Автоматизация расчета неопределенности: настоящее и будущее

Сегодня достаточно часто перед сотрудниками аккредитованных лабораторий ставиться задача по расчету неопределенности измерений. Правильно рассчитать бюджет неопределенности бывает достаточно сложно, например, при калибровке осциллографа по параметру – время нарастания переходной характеристики. Конечно, в большинстве случаев от раза к разу приходят одни и те же приборы и для них уже составлены модели расчета, подготовлены файлы Excel. Но вследствие большого количества точек, расчет занимает значительное время. Объемы протоколов достигают гигантских размеров, например, при калибровке мультиметра по 280 точкам, протокол занимает 70 страниц, и у подготовленного специалиста уходит минимально 8 часов на проведение измерений, расчет неопределенности и подготовку протокола.

Очевидно, что затраты лаборатории можно кардинально снизить если расчеты неопределенности стандартизировать на уровне программного обеспечения. В ПО можно соотнести стандарты калибровки с калибруемыми точками, запрограммировать стандартные случаи расчета неопределенности. ПО могло бы учитывать такие сложности как: особенности распределения, коэффициенты чувствительности, корреляцию, коэффициент охвата, доверительные интервалы и др. К тому же ПО может принимать решение, вносят ли эти параметры значительную ошибку или нет. Существует уже достаточно много приложений для анализа неопределенности, отрасль ждет только объединения их в стандартизированные библиотеки для широкого применения.
Стандартизированные измерительные сценарии расчетов неопределенности сэкономят ресурсы и помогут улучшить качество расчетов. Все больше организаций используют бюджеты неопределенности, и некоторые составляющие неопределенности в похожих сценариях имеют большее или меньшее значение. Почему каждый специалист должен изобретать заново модели измерений, компоненты неопределенности? К тому же если все расчеты ведет программное обеспечение, то можно включать все составляющие в бюджет неопределенности, не учитывая их значимость. Все эти меры по стандартизации и автоматизации уменьшат себестоимость услуг и улучшат их качество.

 

Стандартизация описания характеристик СИ
Далее встает вопрос стандартизации описания характеристик СИ в электронном виде. Электронный формат мог бы описывать типы и диапазоны измеряемых величин для конкретных СИ. Характеристики измеряемой величины должны включать в себя: диапазон, в котором могут проводиться измерения, состояние связанных величин и условия измерений. Например:

  • Измеряемая величина: Напряжение, RMS, Каналы: 1-4, Диапазоны: 1В, 10В, 100В, 20Гц-1000Гц, Смещение относительно нуля: от -1В до 1В
  • Допустимое отклонение: (0,01% от измеряемой величины + 1мкВ + 1 ЕМР)

Эта характеристика содержит поля, которым необходимо присвоить смысловую нагрузку, чтобы программа могла сама находить нужное поле и рассчитывать погрешность исходя из этого, сравнивать результаты с характеристикой, делать автоматическую калибровку и т.д. Пока в отрасли есть определенные сложности с унификацией таких форматов. Но если всё же такой формат характеристик будет внедрен, метрология получит от этого множество преимуществ. Производители смогут публиковать характеристики СИ в электронном виде и даже в самом приборе, что позволит программному обеспечению искать оборудование с заданными характеристиками, полностью автоматически проводить калибровку, выбирая самостоятельно точки калибровки и производя все расчеты с учетом характеристик СИ.

Межповерочный интервал и рост неопределенности
Но все ли проблемы на этом заканчиваются? Похоже, что нет. Владелец СИ использует его в течение межповерочного интервала и не должен ожидать от прибора, что его неопределенность, надежность или другие параметры качества будут оставаться неизменными в этот период. СИ по мере прохождения калибровок и поверок будет накапливать историю (динамику) развития погрешности измерения величины и создаст модель, в соответствии с которой можно будет вводить корректировку в результат измерения и таким образом улучшать его. Производители оборудования также заинтересованы во введении таких характеристик в СИ. Но прежде необходимо подготовить почву для таких шагов в виде стандартов и унификаций.

Возможности UniTesS APM по расчету неопределенности измерений
UniTesS APM не только может управлять приборами по различным интерфейсам и составлять протоколы. ПО содержит мощный модуль математики, поддерживающий более 80 функций для обработки скалярных значений и массивов. Ниже приведен пример расчета неопределённости при калибровке мультиметра:

metrology2

При изменении метрологических характеристик эталона, пользователь самостоятельно может отредактировать формулы/коэффициенты в скрипте (если позволяет уровень доступа) . В совокупности с автоматизацией эталона и СИ, автоматический расчет неопределенности и составление протокола значительно уменьшают время работ. К примеру калибровка мультиметра по 280  точкам, вместо 8 часов упорной работы, занимает 2 часа и при этом снимается нагрузка с исполнителя. 

Так как база данных UniTesS DB поддерживает метрологический учет собственных эталонных средств, в итоговый протокол калибровки автоматически заносятся данные последней калибровки эталона.

О UniTesS

UniTesS – система менеджмента и автоматизации в лаборатории.

Структурно UniTesS состоит из:

Разработка АРМ

Вы не нашли необходимого АРМ в перечне нашей продукции?
В представленных АРМ используются другие эталоны?
У вас другой парк поверяемых/калибруемых средств измерений?

Мы сможем разработать для вас автоматизированное рабочее место под заказ в короткие сроки.

Заполните заявку

Контакты

UniTesS Россия 

  • mb@unitess.by
  • +7 (495) 975-72-83 
  • 127055, Россия, г. Москва,
    ул. Новослободская, д. 67/69, этаж 1, пом. VIII, офис 7а 

 

UniTesS Беларусь 

  • mb@unitess.by
  • +375 (44) 594-63-87
  • +375 (17) 365-35-28
  • 220104, Республика Беларусь,
    г.
    Минск, ул. П. Глебки, 15А

Партнёры и официальные представители