ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Контроль достоверности результатов и диагностика АИИС из "Автоматизация аналитических систем определения состава и качества вещества " Контроль достоверности предполагает выявление аномальных результатов измерений или оценок параметров и может применяться на конечном или промежуточных этапах обработки. В любом варианте для контроля достоверности необходим некоторый объем априорной информации. При проведении рутинных анализов это требование в принципе легко обеспечивается при исследовательских анализах контроль достоверности заменяется диагностическими процедурами, позволяющими оценить характер работы технического и программного обеспечения системы и, таким образом, прогнозировать их работу в рабочих режимах (последний аспект контроля не исключается и при рутинных анализах — периодические ревизии и градуировка аппаратуры). Обе эти формы контроля рассмотрены ниже. [c.124] Обнаружение аномальных ошибок. Под аномальной ошибкой обычно понимают частный вид случайной ошибки, по значению намного превосходящей заданные характеристики информационно-измерительной системы. Причинами таких ошибок в аналитических системах могут быть нарушение методики отбора пробы, отказы аппаратурные и метрологические, сбои ЭВМ, алгоритмические и программные ошибки, неполные и неточные модели процесов, неверные действия обслуживающего нерсонала. [c.124] Применение методов устойчивого оценивания (см. раздел 1.5) при обработке информации в значительной степени снижает необходимость выявления аномальных ошибок робастные методы оценивания и рассчитаны на работу в их присутствии, когда их интенсивность не очень велика. Однако идентификация аномальных ошибок важна при изучении и осмысливании данных, а использованная на этапах предварительной фильтрации (см. раздел 1.3) перед оцениванием, не исключает применения робастных методов, повышая их эффективность. [c.124] Раздел написан совместно с В. В. Куркиной. [c.124] Существенным допущением для использования критериев здесь является постулат о нормальности распределения генеральной совокупности. В общем случае значения т , могут быть неизвестны. Алгоритм проверки гипотезы Но и принадлежности выборки генеральной совокупности состоит в следующем. [c.125] При двусторонней проблеме, т. е. предположении, что ано мальными являются одновременно минимальное и максималь ное значения выборки, могут быть использованы второй крите рий Фергюсона, варианты критериев Диксона и Грабса. [c.129] При обнаружении подозреваемых на аномальность k мини мальных или k максимальных значений, наилучшим эффектив ным критерием, позволяющим к тому же успешно бороться с маскирующим эффектом, является критерий Титьена —Мура Кроме того, соответствующая модификация этого критерия мо жет быть использована для выявления k наименьших и k наи больших значений одновременно. [c.129] Здесь (1 = В Д ( Он — диагональный элемент матрицы В У(В ) р = 1 —. — (1—а) п — число статистических проверок ( =1, 2,. .., п). [c.131] Алгоритм контроля достоверности (рутинные анализы). Максимальный эффект по повыщению надежности результатов могут дать комбинированные алгоритмы контроля достоверности результатов обработки, в основу которых положено несколько различных методов контроля. В рассматриваемом алгоритме использованы традиционный метод контроля параметров по отклонению за допустимые значения и статистические методы [69]. [c.132] Обозначим результат /г-го анализа через Х (А) = (х1(й), Х2[к),. ..,Хп к)), где х,( )—параметр, характеризующий г-й компонент в к-и анализе к — номер анализа /=1,2,. .., п — число компонентов в анализируемом веществе. Алгоритм контроля содержит три основных блока сравнения, статистики и логики. [c.132] Необходимо иметь в виду, что для расчета некоторых характеристик вектора Х(й) требуется знание значений как минимум двух предыдущих достоверных анализов — векторов к — 2) иХ(й-1). [c.132] Кроме перечисленных статистических характеристик выборки рассчитывается статистика ф(л ) согласно выбранному критерию (см. табл. 3.1). Для повышения надежности могут осуществляться проверки на наличие в выборке аномальных значений одновременно по двум выбранным критериям. [c.133] Здесь tv определяется из таблиц распределения Стьюдента для заданной надежности 7 и числа степеней свободы f = N — 1. [c.133] Увеличение выборочных значений дисперсии может свидетельствовать о нарушении методики отбора пробы. [c.134] Для рассчитанной статистики (р х) по соответствующему критерию проводится проверка формируемой к + - -1)-й выборки на содержание аномальных ошибок. [c.134] Результаты работы алгоритма контроля достоверности представляются оператору. [c.134] Вернуться к основной статье