Mérési struktúrák

Hasonló dokumentumok
Mérési hibák Méréstechnika VM, GM, MM 1

Mérés és modellezés 1

Méréselmélet MI BSc 1

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

Méréstechnika GM, VI BSc 1

Előadások (1.) ÓE BGK Galla Jánosné, 2011.

etalon etalon (folytatás) Az etalonok és a kalibrálás általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói

Mérési hibák

Mérési hibák Méréselmélet PE MIK MI, VI BSc 1

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

2011. ÓE BGK Galla Jánosné,

Műszerek tulajdonságai

Kalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész. Előadások (2.) 2011.

Ívhegesztő áramforrások felülvizsgálata. Kristóf Csaba Tápiószele, 2018

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

Gépi tanulás és Mintafelismerés

Sokcsatornás DSP alapú, komplex elektromos impedancia mérő rendszer fejlesztése

Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész 2011.

BAGME11NLF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2012.

Haszongépj. Németh. Huba. és s Fejlesztési Budapest. Kutatási. Knorr-Bremse November 17. Knorr-Bremse

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

KÍSÉRLET, MÉRÉS, MŰSZERES MÉRÉS

Mérés szerepe a mérnöki tudományokban Mértékegységrendszerek. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában

Mérés és adatgyűjtés

MÉRÉSTECHNIKA. BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Fazekas Miklós (1) márc. 1

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

Méréselmélet és mérőrendszerek

Analóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék

10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

Irányításelmélet és technika II.

1. Metrológiai alapfogalmak. 2. Egységrendszerek. 2.0 verzió

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

MÓDOSÍTOTT RÉSZLETEZŐ OKIRAT (2) a NAH /2014 nyilvántartási számú (2) akkreditált státuszhoz

A Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Modern fizika laboratórium

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás

A maximum likelihood becslésről

I. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE

D/A konverter statikus hibáinak mérése

RÉSZLETEZŐ OKIRAT (1) a NAH-0162/2018 nyilvántartási számú akkreditált státuszhoz

Mintavétel: szorzás az idő tartományban

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek)

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

Multi-20 modul. Felhasználói dokumentáció 1.1. Készítette: Parrag László. Jóváhagyta: Rubin Informatikai Zrt.

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI

3D-s számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

Mérés és adatgyűjtés

Informatika Rendszerek Alapjai

Irányításelmélet és technika II.

Digitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt.

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

2. Elméleti összefoglaló

4. Lokalizáció Magyar Attila

Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása

Iványi László ARM programozás. Szabó Béla 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata

Hordozható nyomás-, és átfolyásmérő

ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA FÖLDMÉRÉS ISMERETEK EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA MINTAFELADATOK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Mérés és adatgyűjtés

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2

Robotok inverz geometriája

Mátrixok 2017 Mátrixok

Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

2. rész PC alapú mérőrendszer esetén hogyan történhet az adatok kezelése? Írjon pár 2-2 jellemző is az egyes esetekhez.

Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Intelligens Digitális Szenzortechnika

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Nemzeti Akkreditáló Testület. MÓDOSÍTOTT RÉSZLETEZŐ OKIRAT (1) a NAT /2013 nyilvántartási számú akkreditált státuszhoz

Ipari mintavételes PID szabályozóstruktúra megvalósítása

Híradástechikai jelfeldolgozás

Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata. Sós Bence JB2BP7

DTMF Frekvenciák Mérése Mérési Útmutató

A mintavételezéses mérések alapjai

MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc. Debrecen,

Nehézségi gyorsulás mérése megfordítható ingával

T E R M É K T Á J É K O Z TAT Ó

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function

VTOL UAV. Inerciális mérőrendszer kiválasztása vezetőnélküli repülőeszközök számára. Árvai László, Doktorandusz, ZMNE

Posztanalitikai folyamatok az orvosi laboratóriumban, az eredményközlés felelőssége

Algoritmusok helyességének bizonyítása. A Floyd-módszer

Fejlesztések a zárlati méréstechnikában

Ütközések elemzése energia-impulzus diagramokkal II. A relativisztikus rakéta

Már megismert fogalmak áttekintése

1. Visszacsatolás nélküli kapcsolások

8.3. AZ ASIC TESZTELÉSE

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé.

Gingl Zoltán, Szeged, :47 Elektronika - Műveleti erősítők

Diszkréten mintavételezett függvények

Átírás:

Mérési struktúrák 2007.02.19. 1

Mérési struktúrák A mérés művelete: a mérendő jellemző és a szimbólum halmaz közötti leképezés megvalósítása jel- és rendszerelméleti aspektus mérési folyamat: a leképezést megvalósító rendszer skálainformáció konstruálása metrológiai aspektus Mérési struktúrák/2

Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési struktúrák/3

Mérési struktúrák A mérés jel- és rendszerelméleti modellje mérendő objektum a mérést magában foglaló modellezés tárgya kimenő/bemenő jelei hordozzák az információt mérőeszköz bemenetén a zajjal terhelt információ kimenetén a szükséges mérési eredmény kölcsönhatásba kerül a mérendő objektummal szelektív módon gyűjti be az információt elsődleges adatfeldolgozás Mérési struktúrák/4

Mérési folyamat komponensei (folyt.) jelátviteli csatorna az objektum és a mérőeszköz közötti kölcsönhatás nem közvetlen a megfigyelt jelekre zajok szuperponálódnak ezek reprezentálására alkalmas a jelátviteli csatorna ismerete a mérés tervezése szempontjából lényeges Mérési struktúrák/5

Mérési eljárások mérőeszköz által megvalósított jelfeldolgozás: bemenete: a hasznos információt zajjal terhelve tartalmazó megfigyelés kimenete: a keresett információt minél tisztább állapotban tartalmazó mérési eredmény mérendő jellemzőt az előzetes modell definiálja a mérési eljárásnak ismernie kell a modellt, azaz fizikailag vagy koncepcionálisan tartalmaznia kell az előzetes modellt Mérési struktúrák/6

Mérési eljárások legyen α a mérendő jellemzők vektora M(α) az előzetes modell.m α az α tartozó valamennyi lehetséges modell, modellosztály M(a) az optimális modell mérés célja: annak az M(α * ) M α modellnek a megtalálása, amelyik leginkább hasonló M(a) optimális modellhez Mérési struktúrák/7

Mérési eljárások megtalálása : a mérési eljárásban fizikailag vagy koncepcionálisan meglévő modell változtatása M(a) és M(α * ) közti különbség: mérés során elvi és gyakorlati okok miatt nem érhetők el az ideális paraméterek leginkább hasonló : hasonlósági kritérium C = C[M(a), M(α)] Mérési struktúrák/8

Mérési eljárások Optimális mérési eljárásnak nevezzük azt a mérési eljárást, amely a modellezési feladathoz hozzárendelt M α modellosztályból kiválasztja a C hasonlósági kritérium minimumát biztosító M(α * ) modellt, a mérendő objektum megfigyelése útján. Az α * paramétereket az a paraméterek optimális becslésének nevezzük. Mérési struktúrák/9

Mérési struktúrák mérési eljárások csoportosítása a mérőeszköz beépítése, az elsődleges adatfeldolgozás jellege alapján: explicit implicit Mérési struktúrák/10

Explicit mérési struktúra explicit (nemrekurzív, közvetlen, egy lépéses) n u M(a) y + z Explicit kifejezés α * ahol u gerjesztés y zajmentes kimenet n zavarás z zajjal terhelt megfigyelés α * optimális megfigyelés Mérési struktúrák/11

Explicit mérési struktúra hasonlósági kritérium: C(z, u, α) a minimális hiba elérésének szükséges feltétele, hogy C ( z,u, α ) α j [ α, α, K, α ] teljesüljön a modell minden α j paraméterére ha ez megoldható, akkor a mérési eredményt egy explicit formula adja meg mérés menete: elvégezzük a szükséges számú mérést, majd ezeket egy lépésben kiértékelve megkapjuk a mérési eredményt T = 0, α = 1 2 m Mérési struktúrák/12

Implicit mérési struktúra implicit (rekurzív, iteratív, modelljavító) n(i) u(i) y(i) z(i) M(a) + M[α(i)] y m (i) C α j α * (i) az i-dik lépésre/mérési ciklusra utal Mérési struktúrák/13

Implicit mérési struktúra hasonlósági kritérium: C(z, u, α) a minimális hiba elérésének szükséges feltétele, hogy C ( z,u, α ) α j T 0, α = [ α, α, K, α ] teljesüljön a modell minden α j paraméterére azaz minden új megfigyeléshez származtat egy új mérési eredményt úgy, hogy a korábbi eredményt az új megfigyelés valamilyen függvényével korrigálja 1 2 m Mérési struktúrák/14

Implicit mérési struktúra mérés menete: a hasonlósági kritérium lépésenkénti kiértékelése, és ennek alapján a modell paramétereinek változtatása a mérendő objektum és a beépített modell egyre nagyobb hasonlósága érdekében Mérési struktúrák/15

Mérési módszerek csoportosítása etalon jelenléte szerint etalon: Mérték, mérőeszköz, anyagminta vagy mérőrendszer, melynek az a rendeltetése, hogy egy mennyiség egységét, illetve egy vagy több ismert értékét definiálja, megvalósítsa, fenntartsa vagy reprodukálja és referenciaként szolgáljon. példák: l kg-os tömegetalon; 100 Ω-os normálellenállás; etalon ampermérő; cézium frekvencia etalon; standard hidrogén elektród; bizonylatolt koncentrációjú, emberi szérumban oldott kortizont tartalmazó anyagminta. Mérési struktúrák/16

Mérési módszerek csoportosítása 1. közvetlen összehasonlítás fizikailag azonos természetű etalon van jelen előny: pontos mérés hátrány: hosszadalmas eljárás, nem minden esetben megvalósítható 2. közvetett összehasonlítás etalon nincs jelen, mérés átalakítás alapján előny: gyors, széleskörű alkalmazhatóság hátrány: kevésbé pontos kalibráláskor az etalonra szükség van Mérési struktúrák/17

Mérési módszerek csoportosítása 3. Differencia módszer A közvetett és a közvetlen módszerek előnyeinek egyesítése pontosabb, mint a közvetett gyorsabb, mint a közvetlen pontosság feltétele: a segédskáláról leolvasott mennyiség jóval kisebb legyen, mint az etalon alapján meghatározott mennyiség Mérési struktúrák/18

Mérési módszerek csoportosítása rejtett mérőeszköz hibák felderítése 1. helyettesítő módszer a pontatlanságot okozó paraméter hatását kompenzáljuk az etalon mellett még egy mérési segédeszköz és további feltételezések kellenek 2. felcserélési (Gauss-) módszer ugyanaz a mérés, de a bizonytalanságot okozó paraméter hatását megfordítjuk több ismeretlen esetén több mérés kell! Mérési struktúrák/19

Mérési módszerek csoportosítása a mérési eredmény megjelenési formája szerint 1. analóg mérőeszköz kimenetén a mért értékkel arányos analóg jel jelenik meg nincs információveszteség 2. digitális mérőeszköz a folytonos jelhez tartományonként egy-egy számot rendelünk elvileg van információveszteség jobban illeszkedik a számítógépes feldolgozáshoz Mérési struktúrák/20