение гарантированности решения метрологических задач вероятностно-статистическими методами // Измерительная техника. 1988. № 12. С. 5–8.Levin S. F., Blinov A. P., Measurement Techniques, 1988, vol. 31, no. 12, pp. 1145–1150. https://doi.org/10.1007/BF00862607Левин С. Ф., Лисенков А. Н., Сенько О. В., Харатьян Е. И. Система метрологического сопровождения статических измерительных задач «ММК-стат М». Руководство пользователя. М.: Госстандарт РФ, ВЦ РАН, 1998.Levin S. F., Lisenkov A. N., Senko O. V., Kharatyan E. I., System metrological support of static measurement tasks “MMKstat M”, User’s guide, Moscow, Gosstandart, AN SSSR Publ., 1998. (In Russ.)Гогин С. С. Программа «ММИ-поверка» // Измерительная техника. 2006. № 7. С. 20–21.Gogin S. S., Measurement Techniques, 2006, vol. no. 7, pp. 657–659. https://doi.org/10.1007/s11018-006-0165-xСулейман И. А. Методика решения измерительной задачи поверки на основе усеченных функций распределений // Измерительная техника. 2012. № 1. С. 28–30.Suleiman I. A., Measurement Techniques, 2012, vol. 55, no. 1, pp. 37–40. https://doi.org/10.1007/s11018-012-9913-2Невская Е. Е. Оценивание апостериорной достоверности поверки средств измерений характеристик ионизирующих излучений // Измерительная техника. 2017. № 1. С. 13–15.Nevskaya E. E., Measurement Techniques, 2017, vol. 60, no. 1, pp. 15–18. https://doi.org/10.1007/s11018-017-1142-2Левин С. Ф. Измерительная задача калибровки средства измерений // Измерительная техника. 2018. № 6. С. 7–16. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2018-6-7-16Levin S. F., Measurement Techniques, 2018, vol. 61, no. 6, pp. 528–539. https://doi.org/10.1007/s11018-018-1462-xЧикмарев А. Д. Программа «ММИ-калибровка 3.0» // Метрология. 2020. № 3. С. 16–24. https://doi.org/10.32446/0132-4713.2020-3-16-24Chikmarev A. D., Measurement Techniques, 2020, vol. 63, no. 9, pp. 686–689. https://doi.org/10.1007/s11018-021-01840-5Левин С. Ф. Математическая теория измерительных задач // Контрольно-измерительные приборы и системы. 2006. № 3. С. 23–34.Levin S. F., Mathematical theory of measurement problems, Test and Measuring Instruments and Systems, 2006, no. 3, pp. 23–34. (In Russ.)Давыдова Т. В, Багданова Ю. Ю. Использование статистического метода «складного ножа» для оценки показателей надежности в условиях малой выборки // Сборник трудов конференции. Военная академия войсковой противовоздушной обороны ВС РФ им. Маршала Советского Союза А. М. Василевского. 2017. С. 327–333.Davidova T. V, Bogdanova U. U., Using the statistical “folding knife” method to assess reliability indicators in a small sample, Proc. Сonference, Military Academy of Military Air Defense of the Armed Forces of the Russian Federation named after Marshal of the Soviet Union A. M. Vasilevsky, 2017, pp. 327–333. (In Russ.)Фецкович И. В., Попова В. Б. Метод Jacknife в статистическом анализе сельскохозяйственной деятельности // Экономический анализ: теория и практика. 2012. Т. 11. № 20. С. 32–36.Feckovich I. V., Popova V. B., Jacknife method in statistical analysis of agricultural activity, Economic analysis: theory and practice, 2012, vol. 11, no. 20, pp. 32–36. (In Russ.)Jian Shi, Yiwei Zhang, Haiwei Luo, Jijun Tang, BMC Bioinformatics, 2010, vol. 11, 168. https://doi.org/10.1186/1471-2105-11-168Jian Shi, Yiwei Zhang, Haiwei Luo, Jijun Tang, BMC Bioinformatics, 2010, vol. 11, 168. https://doi.org/10.1186/1471-2105-11-168Левин С. Ф. Измерительная задача калибровки средства измерений для заданных условий // Измерительная техника. 2021. № 6. С. 9–15. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-4-9-15Levin S. F., Measurement Techniques, 2021, vol. 64, no. 4, pp. 273–281. https://doi.org/10.1007/s11018-021-01929-x

The authors declare that there are no conflicts of interest present.