Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Метрологический анализ результатов статистических измерений на основе имитационного моделирования

Диссертация: Метрологический анализ результатов статистических измерений на основе имитационного моделирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработка алгоритмического обеспечения имитационного моделирования процедур метрологического анализа результатов статистических измерений с усреднением по времени применительно к стационарным случайным процессам. Процедуры формирования в рамках метрологического анализа, использующего имитационное моделирование, действительных значений для числовых и действительных зависимостей для функциональных… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Технология имитационного моделирования, обеспечивающего метрологический анализ
    • 1. 1. Общая постановка задачи
    • 1. 2. Воспроизведение входных воздействий
    • 1. 3. Воспроизведение измерительной процедуры
  • Выводы
  • Глава 2. Метрологический анализ результатов измерений математического ожидания и дисперсии стационарного случайного процесса
    • 2. 1. Организация метрологического анализа результатов измерений математического ожидания и дисперсии стационарного случайного процесса
    • 2. 2. Воспроизведение процедур метрологического анализа результатов измерений математического ожидания и дисперсии стационарного случайного процесса с помощью имитационного моделирования
    • 2. 3. Результаты машинного эксперимента и достоверность метрологического анализа результатов измерений математического ожидания и дисперсии стационарного случайного процесса
  • Выводы
  • Глава 3. Влияние погрешностей результатов измерений мгновенных значений на результатов метрологического анализа
    • 3. 1. Организация метрологического анализа результатов измерений математического ожидания и дисперсии стационарного случайного процесса с учетом погрешностей измерений мгновенных значений

    3.2. Воспроизведение процедур метрологического анализа результатов измерений математического ожидания и дисперсии стационарного случайного процесса с учетом погрешностей измерений мгновенных значений с помощью имитационного моделирования.

    3.3. Результаты машинного эксперимента и достоверность метрологического анализа результатов измерений математического ожидания и дисперсии стационарного случайного процесса без учета погрешностей отчетов мгновенных измерений.

    Выводы.

    Глава 4. Метрологический анализ результатов измерений (идентификации) плотности распределения вероятности стационарного случайного процесса.

    4.1. Организация метрологического анализа результатов измерений (идентификации) плотности распределения вероятности стационарного случайного процесса.

    4.2. Воспроизведение процедур метрологического анализа результатов измерений (идентификации) плотности распределения вероятности стационарного случайного процесса с помощью имитационного моделирования.

    4.3. Результаты машинного эксперимента и достоверность метрологического анализа результатов измерений (идентификации) плотности распределения вероятности стационарного случайного процесса.

Метрологический анализ результатов статистических измерений на основе имитационного моделирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Таким образом, актуальность работы определяется интенсивным развитием компьютеризированных измерений вероятностных характеристик случайных процессов, применяющихся при проведении научных исследований, управлении технологическими процессами, осуществлении идентификации характеристик при диагностировании состояния биологических и технических объектов и т. п. задач получения и использования информации. Уровень метрологического обеспечения подобных измерений отстает от потребностей и настоящая работа предлагает решение проблемы для стационарных случайных процессов (ССП) с использованием современных информационных технологий.

Целью работы являются разработка и исследование процедур метрологического анализа результатов измерений вероятностных характеристик стационарных случайных процессов с помощью имитационного моделирования.

Для достижения постановленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработка алгоритмического обеспечения имитационного моделирования процедур статистических измерений с усреднением по времени применительно к стационарным случайным процессам.

2. Разработка алгоритмического обеспечения имитационного моделирования процедур метрологического анализа результатов статистических измерений с усреднением по времени применительно к стационарным случайным процессам.

3. Разработка алгоритмов оценивания характеристик достоверности результатов метрологического анализа, использующего имитационное моделирование, процедур статистических измерений с усреднением по времени применительно к стационарным случайным процессам.

4. Выполнение количественного исследования результатов метрологического анализа процедур измерений математического ожидания, дисперсии и плотности распределения вероятности стационарных случайных процессов.

Практическая ценность работы заключается в создании базового алгоритмического обеспечения метрологического анализа, использующего имитационное моделирование, числовых и функциональных вероятностных характеристик стационарных случайных процессов, позволяющего оперативно разрабатывать необходимые программные средства для конкретных задач статистических измерений.

В результате решения поставленных задач диссертации предполагаются следующие основные положения, выносимые на защиту:

1. Метрологический анализ, использующий имитационное моделирование, результатов измерений вероятностных характеристик стационарных случайных процессов может быть выполнен с достоверностью, определяемой составом и степенью адекватности априорных знаний.

2. Процедуры воспроизведения входных воздействий и измерительных преобразований с требуемым соответствием реальным на основе стандартных программных средств (MATLAB и др.).

3. Процедуры формирования в рамках метрологического анализа, использующего имитационное моделирование, действительных значений для числовых и действительных зависимостей для функциональных вероятностных характеристик.

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы, включающего 36 наименований. Основная часть работы изложена на 103 страницах машинописного текста. Работа содержит 19 рисунков и 13 таблиц.

Заключение

.

1. Использование имитационного моделирования при проведении метрологического анализа статистических измерений целесообразно в отсутствие возможности получения достоверных результатов посредством расчетов на аналитической основе.

2. Основу метрологического анализа, использующего имитационное моделирование, результатов измерений вероятностных характеристик случайных процессов составляет воспроизведение в числовой форме на ЭВМ измерительной процедуры и процедуры формирования действительного значения измеряемой числовой вероятностной характеристики или действительной зависимости измеряемой (идентифицируемой) функциональной характеристики.

3. Высокая достоверность результатов метрологического анализа, использующего имитационное моделирование, процедур статистических измерений обеспечивается адекватностью используемых моделей объектов и процедур измерений и соответствующей близостью действительных вероятностных характеристик к истинным.

4. Предложенный поход к организации метрологического анализа, использующего имитационное моделирование, может быть использован для нестационарных случайных процессов при условии формирования соответствующих (нестационарных) входных воздействий и воспроизведения процедур статистических измерений с коррекцией погрешностей смещения.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Ю. Компьютерное моделирование некогерентного волоконно-оптического преобразователя влагосодержания светлых нефтепродуктов.// Измерительная техника. Москва, 2007, № 4, С. 68−72.
  2. И.А. Достоверность результатов метрологического анализа: Учеб. пособие / И. А. Брусакова, Э.И. Цветков- М-во образования РФ, СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001. 119 с.
  3. И.А. Метрологический анализ виртуальных измерительных цепей: Учеб. пособие / И. А. Брусакова, Э.И. Цветков- М-во образования РФ, СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2000. 75 с.
  4. О. Р., Волков И. В. Конструирование моделей случайных процессов с заданными свойствами в частотной области.// Измерительная техника. Москва, 2006, № 8, С. 49−52.
  5. А. Визуальное моделирование в среде MATLAB: учебный курс. СПб: Питер, 2001.
  6. А.К. Имитационное моделирование в среде Windows. -СПб.: КОРОНА принт, 1999. -288с.
  7. Дьяконов В. MATLAB 6: учебный курс СПб.: Питер, 2001. — 592с.
  8. С.А. Исследование значения объема выборочных данных в процедурах имитационного моделирования.// Вестник СЗО МА, вып. 11, СПб, 2003.-С. 59−64.
  9. С.А. Применение метода наименьших квадратов в задачах сглаживания аддитивных помех.// Вестник СЗО МА, вып. 16, СПб, 2005.-С. 46−49.
  10. С.Э., Шаповалова В. А. Исследование характеристик погрешности округления среднего. Вестник СЗО МА, вып. 17, СПб, 2005. С. 62−66.
  11. Н.М., Павлович Н. И., Соболев B.C. Метрологический анализ процессорных измерительных средств с помощью имитационного моделирования. Алгоритмы и требования к программному обеспечению.// Измерения. Контроль. Автоматизация. 1986, № 4, С. 3−9.
  12. Н.М., Павлович Н. И., Соболев B.C. Применение методов имитационного моделирования для метрологического анализа процессорных измерительных средств и их блоков.// Измерения. Контроль. Автоматизация. 1987, № 1, С. 3−14.
  13. С.О. Виртуальные измерительные системы для моделирования акустического сигнала в среде LabWiew. // Вестник СЗО МА, вып. 11, СПб, 2003. с.50−58.
  14. В.Г. Система MATLAB. Справочное пособие. М.: Диалог-МИФИ, 1997.
  15. . П.А. Определение достоверности результатов расчетного метрологического анализа с помощью имитационного моделирования.// Вестник СЗО МА, вып. 11, СПб, 2003. С. 44−49.
  16. Ю.И. Имитационное моделирование систем массового обслуживания: учебн. пособие. Л.: ВИККИ им. А. Ф. Можайского, 1991. — 111с.
  17. Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. СПб.: КОРОНА принт- М.: Альстек-А, 2004. — 384с.
  18. Э.И. Достоверность оценивания характеристик погрешностей с помощью имитационного моделирования. // Вестник СЗО МА, вып. 6, СПб, 2000. -с.6−16.
  19. Э.И. Измерение вероятностных характеристик случайных процессов. // Вестник СЗО МА, вып. 17,2006. с.4−12.
  20. Э.И. Метрологический анализ на основе имитационного моделирования. // Вестник СЗО МА, вып. 1, 1998. с.6−25.
  21. Э.И. Метрологический анализ на расчетной основе. // Вестник СЗО МА, вып. 3, 1999. с.11−18.
  22. Э.И. Метрология (Конспект лекций). СПб, 2007.
  23. Э.И. Основы математической метрологии. СПб.: Политехника, 2005. — 510 с.
  24. Э.И. Основы теории статистических измерений. JL: Энергия, 1979.-288с.
  25. Э.И. Основы теории статических измерений. 2-е изд., перераб. и доп. — JL: Энерогатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1986. — 256с.
  26. Э.И. Процессорные измерительные средства. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1989. — 224 с.
  27. Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. Пер. с англ./ Под. ред. Е. К. Масловского. — М.: Мир, 1978. — 418 с.
  28. Smith G.S. Multiplicative Pseudo-Random Number Generators with Prime Modulus // J. of ACM. 1971.V.18,No 4. — P.586−593
  29. Walck Ch. Random Number Generation. // Univ. of Stockholm, Institute of Physics. -Rep.87−15. Dec. 1987. — 88pp.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?