Previous Page  3 / 11 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 3 / 11 Next Page
Page Background

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-