Эффективность оценивания

Джоуля — Томпсона 146 Эффективность оценивания 460 Эффект магнитострикционный 159 —магнитоупругий 159 [c.554]

Таким образом, процедура идентификации параметров ФДМ — эффективное средство первичной обработки экспериментальной информации на базе современной микропроцессорной техники. Использование ФДМ в задаче оценивания параметров механических связей в условиях ограниченного наблюдения, нестационар-ности и наличия коррелированного шума позволяет выделить полезную информацию о динамических свойствах МС и представить ее в форме, удобной для дальнейшего использования в процедурах идентификации и вибродиагностики. [c.136]

Концепция дуального управления исходит, по суш,еству, из постулата, что для эффективного управления нужно уметь идентифицировать динамическую модель РТК- Первоначально эта концепция зародилась в теории стохастического управления [101, 136 J. Здесь принцип дуальности оказался особенно плодотворным, так как позволил увязать результаты классической теории управления с методами стохастической аппроксимации и оценивания. Важную роль дуальное управление сыграло и в становлении теории адаптивных систем. [c.73]

По мере накопления банков данных по результатам эксплуатации, отказам РКК в реальных условиях функционирования и при испытаниях на всех стадиях жизненного цикла появляются и, как правило, используются дополнительные возможности анализа причин, видов и последствий отказов техники. Точнее выявляются условия, приводящие к отказам техники. Накапливаются фактические данные для оценки эффективности мер и средств, предупреждающих появление отказов. способствующих своевременному выявлению источников дефектов, измерению запасов работоспособности, прогнозированию износа, защите от последствий отказов. Все это позволяет повысить целенаправленность и эффективность экспериментальных исследований, использовать более тонкие модели оценивания надежности, прогнозирования ресурса. При этом меняется состав и структура экспериментальных исследований, усложняются методы планирования и управления экспериментом, методы обработки результатов испытаний. Одновременно существенно повыщается информационная мощность экспериментов, что позволяет уменьшить их относительное число при решении все более сложных задач с ограниченным уровнем риска. [c.491]

Метрологическая экспертиза (МЭ) — анализ и оценивание экс-пертами-метрологами правильности применения требований, правил и норм, в первую очередь связанных с единством и точностью измерений. Она проводится с целью обеспечения эффективности использования контрольно-измерительного оборудования (КИО) на всех стадиях жизненного цикла продукции и услуг. Различают экспертизу документации (например, технических заданий, конструкторских и технологических документов, документов систем обеспечения качества) и экспертизу различных объектов (например, сложных СИ, технологического оборудования). [c.258]

МИ 2232—2000 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Оценивание погрешности измерений при ограниченной исходной информации [c.513]

В разд. 15.3 рассматривались оптимальные регуляторы состояния для стохастических возмущений, синтез которых связан с минимизацией критерия качества (15.1-5) и в которых используется оценивание переменных состояния. Вывод уравнения такого регулятора состояния выполнялся на основе изложенной в гл. 8 методики построения регуляторов состояния для детерминированных возмущений. В этой главе приведен другой метод, основанный на принципе минимальной дисперсии, о котором шла речь в гл. 14. Такой подход использует предсказание характеристик шума и оказывается особенно эффективным для адаптивного управления многомерными объектами. Для получения стохастических регуляторов с минимальной дисперсией воспользуемся моделью в пространстве состояний (что оказывается удобным для идентификации) [c.345]

В разд. 24.1 и 24.2 обсуждаются условия сходимости оценок параметров при идентификации в замкнутом контуре в отсутствие и при наличии внешних возмущающих сигналов. Затем в разд. 24.3 проводится сравнение методов с точки зрения эффективности их использования для идентификации в замкнутом контуре. Для того чтобы более систематично подойти к анализу проблем, возникающих при оценивании параметров в замкнутом контуре, выделим ряд типовых случаев (см. рис. 24.1.1 и 24.2.1) [c.374]

Еще один способ линеаризации основан на оценивании малых постоянных времени исполнительного устройства, исходя из отношения эффективных значений реакций на пилообразный знакопеременный и ступенчатый входные сигналы [c.480]

Борьба с наводками обычно ведется аппаратными средствами экранирование, введение синхронизации работы аналого-цифровых преобразователей от источника наводок и др. Но наводки могут быть скомпенсированы адаптивными программными фильтрами (см. раздел 1.3). Такие фильтры эффективно подавляют не только наводки, но и довольно часто встречающиеся помехи, которые не являются ни детерминированными, ни чисто случайными процессами (т. е. в отличие от. шумов не имеют хаотического характера). Эти помехи описываются кусочно-постоянным образом детерминированными функциями (например, степенными или тригонометрическими полиномами) с неизвестными параметрами, значения которых подлежат оцениванию на базе текущей информации (так называемое волновое представление [10]). [c.19]

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]

Одним из наиболее эффективных способов оценивания ФПВ по небольшому числу измерений является метод вкладов. Сущность методов оценки ФПВ с использованием функций вкладов состоит в том, что каждой точке из обучающей последовательности в пространстве признаков ставится в соответствие некоторая функция вклада g X, XJ, где Х — фиксированная точка из обучающей последовательности X — любая (текущая) точка пространства признаков. Оценка ФПВ в точке X определяется следующим образом [c.252]

Наиболее сложно в процедуре проведения МЭ документации, излагающей МВИ, оценивать ПТИ, гарантируемые МВИ. Здесь наблюдается наибольшее количество метрологических ошибок. С целью более эффективного проведения МЭ необходимо выделять основные этапы оценивания ПТИ и проводить метрологический анализ отдельных этапов. [c.84]

Однако математический аппарат теории оценивания позволяет ответить на вопрос, какой результат и какая мера точности лучше в тех или иных условиях эксперимента. Статистические оценки считаются хорошими , когда они состоятельны, если 1тР 1Х (п)—Л /->е =0 при п-->-оо, не смещены, если М Х (п) — —А = 0, и эффективны, если они имеют наименьшую дисперсию [c.40]

Так как о виде закона распределения данных и результатов наблюдений, уровне засорения и других особенностях измерения может быть известно только в процессе измерений, то при разработке МВИ и аттестации точных методов измерений в зависимости от выявленных особенностей измерений целесообразно предусматривать несколько вариантов обработки данных. В процессе измерений после статистического анализа данных и результатов следует выбирать наиболее эффективный метод обработки измерительной информации. В этой связи большой интерес для эксплуатации сложных изделий при оценивании особо важных параметров представляет оценка, предложенная в [27]. Из единой выборки определенного объема по результатам наблюдения искомого параметра вычисляют пять различных оценок медиану, центр сгиба, середину размаха, усеченное среднее арифметическое и нормальное среднее арифметическое. Пять полученных результатов располагают в вариационный ряд и выбирают оценку, занявшую медианное положение в этом ряду. Полученная оценка, будучи не чувствительной к промахам, будет наиболее эффективной в диапазоне реальных распределений искомого параметра. [c.41]

Поэтому, для обеспечения небольшого смещения /0 <5—6%/ и высокой эффективности /Ео- 0,8/ получаемых при эксплуатации и испытаниях изделий оценок 5 рекомендуется, во-первых, пользоваться выборкой результатов наблюдений п = 5—7 не менее, во-вторых, использовать при оценивании средства измерений достаточно высокой точности. [c.60]

Рассмотренные закономерности влияния параметров процесса измерений и алгоритмов оценивания искомых величин на характеристики точности измерений справедливы и при оценивании показателей качества изделий, например, показателей надежности (Ро((), Кот (0. То коэффициента сохранения эффективности Кзф и др.). К указанному выше добавляются нелинейные нередко очень сложные связи между параметрами. Точностные характеристики результатов косвенных измерений и их влияние будет определяться с учетом этих связей по изложенным выше правилам. Взаимосвязь параметров можно проиллюстрировать на следующем примере. [c.63]

Перечисленные показатели достоверности результатов контроля широко применяются при решении метрологических задач, например, при оценивании влияния погрешностей измерений на эффективность изделия и при выборе средств измерений по точности, при оптимизации системы контроля изделия в целом. [c.80]

При проектировании сложных изделий разработчики системы контроля обычно оценивают поочередно влияние точностных и временных характеристик контроля на показатели качества и эффективности изделия, выбирая при этом подходящие характеристики. Рекомендуется проводить эту работу для каждого из четырех рассмотренных в 3.1 контрольных методов оценивания состояния изделия или их сочетаний. Только в этом случае можно добиться максимального эффекта от контроля изделий. [c.107]

Все 0 качестве. Отечественные разработки. Выпуск 1. Методика оценивания состояния ТОМ на предприятии, 2000, 60 с. Описывается комплексная методика, разработанная отечественными специалистами в электронной отрасли промышленности. Методика позволяет оценить характеристики персонала, эффективности и результативности работы подразделения и предприятия в целом. 250 [c.41]

Таким образом, на этапе проектирования прикладные методы теории вероятностей и математической статистики позволяют,, основываясь на расчетных соотношениях теории конструирования, построить достаточно последовательную концепцию формирования и оценивания количественных показателей надежности,, контроля и требуемого уровня надежности системы. Совместное рассмотрение задач традиционного проектирования и зада надежности позволяет обогатить арсенал научного исследования,, вскрыть новые стороны процесса проектирования и эффективна использовать имеющиеся опытные данные. [c.108]

Наиболее эффективны, с точки зрения использования в условиях нестационарности, ФДМ, для оценивания параметров которых требуются наблюдения на достаточно коротких интервалах времени [О, Т, внутри которых процесс можно считать стационарным. Этим свойством обладают прежде всего дискретные (цифровые) ФДМ, например дискретная форма модели Гаммерштейна, модель АРСС и т. д. (см., например, [2, 3]). [c.133]

Прецизионная роторная система (ПРС), составной частью которой является HKG, — типичный и широко распространенный объект ответственного назначения. Его основным элементом является быстровращающийся сбалансированный жесткий ротор, установленный в шарикоподшипниковых опорах и герметизированном корпусе. Качество сборки определяется пространственной изотропией жесткостей с у). Последние при размеш ении объекта в ориентированном вибрационном поле начинают коррелировать с информативными резонансными частотами (ш , <о ) и добротностью ф. Оценка технического состояния реализуется на дихотомическом уровне ( годен—негоден ) по измеренному значению информативной частоты и добротности. Задача в цепом осложняется нелинейностью системы на основном резонансе, зашумленностью и недоступностью для непосредственного измерения (наблюдения) всех компонент вектора фазовых координат. Для решения задачи оценивания уиругодиссинативных связей ПРС достаточно эффективным оказался метод тестовой вибродиагностики, предложенный в [3] и основанный на комбинации методов идентификации и диагностического подхода. В качестве экспериментальной информации используются отклонения от номинальных значений параметров введением в рассмотрение функциональной модели. На этапе обучения составляется математическая модель (ММ), идентифицируется, одновременно предлагается функциональная модель (ФМ). В качестве функциональной модели используется линейный цифровой фильтр с предварительным нелинейным безынерционным коэффициентом (модель Гаммерштейна). Уравнения связи записываются так, что они разрешены непосредственно относительно контролируемых параметров — коэффициентов математической мо- [c.138]

Для ГАП вопросы автоматизации процессов диагностирования имеют особое значение. Ввиду отсутствия опыта диагностирования оборудования в этих условиях и коренного изменения конструкции многих станков, создаваемых для ГАП, необходимо проведение поисковых научно-исследовательских работ в этом направлении с целью сравнения и комбинирования различных путей решения и отбора наиболее эффективных и экономичных методов, алгоритмов и систем. Одним из таких путей является разработка алгоритмов идентификации законов движения выходных звеньев механизмов и создание автоматизированных систем, использующих такой подход к диагностированию ряда наименее надежных и ответственных участков. Большое значение при автоматизации постановки диагноза имеет применение правильных статистических методов оценивания параметров состояния по ограниченному количеству данных измерений и квалиметрических методов. Применение метода ветвей для автоматизации диагноза было рассмотрено в гл. 8. [c.192]

На рис. 4.1 показаны основные особенности управления с адаптацией в соответствии с поступившей информацией. В соответствии с [172], как видно из рис. 4.1, измеренный выходной сигнал г(0 предсгавляет собой искаженное состояние х (/). Для осуществления эффективного управления процессом необходимо найти нг>ллучшую оценку х(/) истинного состояния системы х (г) по известно>1у г(/). В теории управления таким образом организована процедур. 1 оценивания. [c.158]

Для оценивания одного и того же параметра можно использовать различные оценки (статистики). Чтобы можно было их сопоставить, вводят показатели качества оценивания, характеризующие точностные свойства оценок. Важнейшими из них являются свойства несмещенности, эффективности и состоятельности [2, 28]. [c.459]

Другой подход к упорядочению оценивающих процедур основан на понятии функции потерь. Процедура, минимизирующая полные средние потери от принятия решения, соответствующие некоторой априорной плотности распределения неизвестного, считающегося случайным, параметра, называется байесовой. При отсутствии априорной информации относительно распределения оцениваемого показателя возможен подход, основанный на расстоянии максимума функции риска в качестве критерия эффективности. Тогда из двух оценок предпочтительнее та, которой соответствует меньший максимум. Оптимальными процедурами в этом случае считаются те, которые минимизируют максимальный риск, т.е. обладают минимаксным свойством. Так как максимум оценивает самые тяжелые (в среднем) потери, минимаксное оценивание, по сравнению с другими, дает самую надежную защиту от больших потерь, не учитывая насколько реально возможны значения показателя, приводящие к этим максимальным потерям. [c.499]

Метод максимального (наибольшего) правдоподобия был предложен английским статистиком Фишером, а в частных вариантах использовался еще Гауссом. Ряд свойств оценок максимального правдоподобия определяет преимущества этого метода при решении базовой задачи точечного оценивания. Сильная состоятельность, асимптотическая несмещенность, асимптотическая нормальность, асимптотическая эффективность оценок максимального правдоподобия обеспечивает их преимущества в задачах накопления информации, при работе с большими массивами (базами данных). Эффективность второго порядка вьщеляет этот метод среди других асимптотически эффективных. Связь оценок максимального правдоподобия с достаточными статистиками делает этот метод особенно привлекательным при оценивании параметров распределений из экспоненциального семейства. Инвариантность оценивания по методу максимального правдоподобия обеспечивает успешное применение этого метода при оценивании функций от параметров распределений (специальных показателей надежности, многоуровневых моделей оценивания). [c.503]

Одним из наиболее эффективных способов исследования вибрационных процессов, качества функционирования, оценивания диагностической приспособленности является метод моделирования. При построении моделей возникают задачи, связанные с определением структуры системы, оцениванием линейности стационарности, выбором информационных сигналов для диагностирования технического состояния. Определение параметров объекта или эвивалентной ему модели включает в себя не только оценивание их для фиксированного момента времени, но и прогнозирование их изменения. Количественное прогнозирование надежности осуществляется по ряду показателей с учетом воздействия вибрации. Для создания методов индивидуального про- [c.632]

Оценка метода максимального правдоподобия. Оценки ММП (при ограничениях, относительно редко нарушаемых на практике [16, т. 2] обладают свойствами состоятельности, асимптотической несмещенности и, хотя бы асимптотических, нормальности и эффективности. Основной недостаток оценивания ММП в общем случае — это вычислительные трудности, возникающие при решении уравнения правдоподобия и необходимость априорного знания законов распределения. [c.41]

Результаты сравнительного анализа оценок, проведенного различными авгорахми (например, [41], показали, что эффективны оценки Андрюса и Рамсея (при 7 = 0,3). Наши исследования на примере оценивания параметров регрессии (см. раздел 2.4) также подтвердили этот вывод относительно оценок Андрюса (оценки Рамсея не исследовались). [c.58]

Что касается итогового заключения о качестве стандартного образца, то как общий вывод можно сказать, что унификация процедур оценивания данных, необходимых для аттестации СО, конечно, необходима, но не должна абсолютизироваться, и в каждом случае следует учитывать особенности реальной ситуации н важность соответствия принятых моделей (статистических и иных) действительности. Такой подход нелегок, но он является единственно эффективным [1, 3, 10, 75, 188—195]. [c.162]

Лучший путь достижения минимальной стоимости СМОЭ сложных изделий при требуемых значениях ее характеристик — это поиск эффективных методов несмещенного оценивания состояния изделий, определение рациональной организации их технического, в том числе метрологического, обслуживания и оптимальных значений основных параметров СМОЭ изделий. Правильно выбранный метод оценивания изделия может на порядок и более уменьшить объем метрологических работ, снять проблемы выбора или разра- [c.3]

Инструментальная составляющая смещения оценки параметра, которая в теории оценивания обычно не учитывается, может достигать больших значений (см. примеры б, 8) и заметно искажать полученные результаты. Поэтому при разработке алгоритмов оценивания состояния изделий и их параметров иногда определяют влияние погрешностей измерений на смещенность и эффективность искомых оценок и при необходимости вносят соответствующие поправки. [c.43]

МИ 2232—2000 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений Чри управлении технологическими процессами. Оценивание по- еЩности измерений при ограниченной исходной информации Ми 2233—2000 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений управлении технологическими процессами. Основные поло- [c.263]

В прил. А1.6 также показано, что ширину доверительных интервалов можно уменьшить, если пользоваться более эффективной оценкой. Однако эти интервалы не могут быть уже, чем получаемые при оценивании нижней границы на основе неравенства Крамера—Рао (K.P.) (Al.77). Для Ричмонда доверительные интервалы, основывающиеся на этой оценке, показаны в графе 4 табл. 3.2. Как видно, разница между результатами, приведенными в графах 3 и 4, мала. Это совпадает с выводом, сделанным в прил. А1.6, что эффективность метода моментов [c.72]

Подобный алгоритм прост и поиятеи, однако здесь необходимо сделать несколько замечаний. Во-первых, оценивание космонавтом иа глазок возникших отклонений ие может претендовать иа высокую точность, тем более при неоднократно зафиксированных в реальных полетах случаев неадекватного восприятия и оценки пространства, времени или собственных движений (см., иапример Г. Т. Береговой н др. Моделирование систем полуавтоматического управления космических кораблей / Под ред. А. И. Яковлева. — М. Машиностроение, 1986. — С. 10), Во-вторых, понятия сильно , слабо , немного и т. д. я ются, строго говоря, субъективно неопределенными, и возмож ность эффективной отработки соответствующих словесных четких правил в значительной степени будет определяться ИН туицией и опытом оператора (космонавта в нашем примере). [c.356]

Оптимизация процессов выбора управлений требует определения эффективности мероприятий, т.е. построения и оценивания моделей объекта. Для процесса добычи нефти характерно, что объекты назначения мероприятий - скважины - связаны общей гидродинамической системой. Поэтовд нельзя оценивать эффективность мероприятий раздельно по скважинам. [c.18]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...