Повышение точности автоматизированного контроля ответственных изделий
Инженерный журнал: наука и инновации
# 6·2017 3
Подбор эффективных критериев ведет к сокращению количества
измерений, однако стабилизация процесса по каждому из указанных
критериев для случайных выборок происходит неоднородно [8, 9].
По этой причине необходимо исследовать предлагаемые критерии
как независимо, так и совместно, чтобы проанализировать влияние
характеристик случайных процессов на их стабилизацию по каждому
из критериев. При этом под случайным процессом подразумевается
любой процесс без систематической составляющей. Процесс, содер-
жащий как случайную, так и систематическую составляющие, назы-
вается реальным процессом.
В случае если исследуемая выборка характеризуется случайной
погрешностью [10], то в зависимости от требований к точности кон-
тролируемого изделия задается допускаемый уровень разброса зна-
чений указанных критериев
Т
1
,
Т
2
,
Т
3
,
Т
4
. Границы диапазона допус-
каемого уровня разброса значений могут быть заданы симметрично
либо асимметрично относительно нулевой линии.
Моделирование технологического процесса и методика про-
ведения исследований.
Для оценки эффективности метода последо-
вательного анализа на основании указанных критериев проводится
математическое моделирование выборки из 50 псевдослучайных чи-
сел в интервале от 0 до 10, взятых по равномерному закону распреде-
ления, после чего производится расчет изменений исследуемых кри-
териев
Т
1
,
Т
2
,
Т
3
,
Т
4
при последовательном анализе.
Результаты исследований различных последовательностей слу-
чайных чисел, сгенерированных по равномерному закону, представ-
лены в табл. 1, из которой ясно, что колебания среднего количества
измерений, необходимого для стабилизации процесса, невелики. Как
только процесс перестанет выходить за границы интервала, заданно-
го пользователем, его можно считать стабильным, а количество из-
мерений
n
(
T
i
), следующее после скачка процесса, вышедшего за пре-
делы интервала, достаточным. Если учитывать одновременно все че-
тыре критерия
Т
1
,
Т
2
,
Т
3
,
Т
4
, то результат будет еще точнее.
Таблица 1
Средние значения количества измерений
n
, необходимых для стабилизации
процесса, при различных последовательностях случайных чисел
Номер выборки
n
(
Т
1
)
n
(
Т
2
)
n
(
Т
3
)
n
(
Т
4
)
1
8,341
12,822
9,662
10,899
2
8,955
12,850
9,554
10,893
3
8,355
13,028
9,502
10,895
4
8,876
12,951
9,559
10,896
5
8,312
12,873
9,660
10,890
Анализ результатов математического эксперимента выявил сходи-
мость решений для аналогичных исходных данных и показал, что необ-
ходимое минимальное количество измерений для стабилизации процес-