10.14489/td.2020.07.pp.048-052

2020, 07 июль (July)

DOI: 10.14489/td.2020.07.pp.048-052

Данилевич С. Б., Третьяк В. В.
ВЛИЯНИЕ ВИДА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ НА ПОКАЗАТЕЛИ ДОСТОВЕРНОСТИ КОНТРОЛЯ
(c. 48-52)

Аннотация. Исследовано влияние вида распределения погрешности измерения, а также неопределенности измерения на показатели достоверности измерительного многопараметрического контроля (вероятность ошибки контроля 2-го рода Р2, а также риски заказчика Rз и производителя Rп). Исследование выполнено методом Монте-Карло (имитационного моделирования). Использовались три модели распределения погрешности измерения: нормальное, треугольное (Симпсона) и равномерное. Полученные результаты позволяют установить такое значение неопределенности измерения, которое обеспечивает требуемый риск заказчика (или другой показатель достоверности). Установлено следующее. При симметричном законе распределения погрешности наибольшие оценки показателей достоверности имеют место при равномерном распределении погрешности измерения. Вероятность Р2 слабо зависит от числа контролируемых параметров и вида распределения погрешности измерения, но существенно зависит от точности измерений. Параметр Rз существенно зависит как от числа контролируемых параметров, так и от точности измерений при контроле.

Ключевые слова: достоверность контроля, имитационное моделирование, распределение погрешности измерения, неопределенность измерения.

Danilevich S. B., Tretyak V. V.
INFLUENCE OF MEASUREMENT ERROR DISTRIBUTION THE ACCURACY RATES OF THE CONTROL
(pp. 48-52)

Abstract. The influence of the type of distribution of measurement error and measurement uncertainty on the reliability of the multiparameter measurement testing is studied. Indicators of testing reliability include the probability of a control error of type 2 (P2), as well as the risk of the customer Rз and the risk of the manufacturer Rп. These control reliability indicators were calculated for different values of measurement uncertainty. The study was performed using the Monte Carlo method (imitation modelling). Three models of measurement error distribution were used: normal distribution, triangular (Simpson) distribution, uniform distribution. The results obtained allow us to establish the measurement uncertainty that provides the required risk of the customer (or another indicator of reliability). The following was established. For the symmetric law of error distribution, the highest estimates of the reliability indicators take place with a uniform distribution of the measurement error. The probability of P2 is weakly dependent on the number of controlled parameters and the type of distribution of the measurement error, but it significantly depends on the accuracy of measurements. The customer's risk depends significantly on both the number of controlled parameters and the accuracy of measurements during control.

Keywords: reliability of testing, imitation modelling, distribution of measurement error, uncertainty of measurement.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

С. Б. Данилевич (Новосибирский филиал ФГАОУ ДПО «Академия стандартизации, метрологии и сертификации (учебная)», г. Новосибирск, Россия; Новосибирский государственный технический университет, г. Новосибирск, Россия) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
В. В. Третьяк (Новосибирский государственный технический университет, г. Новосибирск, Россия) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

Eng

S. В. Danilevich (Novosibirsk Branch of Academy of Standardization, Metrology and Certification; Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
V. V. Tretyak (Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Данилевич С. Б. Разработка и метрологический анализ методик выполнения измерений и методик выполнения контроля // Измерительная техника. 2001. № 4. С. 15 – 18.
2. Рубичев Н. А., Фрумкин В. Д. Достоверность допускового контроля качества. М.: Изд-во стандартов, 1990.
3. Данилевич С. Б., Третьяк В. В. Метрологическое обеспечение достоверности результатов контроля // Контроль. Диагностика. 2018. № 7. С. 56 – 60.
4. Данилевич С. Б., Колесников С. С., Пальчун Ю. А. Применение имитационного моделирования при аттестации методик контроля и испытаний // Измерительная техника. 2011. № 7. С. 70 – 73.
5. Данилевич С. Б., Голобоков М. В., Третьяк В. В. Метрологическое обеспечение выборочного многопараметрического контроля // Контроль. Диагностика. 2019. № 5. С. 32 – 36.
6. Savel’kaev S. V., Danilevich S. B. Methods and Tools for Simulation and Quality Control of Design and Production of Microwave Devices. Monograph. Cambridge: Cambridge Scholars Publishing. Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, 2020. 264 p.
7. Данилевич С. Б. Планирование оптимальных методик выходного контроля // Методы оценки соответствия. 2009. № 4. С. 40 – 42.

Eng

1. Danilevich S. B. (2001). Development And Metrological Analysis Of Procedures For Performing Measurements And For Monitoring. Izmeritel'naya tekhnika, Vol. 44, (4), pp. 353 – 357. [in Russian language]
2. Rubichev N. A., Frumkin V. D. (1990). Reliability of tolerance quality control. Moscow: Izdatel'stvo standartov. [in Russian language]
3. Danilevich S. B., Tret'yak V. V. (2018). Metrological supervision of control results validity. Kontrol'. Diagnostika, (7), pp. 56 – 60. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2018.07.pp.056-060
4. Danilevich S. B., Kolesnikov S. S., Pal'chun Yu. A. (2011). Application of simulation modeling at certification of methods of performance measurements and control. Izmeritel'naya tekhnika, (7), pp. 70 – 73. [in Russian language]
5. Danilevich S. B., Golobokov M. V., Tret'yak V. V. (2019). Metrological support for selective multiparametric control. Kontrol'. Diagnostika, (5), pp. 32 – 36. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2019.05.pp.032-036
6. Savel'kaev S. V., Danilevich S. B. (2020). Methods and Tools for Simulation and Quality Control of Design and Production of Microwave Devices. Monograph. Cambridge: Cambridge Scholars Publishing. Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne.
7. Danilevich S. B. (2009). Planning of optimal methods of output control. Metody otsenki sootvetstviya, (4), pp. 40 – 42. [in Russian language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/td.2020.07.pp.048-052

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/td.2020.07.pp.048-052

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

Please specify the article DOI in the order comments.