Исследование точностных характеристик математической модели прогнозирования изменения погрешности рабочего эталона

Точность метода прогнозирования и ее априорная оценка при прогнозировании изменения погрешности рабочего эталона являются одними из ключевых вопросов. В ходе исследования этих вопросов была дана оценка целого ряда составляющих погрешности прогнозирования, а также проведено сопоставление различных методов и математических моделей прогнозирования. Сравнительный анализ показал, что исследуемая математическая модель индивидуального прогнозирования изменения погрешности рабочего эталона, сформулированная в статье «Математическая модель прогнозирования изменения значения критической составляющей погрешности рабочего эталона единицы величины с учетом априорной информации», обладает более высокой точностью по сравнению с рассмотренными известными методами прогнозирования. Полученные с применением обозначенной выше модели оценки параметров прогнозирующей функции при использовании предложенных в работе «Определение параметров метрологического обслуживания средств измерений по технико-экономическому критерию» выражений перехода к прогнозированию вероятности метрологической исправности рабочего эталона, удельных затрат на метрологическое обслуживание и ущерба от применения рабочего эталона в состоянии метрологического отказа позволяют существенно повысить обоснованность решений по уточнению первично установленного (в рамках ИЦУТ) значения интервала между аттестациями рабочего эталона.

1. Новиков А. Н., Кравцов А. Н., Ширямов О. А. Математическая модель прогнозирования изменения значения критической составляющей погрешности рабочего эталона единицы величины с учетом априорной информации // Труды Военнокосмической академии имени А. Ф. Можайского. 2018. Вып. 656. С. 198–203.

2. Силин В. Б., Заковряшин А. И. Автоматическое прогнозирование состояния аппаратуры управления и наблюдения. М.: Энергия, 1983. 336 с.

3. Новицкий П. В., Зограф И. А., Лабунец В. С. Динамика погрешностей средств измерений. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. 192 с.

4. Кузнецов В. А., Петров В. А. Закон распределения погрешности измерений с учетом времени эксплуатации измерительных приборов // Измерительная техника. 1992. № 7. С. 5–6.

5. Prediction intervals for exponential smoothing using two new classes of state space models / R. J. Hyndman [et al.] // Journal of Forecasting. 2005. Vol. 4(1). P. 17–37.

6. Новиков А. Н., Миронов А. Н., Пузанков С. В. Методика построения математической модели изменения во времени критической составляющей погрешности измерений в бортовых измерительных системах космических аппаратов с метрологическим самоконтролем // Информация и Космос. 2016. № 2. С. 118–126.

7. Окоренков В. Ю. Метрологическая надежность метеорологических информационно-измерительных систем // Труды Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова. 2010. № 561. С. 194–212.

8. Чернышова Т. И., Каменская М. А. Математическое моделирование электронных измерительных средств при оценке их метрологической надежности // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2010. Т. 16. № 4. С. 770–775.

9. Алексеев В. В., Грубо Е. О., Королев П. Г. Структуры и алгоритмы коррекции основной погрешности измерительного канала с использованием измеряемой величины // Вестник Тихоокеанского государственного университета. 2010. № 4. С. 23–32.

10. Гаскаров Д. В., Голинкевич Т. А., Мозгалевский А. В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. М.: Сов. радио, 1974. 224 с.

11. Беляев Б. М., Новиков В. В., Фридман А. Э. Порядок назначения и корректировки межповерочных интервалов средств измерений // Метрология. 1991. № 9. С. 46–52.

12. Фридман А. Э. Метрологическая надежность средств измерений и определение межповерочных интервалов // Метрология. 1991. № 9. С. 52–61.

13. Новиков А. Н. Определение параметров метрологического обслуживания средств измерений по технико-экономическому критерию // Вестник метролога. 2022. № 4. С. 12–18.

14. Жаднов В. В. Методы повышения достоверности оценки межповерочных интервалов электронных измерительных приборов // Качество. Инновации. Образование. 2015. № 11(126). С. 20–27.

15. Гусеница Я. Н., Шерстобитов С. А., Малахов А. В. Метод обоснования межповерочных интервалов средств измерений // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2016. Т. 8. № 1. С. 44–48.

16. Новиков А. Н. Алгоритм индивидуального прогнозирования предельных экономически целесообразных сроков эксплуатации измерительных комплексов // Вестник СибГУТИ. 2016. № 4. С. 19–24.