CC BY
80
Metrology and information-measuring devices
Серенков П.С.
Serenkov P.S.
доктор технических наук, заведующий кафедрой «Стандартизация, метрология и информационные системы» Белорусского национального технического университета,
Республика Беларусь, г. Минск
Савкова Е.Н.
Savkova E.N.
кандидат технических наук, доцент кафедры «Стандартизация, метрология и информационные системы» Белорусского национального технического университета,
Республика Беларусь, г. Минск
Павлов К.А.
Pavlov K.A.
магистр технических наук, старший преподаватель кафедры «Стандартизация, метрология и информационные системы» Белорусского национального технического университета,
Республика Беларусь, г. Минск
УДК 389.1
КОНЦЕПЦИЯ РАЗВИТИЯ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ БАЗЫ СОВРЕМЕННОЙ
метрологии. техническая составляющая процесса измерения
В статье приведено обоснование необходимости разработки системного подхода к моделированию измерений с целью обеспечения заданного уровня доверия к их результатам. Предложена реализация системного подхода в виде линейки моделей: модели процесса измерений и комплексной модели измерительного канала. Последняя, в свою очередь, имеет двухуровневую структуру, что позволяет упорядочить методы планирования, сбора, обработки и анализа измерительной информации и подходы к описанию результата измерений. При этом модель первого уровня, являющаяся основой методологии метрологического моделирования, формируется для каждой входной величины исходя из области применения измерений (модель второго уровня) и принципа «достаточной» точности по критерию минимизации затрат ресурсов измерительной лаборатории. Модель второго уровня включает также решение вопросов организационного характера: при контрактных условиях заказчик и исполнитель должны согласовать эталонные значения величин, способы обработки и представления измерительной информации.
Основное преимущество предлагаемого подхода заключается в том, что он на основе принципов системного и процессного подходов, а также критериев полноты и неизбыточности, обеспечивает доказательную базу для оценки степени доверия к результату измерений.
Ключевые слова: результат измерений, степень доверия результата измерений, неопределенность результата измерений, подходы к проектированию и моделированию процесса измерений.
CONCEPT OF DEVELOPMENT OF EVIDENTIAL BASE OF MODERN METROLOGY. TECHNICAL COMPONENT OF PROCESS OF MEASUREMENT
In article, justification of need of system approach development to measurements modeling for the purpose of providing the set level of trust to measurement results is offered. Proposed implementation of a systematic approach in the form of models chain: models of measurement process and complex model of the measuring channel. The last, in turn, has two-level structure that allows to streamline methods of planning, data collecting and processing, analysis of measuring information and approaches to the description of measurements result.
Electrical and data processing facilities and systems. № 2, v. 10, 2014
97
Метрология и информационно-измерительные устройства
The first level model which is a basis of methodology of metrological modeling, is formed for each input value as based on the application of measurement (second level model) and the principle of «sufficient» accuracy by minimizing of resource expenses of measurement laboratory.
Second level model also includes organizational issues: under contract conditions customer and the executor must agree on the reference values of quantities, methods of processing and presentation of measurement data.
The main advantage of the proposed approach is that it is based on the principles of system and process approaches and criteria for completeness and nonredundancy. This provides the evidence base for assessing the credibility of the measurement result.
Key words: measurement result, degree of confidence result of measurement, uncertainty of measurement result, approaches to design and modeling of measurement process.
Постановка задачи
В предыдущей статье [6] нами была обоснована концепция качества результата измерений с неопределенностью информационного продукта, критерием которого является степень доверия, причем ее предельное значение определяется риском неправильного принятия решения на основе полученного результата измерения. В основу концепции положена модель доказательной оценки степени доверия к результатам измерений (испытаний), основанная на положениях классического системного и процессного подходов, предполагающая, что результативностью процесса формально можно управлять по двум направлениям: 1) через его структуру (организационная составляющая процесса); 2) через качество ресурсов, участвующих в преобразовании или добавлении ценности (техническая составляющая процесса).
В роли организационной составляющей, планирующей, обеспечивающей и реализующей процесс измерения в управляемых условиях, выступает, например, аккредитованная измерительная (испытательная) лаборатория. Обосновано, что перспективным направлением построения и совершенствования организационной составляющей процесса измерений является создание системы менеджмента знаний аккредитуемой измерительной лаборатории, построенной на основе онтологии -методологии моделирования нечетких лингвистических данных.
Данная статья посвящена методологии формирования второй, не менее важной, составляющей результативности процесса измерения - технической составляющей, в роли которой выступают элементы процесса: методики, измерительное оборудования, персонал, условия и т. д.
Результат измерений представляет собой реализацию случайной величины (ее аппроксимацию), диапазон значений с заданной вероятностью, типичная форма представления которой y = y0 ± U' Р. При этом y рассматривается как интегральная случайная величина, полученная в результате ком-
плексирования влияющих на нее случайных величин
yt= Уо ± Up Рг
Совершенно очевидно, что доверительная вероятность Р только в первом приближении может служить оценкой степени доверия к результату измерения y0 ± Up. Это первое приближение определяется рядом ограничений, в частности, условиями организации процесса измерения, обеспечивающими уверенность в том, что все установленные требования соблюдены. С позиций классического системного анализа алгоритмически процесс получения значения результата измерений может быть сведен к двум основным этапам:
- выявление и структуризация влияющих на измеряемый параметр качества продукции факторов, точнее на его неопределенность;
- планирование и организация измерительного эксперимента, сбор, преобразование, анализ и обработка измерительной информации.
Естественно, простота алгоритма обманчива. На каждый из этапов накладываются ограничения, связанные с целым рядом обстоятельств.
Этап 1. Решаемая задача - разработка процессной модели измерения
Данный этап является наиболее критичным с позиций степени доверия к результатам измерений, поскольку часто основан на использовании менее затратного квалиметрического аппарата при оценивании значимости источников изменчивости. В метрологической практике разработан целый ряд методов и приемов, облегчающих выявление и поиск данных источников:
- рекомендации классической теории погрешностей по группированию в инструментальную, методическую, субъективную, а также обусловленную изменением условий измерения составляющих (ГОСТ 8.009, ГОСТ 8.010, РМГ 29-99, МИ 1552);
- причинно-следственные диаграммы, в которых источники неопределенностей результата измерения приписываются различным частям измерительной системы, например, S.W.I.P.E. (Эта-
98
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 2, т. 10, 2014
Metrology and information-measuring devices
лон. Деталь. Измерительный прибор. Человек. Процедура и Окружающая среда), P.I.S.M.O.E.A. (Деталь. Измерительный прибор. Эталон. Метод. Оператор. Окружающая среда. Допущения) [1];
- перечисление наиболее «значимых» факторов в эмпирическом подходе по СТБ ISO 5725: оператор, используемое оборудование, калибровка оборудования, условия окружающей среды (температура, влажность, загрязнение воздуха и т. д.), время, проходящее между измерениями и др.
Из перечисленных подходов лишь последний дает рекомендации относительно конкретных условий формирования интервала охвата - повторяемости, воспроизводимости и промежуточной прецизионности.
Все приведенные методы относятся к категории так называемых «простых» методов, которые в условиях все возрастающих требований к степени доверия к результатам измерений (испытаний) уже не могут обеспечить должного уровня чувствительности.
Решение данной проблемы следует искать в основах системного подхода, в частности, в обеспечении критерия полноты информации для формирования и принятия эффективного решения. Данная задача обеспечения полноты множества факторов является прерогативой системы сбора и анализа данных, моделирование которой ставит своей целью получение информации, адекватной действительному состоянию процесса. Инструментом достижения критерия полноты, очевидно, является корректная модель процесса измерения, которая, как и в случае с организационной составляющей, объективно обеспечивает прозрачность в понимании механизма идентификации влияющих факторов, является необходимым условием обеспечения доверия к результату измерения. Корректность такой модели должна обеспечиваться, на наш взгляд, механизмом выявления факторов как источников изменчивости в модели измерительной задачи на основе теории информации, включая:
- идентификацию объекта измерений и спецификацию измеряемой величины;
- формулирование измерительной задачи и разработку моделей измерения и рассеяния;
- регистрацию с помощью технических средств фактов, характеризующих измеряемую величину;
- обработку и анализ информации об источниках изменчивости и их вкладов в результирующую изменчивость;
- формирование интервала охвата результата измерений и принятие решений в зависимости от поставленной задачи [2].
С этих позиций модель процесса измерения, представленная на рисунке 1, должна, на наш взгляд, строиться с учетом следующих положений:
1. Любое измерение представляет собой цепь последовательных преобразований измеряемой физической величины в измерительном канале - процедур (звеньев), каждая из которых характеризует новое, измененное состояние измеряемой величины. В результате на выходе получают сигнал, являющийся функцией переменных, описывающих эффекты, участвующие в преобразованиях.
2. С каждым последующим преобразованием в цепи возникают потери информации об измеряемой величине, обусловленные несовершенством используемых технических средств и влияющими эффектами. Эти данные поступают на вход последующих звеньев, трансформируя сигнал в новое состояние, в результате чего на выходе цепи получают числовое значение измеряемой величины (точечную оценку) и параметр, количественно характеризующий точность получения данного значения - неопределенность (интервальную оценку).
Корректно построенная функциональная модель, описывающая структуру, взаимосвязи и взаимодействия процессов преобразования измерительной информации на всем протяжении «измерительного канала», формирует структуру модели взаимосвязи факторов и результата измерения y0 = f (х1; х2; ... хя). Последняя, в свою очередь, является своего рода скелетом модели количественной оценки неопределенности результата измерения
U {у) =
1=1
\dxiJ
и2(х{ ) (рис. 1).
Этап 2. Решаемая задача - создание модели измерительного канала на основе модели процесса измерения
Очевидно, что данный этап, наиболее привычный для метрологии, является комплексным с позиций решаемых задач, количества создаваемых моделей.
Планирование и организация измерительного эксперимента, сбор, преобразование, анализ и обработка измерительной информации, ее верификация неизбежно ассоциируются с проблемой совместимости двух ключевых подходов в метрологии: классического, основанного на теории погрешностей, и современного, основанного на концепции неопределенности.
Можно утверждать, что доказательно обеспечить требуемую степень доверия к результату измерения можно косвенно - путем обеспечения (оценки) требуемого уровня доверия ко всем эле-
Electrical and data processing facilities and systems. № 2, v. 10, 2014
99
Метрология и информационно-измерительные устройства
Рис. 1. Реализация системного подхода к моделированию измерения а) - модель процесса измерений, б) - модель измерительного канала
ментам этого процесса и в первую очередь к методологическим основам измерений. Следует отметить бесспорный факт, что к последним, причем как в контексте теории погрешностей, так и концепции неопределенностей, относится теория вероятности и математическая статистика.
Концепция неопределенности строго придерживается фундаментальных положений теории вероятности и математической статистики, что в современных условиях повышенного внимания к степени доверия результатов измерений (испытаний) является ее значительным преимуществом. Теория погрешностей результатам измерений, в отличие от концепции неопределенности, является сложившейся областью знаний, основывается на понятиях «истинное значение» и «погрешность», специфической обработке случайных, систематических и неисключенных систематических погрешностей и в этом смысле не строго придерживается фундаментальных положений теории вероятности,
что очевидно ограничивает ее возможности в части математического моделирования и анализа результатов измерения в нетривиальных случаях. Теория погрешностей применима для таких достаточно «консервативных» видов измерений, как, например, линейно-угловые, для которых составляющие общей погрешности результата исчерпывающе определены практикой, процедура измерений отработана и во многих случаях стандартизована. Здесь обоснованно применим прагматичный подход к представлению процесса измерения как «черного ящика», в отношении которого можно с достаточной степенью корректности использовать классическую модель измерения. По нашему мнению, «яблоко раздора» между теорией погрешностей и концепцией неопределенности не является ключевой составляющей проблемы обеспечения заданной степени доверия к результатам измерений [3]. Ключевой составляющей проблемы является отсутствие цельной методологии моделирования
100
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 2, т. 10, 2014
Metrology and information-measuring devices
измерительного канала, ориентированной, с одной стороны, на полный жизненный цикл измерения, а с другой стороны, на конечные цели измерения.
Ориентирование на полный жизненный цикл измерения предполагает, что корректно построенная на первом этапе функциональная модель, описывающая структуру, взаимосвязи и взаимодействия процессов преобразования измерительной информации на всем протяжении измерительного канала, формирует структуру модели измерительного канала (см. рис. 1). Последняя, в свою очередь, являясь своего рода скелетом модели количественной оценки рассеяния результата измерения, обеспечивает выполнение критерия полноты информации [4].
Ориентирование на конечные цели предполагает, что измерения, согласно МИ 1317, не являются самоцелью, а имеют определенную область использования, т. е. проводятся для достижения некоторого конечного результата, который не обязательно представляет собой оценку истинного значения измеряемой величины, в зависимости от назначения измерений. Практикой применения концепции неопределенности в отношении подходов и методов сформулировано правило разумной достаточности: «Цель определяет средства ее достижения» [1, 2]. Так, если измерения являются частью контроля, то конечным результатом будет заключение о соответствии (несоответствии) объекта по рассматриваемому параметру; применительно к испытаниям - оценка состояния объекта; в диагностике - технический прогноз и т. д. Таким образом, окончательная модель измерения и результата формируется исходя из конечной цели измерений.
Ориентирование на конечные цели измерений при построении модели измерительного канала позволяет регламентировать процесс выявления и учета вкладов источников изменчивости по всему жизненному циклу измерения. Процессная модель измерения, отрабатывая критерий полноты измерительной информации, обеспечивает нам возможность идентификации источников изменчивости практически до бесконечности (см. рис. 1а). Формирование доверительного интервала результата измерений является своего рода компромиссом между затрачиваемыми ресурсами и получаемой на выходе канала точностью результата [1, 2]. Трудоемкость измерений, прежде всего, определяется множеством оцениваемых факторов, рациональность которых определяется, в свою очередь, критерием неизбыточности. Задача обеспечения неизбыточности множества факторов является ключевой в повышении эффективности измерений.
Организационно решение задачи достижения максимальной эффективности процесса измерения по критерию «точность/трудоемкость» (неизбыточность оцениваемых факторов) при заданной степени доверия может быть достигнуто через обратную связь между входами и выходами модели измерительного канала, что позволяет осуществлять активное управление измерительным процессом, основываясь на принципе необходимости и достаточности затрачиваемых ресурсов: методов получения данных, применяемых технических средств, человеческих ресурсов, процедур обработки данных.
Анализ проблемы обеспечения заданной степени доверия к результатам измерений с учетом приведенных выше ограничений позволил сделать вывод, что модель измерительного канала в общем случае не является однородной. Нами предложена двухуровневая структура модели измерительного канала, приведенная в таблице (см. стр. 102). Иерархическая структура модели измерительного канала позволяет решать метрологическую задачу поэтапно, применяя принцип стратификации.
Например, решение задачи планирования измерения может выглядеть следующим образом. С ориентиром на конечные цели создается процессная модель измерения, определяющая функциональную структуру собственно измерительного канала как последовательности функций преобразования измерительной информации без привязки к конкретным ресурсам. В зависимости от конечных целей измерений идентифицируется одна из трех моделей второго уровня или последовательность моделей.
Например, для модели контроля параметра (модели сравнения) в роли целевых показателей выступают оговоренные риски поставщика и потребителя (вероятность неправильно забракованных и неправильно принятых изделий) - [А ] < А < [А ]. Последние определяют структуру модели сравнения, назначение которой установить взаимосвязь целей (рисков) с влияющими факторами, определенными с помощью модели процессов, среди которых и требования к точности оценки величины А. Исследование и оптимизация модели по критериям полноты и неизбыточности позволяет сформулировать требования к точности оценки величины А (А = Ад ± U, Р), что однозначно определяет исходные данные для создания моделей одного или нескольких единичных измерительных каналов (моделей первого уровня) - Y. = Y. ± U,, Р. , связанных с контролируемой величиной А = f ( Y.).
Electrical and data processing facilities and systems. № 2, v. 10, 2014
101
Метрология и информационно-измерительные устройства
Двухуровневая структура модели измерительного канала
Таблица
Модель Сущность Реализация модели, область применения
I уровень
Модель единичного измерительного канала Y = Y0 ± U, Р Назначение - найти значение величины Y в виде интервала охвата с заданным уровнем достоверности. Типичный вид измерений - прямые. Область применения: все модели второго уровня.
II у ровень
Модель присвоения (идентификации) А = Y е Y0 ± U Назначение измерительного канала - определить значение величины А. Область применения: прямые измерения в научных исследованиях, определение значений констант, дискретная (точечная) градуировка, калибровка средств измерений и т. д.
Модель сравнения [А ] < А < [А ], где величина А в общем случае связана с измеряемой величиной Y функционально: А = f ( Yi) Назначение измерительного канала - определить путем сравнения, факт принадлежности значения величины А заданному диапазону значений. Область применения: - все виды контроля и испытаний; - аттестация, поверка, калибровка средств измерений; - верификация, валидация результатов и методов измерений и т. д.
Модель взаимосвязи А = f (Y eY0 ± U) Назначение измерительного канала - определить значение величины А косвенно, через функцию связи f с одним или группой значений величин Y - результатов реализаций единичных измерительных каналов. Область применения: - косвенные измерения, использующие неоднородные единичные измерительные каналы, например, измерение силы тока с использованием закона Ома через измерения значений напряжения и сопротивления цепи; - косвенные измерения, использующие однородные единичные измерительные каналы, например, измерение отклонения от плоскостности поверхности детали.
нашел свое частичное отражение в ряде нормативных документов для решения частных типовых измерительных задач. Например, частично модель присвоения в контексте теории погрешностей проработана в ГОСТ 8.207, МИ 1552, МИ 1317, а в контексте концепции неопределенностей - в GUM [2].
Варианты модели сравнения для статистического выборочного контроля качества продукции проработана в серии нормативных документов, например, ГОСТ 20736.
Модель взаимосвязи для целей химического и спектрального анализа регламентирована GUM и ISO/TC 21748. Применительно к испытаниям модель взаимосвязи достаточно полно прописана в ISO
Процедурно проектирование моделей единичных измерительных каналов производится аналогично моделям второго уровня. Практически реализация комплексного моделирования заключается в построении физической и математической моделей объекта измерений, спецификации измеряемой величины, формулировке измерительной задачи, планировании и организации эксперимента с позиций «опережающей точности» и ресурсных затрат, разработке математической модели измерения (модели математических ожиданий и рассеяния) и ее анализе, определении интервала охвата результата измерений, принятие решения.
Следует отметить, что предлагаемый подход
102
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 2, т. 10, 2014
Metrology and information-measuring devices
5725. В зависимости от различных условий реализации испытаний (условий повторяемости, промежуточной прецизионности и воспроизводимости), которые рассматриваются как исходные данные и должны определяться договором, контрактом или требованием нормативных документов, приведены модели математического ожидания и вариации результата, методика планирования и организации измерительного эксперимента, методика обработки измерительной информации, критерии оценки.
Особого внимания с позиций научных исследований заслуживают модели взаимосвязи и прежде всего потому, что главным объектом внимания является функция связи (см. табл. на стр. 102). Модели данного типа представляют широкое поле для применения современных технологий системного анализа данных в силу присущей им специфики и разнообразия целей измерительных задач.
Важным стимулом развития именно этого направления является тот факт, что в аналитических отчетах Eurolab, Eurachem, CITAC и др. в последние годы делается акцент на использование «эмпирических подходов» при оценке неопределенности
результата измерения как альтернативы строгому математическому моделированию. Основной довод в пользу «эмпирических подходов» - значительное повышение эффективности процесса измерения за счет обеспечения неизбыточности множества факторов и соответственно минимизации затрат. При этом наиболее рациональным признан комбинированный подход к планированию и реализации процесса измерения, предполагающий участие в сводной модели измерений как элементарных, так и комплексных факторов - сгруппированных данных [5].
Эмпирический (комбинированный) подход предполагает использование сгруппированных данных (влияющих факторов), чтобы непосредственно оценить «расширенную неопределенность результата, представляющего группу факторов», например, данных внутрилабораторного оценивания, межлабораторных сличений, проверок качества лабораторий и др. Сгруппированные данные как «черный ящик» представляются одним комплексным влияющим фактором (источником), делающим свой вклад в суммарную неопределенность результата измерения наряду с другими источниками (рис. 2).
Рис. 2. Комбинированный подход к планированию и реализации процесса измерения
В контексте моделей взаимосвязи эмпирический и комбинированный подходы предполагают представление измерительного канала как модели аппроксимации функции связи, которая в общем виде может быть представлена как
У = f (*р x2, ...xn, a1, a2, ...aj , (1)
где y - оцениваемый результат измерений, x x ...x - влияющие элементарные и комплексные факторы (сгруппированные данные), f - аналитическая функция связи, a a ...a - параметры аналитиче-
ской функции связи, подлежащие определению.
Эмпирический, комбинированный подходы, основанные на традиционно применяемых параметрических регрессионных моделях «черного ящика» (с фиксированным количеством параметров m), склонны порождать методическую ошибку при аппроксимации входных данных. Например, если априори неизвестную фактическую нелинейную зависимость (1) аппроксимировать линейной регрессионной моделью, появляется методическая
Electrical and data processing facilities and systems. № 2, v. 10, 2014
103
Метрология и информационно-измерительные устройства
ошибка аппроксимации, причем значение ее может быть соизмеримо не только со случайными составляющими ошибки, но и с самим значением y.
Нами рассматривается возможность использования для решения подобных задач универсального подхода, позволяющего отказаться от идеи априорного подбора параметров модели. В частности, для решения данной задачи (построении в общем случае нелинейной зависимости) предлагается использовать непараметрическую модель, основанную на методе сингулярных вейвлетов [4]. Такой подход обеспечивает решение двух задач: 1) приближенное восстановление функции; 2) сглаживание функции. Кроме того, такого рода модели аппроксимации соответствуют принципам асимптотической несмещенности, состоятельности, интерполяционной устойчивости алгоритма порядка k.
Достоинством данной модели, где ключевым выступает рекуррентный алгоритм, является возможность теоретической оценки достоверности аппроксимации данных в условиях априорной неопределенности.
Численная оценка неопределенности результата аппроксимации может быть выполнена с использованием следующего выражения,
у = у аппрокс ± R0. (2)
Величина R0e - комплексная характеристика неопределенности аппроксимации, отражающая все возможные источники «потерь достоверности»:
- «качество» аппроксимации (приближенного восстановления и сглаживания функции связи);
- неточность воспроизведения факторов и ре-
зультата измерения;
- недостаточность точек n в диапазоне калибровки;
- «качество» заполнения факторного пространства регистрируемыми данными (равномерность распределения n точек в диапазоне калибровки).
В таком виде она, как представитель «сгруппированных данных», может быть встроена в сводную модель измерений (1).
На рисунке 3 приведен пример типовой диаграммы типа «системный цикл «P-D-C-А» процессной модели измерения некоторого параметра, отвечающей за организацию процесса измерения как системы, из которого следует, что степень доверия к результату Y формируется как единичными факторами, так и комплексными параметрами, представляющими соответствующие группы факторов - «черных ящиков». Последние, в свою очередь, встраиваются в сводную модель измерений локальными моделями аппроксимации.
Список литературы
1. DaimlerChrysler, Ford, General Motors (2002), Measurement Systems Analysis, 3rd Edition, available from Carwin Ltd., UK [Электронный ресурс]. - URL: www.carwin.co .uk/qs.
2. Серенков П.С. Концепция измерения, основанная на процессном подходе [Текст] / П.С. Серенков, Е.Н. Савкова // Стандартизация, метрология и сертификация: интеграция в международное пространство: мат-лы Междунар. науч.-практ. конф., посвященной 20-летию Независимости Республики Казахстан. -
Рис. 3. Схема формирования модели оценки степени доверия к результатам измерения в рамках диаграммы-модуля «системный цикл «P-D-C-A»
104
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 2, т. 10, 2014
Metrology and information-measuring devices
Астана: ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2011. - С. 31-34.
3. Серенков П.С. Научно-методические аспекты современной метрологии [Текст] / П.С. Серенков, Н.А. Жагора, Е.Н. Савкова // Метрология и приборостроение. - Минск, 2010. - № 2. - С. 13-21.
4. Серенков П.С. Методы менеджмента качества. Методология организационного проектирования инженерной составляющей системы менеджмента качества: монография [Текст] / П.С. Серенков. - Минск: Новое знание; М.:ИНФРА-М, 2011. - 491 с.
5. EUROLAB Technical Report No. 1/2002: Measurement Uncertainty in Testing EUROLAB 2002 [Электронный ресурс]. - URL:www.eurolab.org.
6. Серенков П.С. Концепция развития доказательной базы современной метрологии. Организационная составляющая процесса измерения. [Текст] / П.С. Серенков, Е.Н. Савкова, К.А. Павлов // Электротехнические и информационные комплексы и системы. - 2014. - № 1, т. 10. - С. 86-91.
References
1. DaimlerChrysler, Ford, General Motors (2002), Measurement Systems Analysis, 3rd Edition, available from Carwin Ltd., UK [Elektronnyiy resurs]. - URL: www.carwin.co .uk/qs.
2. Serenkov P.S. Koncepcija izmerenija,
osnovannaja na processnom podhode [Tekst] / P.S. Serenkov, E.N. Savkova // Standartizacija, metrologija i sertifikacija: integracija v mezhdunarodnoe prostranstvo: mat-ly Mezhdunar. nauch.-prakt. konf., posvjashhennoj 20-letiju Nezavisimosti Respubliki Kazahstan. - Astana: ENU im. L.N. Gumileva, 2011. - S. 31-34.
3. Serenkov P.S. Nauchno-metodicheskie aspekty sovremennoj metrologii [Tekst] /P.S. Serenkov, N.A. Zhagora, E.N. Savkova // Metrologija i priborostroenie.
- Minsk, 2010. - № 2. - S. 13-21.
4. Serenkov P.S. Metody menedzhmenta kachestva. Metodologija organizacionnogo proekti-rovanija inzhenernoj sostavljajushhej sistemy mened-zhmenta kachestva: monografija [Tekst] / P.S. Serenkov.
- Minsk: Novoe znanie; M.:INFRA-M, 2011. - 491 s.
5. EUROLAB Technical Report No. 1/2002: Measurement Uncertainty in Testing EUROLAB 2002 [Elektronnyiy resurs]. - URL: www.eurolab.org.
6. Serenkov P.S. Koncepcija razvitija dokazatel'noj bazy sovremennoj metrologii. Organizacionnaja sostavljajushhaja processa izmerenija. [Tekst] / P.S. Serenkov, E.N. Savkova, K.A. Pavlov // Jelektrotehnicheskie i informacionnye kompleksy i sistemy. - 2014. - № 1, t. 10. - S. 86-91.
Фаррахов Р.Г.
Farrahov R.G.
кандидат технических наук, доцент кафедры «Теоретические основы электротехники» ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет», Россия, г. Уфа
Мухамадиев А.А.
Mukhamadiev A.A.
кандидат технических наук, доцент, докторант кафедры «Информационноизмерительная техника»
ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет», Россия, г. Уфа
УДК 621.38:669
ОПТИЧЕСКИЙ БЛОК АКУСТООПТИЧЕСКОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ
ТЕМПЕРАТУРЫ
В статье описан оптический блок акустооптического преобразователя температуры. Представлена структурная схема оптического блока, описаны его составные части: коллиматор, монохроматор с электронным управлением, фотоприемник. Коллиматор предназначен для получения параллельных лучей
Electrical and data processing facilities and systems. № 2, v. 10, 2014
105
