5.1. Основные задачи метрологического обеспечения ИИС 5.2. Метрологическая аттестация программ и алгоритмов

5.1 Основные задачи метрологического обеспечения ИИС Выше рассмотрены типовая структура и технические средст­ва ИИС, которые являются однотипными для систем различ­ного функционального назначения. ИИС всех других классов строятся на базе измерительных, отличаясь от них только ПМО, в кото­ром отражено функциональное назначение этих систем. По­этому анализ особенностей метрологического обеспечения ИИС целесообразно рассмотреть непосредственно после озна­комления с измерительными системами.

ИИС, являясь разновидностью СИ, должна удовлетво­ рять всем метрологическим правилам и нормам Государст­венного регулирования по обеспечению единства измерений. Несмотря на сложность и специфичность решаемых измери­тельных задач, следует иметь в виду, что результаты измере­ния выражаются в общепринятых единицах физических ве­личин и потому необходима связь с эталонами этих единиц. Это должно обеспечиваться на всех стадиях разработки, про­изводства и эксплуатации ИИС.

Как и для всех СИ, метрологическое обеспечение (МО) в первую очередь должно предусматривать: определение номенклатуры нормируемых метрологи­ ческих характеристик (НМХ), позволяющих оценить по­грешность (неопределенность) результата измерения, и ме­тодов оценки НМХ в процессе эксплуатации ИИС; обеспечение поверки или калибровки. Поверка обязательна для СИ, используемых в областях, подлежащих Государственному регулированию по обеспечению един­ства измерений. Калибровка является добровольной для осталь­ных областей применения СИ. Поскольку технически они идентич­ны, а отличаются только в организационно-нормативном плане, ниже мы не будем их различать.

Эти задачи являются общими для метрологического обеспечения любых СИ. Поэтому с организационной точки зрения все вопросы Государственного регулирования по обеспечению единства измерений (организация и проведение испытаний с целью утверждения типа, сертификационных испытаний, разработка методик поверки или калибровки, аккредитация на право поверки и др.) решаются для ИИС так же, как и для других СИ. Поэтому мы остановимся толь­ко на специфических особенностях МО ИИС, обусловленных следующими их особенностями.

1) Многофункциональность, что приводит к необходи­ мости учета одних и тех же характеристик различных ком­понентов ИИС при оценке неопределенности результа­тов решения различных измерительных задач.

2) Наличие вычислительного устройства, реализующего заложенное в него ПМО. Современные средства вычисли­тельной техники имеют высокое быстродействие и большую разрядность. Поэтому при использовании серийно выпус­каемых ЭВМ во многих случаях можно не учитывать тради­ционную погрешность вычислений, обусловленную этими факторами. Однако сами алгоритмы могут приводить к методической погрешности. В связи с этим необходима мет­рологическая аттестация алгоритмов. При использовании специализированных вычислительных устройств может воз­никнуть необходимость учета ограниченности их техниче­ских возможностей.

3) Многоканальность. Это приводит к необходимости учета взаимного влияния каналов. Кроме того, различные ИК одной ИИС могут быть предназначены для измерения различных физических величин, что приводит к необходи­мости привязки этих каналов, а следовательно, и всей ИИС, к различным поверочным схемам. Мультиметры, осциллографы, генераторы сигналов и некоторые другие СИ также восходят к раз­личным эталонам, но для ИИС это более типично.

4) Непрерывная функциональная и конструктивная связь с ИО, что технически и организационно усложняет проведение поверки. Кроме того, необходимо учитывать вза­имное влияние первичных ПИП и ИО, что имеет место и для СИ других видов. В ряде случаев необходимо управлять объ­ектом в процессе измерения (подавать необходимые тесто­вые воздействия, управлять перемещением и т. д.).

5) Агрегатный способ построения, что приводит к широ­ кому применению покупных изделий при создании ИИС. MX этих изделий определены в технической документации разработчика (изготовителя). Их изменение как в отноше­нии номенклатуры, так и в отношении конкретных значе­ний показателей сложно. Поэтому иногда приходится произ­водить дополнительные метрологические исследования по­ купных изделий с целью уточнения этих показателей.

6) Распределение компонентов в пространстве, что ус­ложняет организацию поверки. 7) Возможность изменения состава ИИС в процессе экс­плуатации. Это не позволяет при разработке ИИС оценить погрешности результатов решения всех измерительных за­дач, в которых будет использоваться структура, заранее не­известная разработчику.

8) Сложность описания объектов измерения и их модели­рования, что при поэлементной поверке затрудняет приме­нение расчетных методов оценки неопределенности резуль­татов измерения. 9) Наличие динамических режимов измерения. Эта осо­ бенность, имеющая место и для других СИ, приводит к необ­ходимости нормировать динамические характеристики ИК и при расчете неопределенности результатов измерения учи­тывать дополнительную динамическую погрешность.

Такой многофакторный характер ИИС предопределяет системный подход к анализу и описанию ее свойств, предусматривающий более детальное описание свойств ИИС по сравнению с СИ других видов. При этом следует иметь в виду, что конечная цель этого детального описания полу­чение достоверной оценки неопределенности результатов конкретных измерений. У массового потребителя СИ бытует представление, что оценка погрешности измерения и точностная характеристика СИ, например класс точности, совпадают. На самом деле это не так, хотя для мно­гих простых измерений аппаратная погрешность действительно яв­ляется преобладающей. Однако в методиках измерений, как прави­ло, даются рекомендации по оценке неопределенности с учетом всех факторов.

Необходимость детализации MX не является чем-то принципиально новым. Например, для оценки неопределен­ности результата единичного измерения, производимого с помощью измерительного прибора, достаточно знать единст­ венный показатель, характеризующий полную погрешность измерения. Этот показатель всегда приводится в документа­ции на СИ. При усреднении результатов небольшого числа измерений, когда их случайные погрешности можно считать статистически независимыми, систематическая и случай­ные погрешности должны характеризоваться раздельно.

Та­кие раздельные характеристики иногда приводятся в доку­ментации, но не всегда, и пользователь при необходимости должен их исследовать самостоятельно. При усреднении ре­зультатов большого числа измерений считать случайные по­грешности независимыми, как правило, нельзя. В этом слу­чае для правильной оценки неопределенности результатов усреднения необходимо знать коэффициенты корреляции случайных погрешностей различных результатов. Эта ин­формация практически мало доступна.

Для ИИС детальное описание метрологических свойств необходимо как в силу многоплановости, так и в силу гиб­кости, когда на этапе проектирования не известен весь пе­речень измерительных задач, для решения которых может использоваться разрабатываемая система. В то же время по­требителя непосредственно интересуют показатели неопре­деленности конкретных результатов измерения. Это означает, что номенклатура MX должна быть дополнена алгоритмами расчета показателей неопределенности решения конкрет­ных задач.

В ИИС в процессе получения результата измерения участ­вуют два одинаково важных компонента: аппаратный и вы­числительный. Основными источниками аппаратных погреш­ностей являются ИК, поскольку аппаратные средства цифро­ вой вычислительной техники ее не вносят. Поэтому МО аппаратной части будет касаться в основном ИК. Второй ком­понент может приводить к методическим погрешностям, не зависящим от аппаратных средств и одинаковым для всех ИИС, использующих одинаковое ПМО. Поэтому ПМО, как и аппаратные средства, должно быть объектом метрологических исследований.

5.2 Метрологическая аттестация программ и алгоритмов МО аппаратной части ИИС, несмотря на его специфику, принципиально не отличается от МО СИ других видов. Одна­ко с появлением автоматизированных СИ, предполагающих существенную обработку первичной измерительной инфор­мации, в рамках Государственного регулирования по обеспе­чению единства измерений появилась новая процедура метрологическая аттестация алгоритмов и программ. Для ИИС эта процедура является частью испытаний с целью ут­верждения типа.

Она должна также проводиться при кор­ректировке ПМО, при замене ЭВМ или используемых опера­ ционных систем. В отличие от аппаратных средств, МО ПМО не имеет аналога поверки или калибровки, поскольку нет не­обходимости контролировать ПМО для каждого экземпляра ИИС, а также контролировать его изменения во времени. ПМО, как уже отмечалось, состоит из двух компонентов: алгоритмов обработки измерительной информации и про­грамм, реализующих эти алгоритмы. Метрологическая ат­тестация каждого из компонентов обладает некоторыми осо­бенностями.

При метрологической аттестации алгоритмов исследу­ ются три основные группы показателей: точности, надеж­ности и сложности. Показатели точности характеризуют точность результа­тов, полученных с помощью данного алгоритма при полном соответствии входных данных используемой модели. Показатели надежности (устойчивости) характеризуют устойчивость результатов, получаемых в соответствии с дан­ным алгоритмом, к искажению исходных данных, к поме­хам. Показатели сложности определяют трудоемкость реше­ния задачи при использовании данного алгоритма (число элементарных операций при обработке данных).

Аттестация проводится с целью выбора на этапе разра­ ботки ИИС оптимального алгоритма для решения конкрет­ной задачи и гарантии при эксплуатации определенной точ­ности измерений. Под MX программы вычисления подразумевают характе­ристики тех свойств программы, которые влияют на резуль­тат измерения и могут привести к дополнительным потерям измерительной информации.

Эти потери обусловлены: Одна и та же программа вычислений, реализованная в одной и той же среде одной и той же операционной системой на вычислительном устройстве одного типа не будет менять­ся от экземпляра к экземпляру. Изменения в программе мо­гут возникнуть при смене вычислительного устройства или операционной системы. Если существенны технические ограничения процесса вычислений (по времени, шагу дискретизации, числу опера­ций), целесообразно использовать функции связи между MX и этими ограничениями.

Функции связи имеют различный вид в зависимости от типов применяемых алгоритмов. Полу­чив в процессе аттестации зависимость, например, методи­ческой погрешности от шага дискретизации, можно выбрать значения ограничиваемых параметров, при которых эта по­ грешность будет минимальной, что позволяет выбрать опти­мальный алгоритм.

Оценка MX ПМО может быть получена с помощью вычислительных экспериментов, которые можно считать ана­логом поверки с помощью эталонной меры или эталонного прибора. В первом случае на вход вычислительного устройства по­дают цифровые данные, имитирующие работу ИК. Эти дан­ные могут считываться из запоминающего устройства или формироваться программно. Ожидаемый результат вычис­лений по этим данным предполагается заранее известным с точностью, превышающей необходимую точность вычисле­ний при эксплуатации. Этот ожидаемый результат (как и значение физической величины, воспроизводимое эталон­ной мерой) рассчитывается предварительно с помощью более эффективных алгоритмов и технических средств. Качество ПМО характеризуется степенью соответствия этих «эталон­ных» результатов и результатов вычисления с помощью ат­тестуемого ПМО.

При вычислительном эксперименте в качестве «эталон­ного прибора» используется машинная имитация, реали­зующая «идеальный» алгоритм на ЭВМ более высокого уров­ня. В процессе аттестации одни и те же цифровые данные, метод формирования которых в данном случае не существе­нен, обрабатываются в соответствии с аттестуемым и «эта­ лонным» алгоритмами. Качество аттестуемого ПМО оцени­вается по степени соответствия полученных результатов. Метод «эталонного прибора» в силу большей техниче­ ской и программной сложности используется реже, чем ме­тод «эталонной меры».