Математические модели косвенного измерения

Математические модели косвенного измерения [c.153]

Погрешность несоответствия математической модели реальному объекту измерения не должна превышать 10% заданной пофешности измерения. Поскольку пофешность результата определяется составляющей, имеющей наибольшую пофешность стремление уменьшить другие составляющие практически не имеет смысла. Следует стремиться уменьшить прежде всего Например, пофешность косвенного измерения, как правило, в 3—4 раза выше пофешности СИ. В этих условиях улучшение метрологических характеристик СИ не дает заметного снижения результирующей пофешности измерения — нужно изменить, например, методику измерений. Это обстоятельство частично объясняет наличие большого количества нестандартизованных СИ, когда при их применении стараются от косвенных методов измерения перейти к прямым. [c.108]

Это наиболее широкий класс моделей, как правило, он представляет дискретный набор значений измеренных параметров (таблица или точки на графике), которые в дальнейшем подвергаются математической обработке для получения аналитической зависимости между этими параметрами. В результате такого подхода обрабатываемая среда не находит отражения в математической модели процесса, так как отсутствует аналитическая взаимосвязь между параметрами процесса с точки зрения законов физики, механики, химии, биохимии или др. Обрабатываемая среда присутствует в такой модели процесса не явно, а лишь косвенно. [c.239]

В [78] В. А. Кз ликовым рассматривается задача косвенных измерений точечных вероятностных характеристик (математического ожидания и среднего квадратического отклонения) изменяющихся величин, модель которых — случайный стационарный эргодический процесс, представляющий собой функцию других случайных стационарных эргодических процессов. Эта функция в общем виде подобна (4.2), но вместо величин (как в (4.2)), рассматриваются случайные процессы. В [78] рекомендованы методики расчета среднего квадратического отклонения и интервальной характеристики погрешностей измерений указанных измеряемых величин — математического ожидания и среднего квадратического отклонения изменяющихся величин, представляющих собой линейные или нелинейные функции других изменяющихся величин. [c.200]

Погрешность несоответствия математической модели реаль-Ному объекту измерения не должна превьш1ать 10% заданной погрешности измерения. Поскольку пoгpeIШio ть результата определится составляющей, имеющей наибольшую погрешность стремление уменьшить другие составляющие практически не имеет Мысла. Следует стремиться уменьшить прежде всего Д . Напри- Р, погрешность косвенного измерения, всак правило, в 3—4 раза [c.105]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...