Інформаційна невизначеність засобів вимірювання

Автор(и)

  • Генадій Манко Український державний хіміко-технологічний університет, просп. Гагаріна, 8, 49005, Дніпро, Ukraine
  • Олена Тітова Український державний хіміко-технологічний університет, просп. Гагаріна, 8, 49005, Дніпро, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.24027/2306-7039.4.2021.250399

Ключові слова:

невизначеність; ентропія; інформаційний критерій; закон розподілу; засіб вимірювання; клас точності

Анотація

Останнім часом відроджується інтерес до використання інформаційного підходу в теорії вимірювань. На відміну від традиційного підходу, інформаційна теорія оцінює не похибку або невизначеність, а ентропію і кількість інформації. Перевагою інформаційного підходу є врахування форми кривої розподілу ймовірностей вимірюваної величини, в той час як традиційна теорія вимірювань оперує тільки двома першими статистичними моментами, що достатньо тільки у випадку нормального розподілу. На практиці закон розподілу вимірювальної величини часто суттєво відрізняється від нормального.

Аналіз наукових публікацій показав, що на сьогодні усі розробки стосовно інформаційної теорії вимірювань базуються винятково на використанні поняття ентропії як міри невизначеності вимірювальної величини. У статті аналізуються обмеження і недоліки як ентропійного підходу, так і загальноприйнятої концепції невизначеності. Пропонується компромісне рішення – використання інформаційного критерію на основі поняття невизначеності Бонгарда. Як міра інформаційної невизначеності використовується кількість дезінформації, яка вноситься неточністю вимірювань. Для оцінки якості засобів вимірювань слід використовувати відносну інформаційну невизначеність, виражену у відсотках. Описані методи розрахунку інформаційної невизначеності.

Відзначаються проблеми використання концепції невизначеності, яка не передбачає використання такої узагальненої характеристики засобів вимірювання, як клас точності. У статті пропонується аналог класу точності у вигляді критерію відносної інформаційної невизначеності, вираженої у відсотках. Це дозволить оцінювати якість вимірювального приладу і придатність його до використання єдиним параметром. Наведені переваги такого критерію, головними з яких є врахування форми закону розподілу і мінімальний обсяг обчислювальних операцій.

Посилання

Kavalerov G.I. and Mandelstam S.М. Vvedenye v ynformatsyonnuiu teoryiu yzmerenyi [Introduction to the information theory of measurements]. Moscow, Energy, 1974. 375 p. (in Russian).

Ornatsky P.P. Teoretycheskye osnovy ynformatsyonno-yzmerytelnoi tekhnyky [Theoretical basis of information and measurement technology]. Kyiv, High school, 1983. 455 p. (in Russian).

Shuangbao Ma and Yong Xue. The philosophical thoughts of measurement information theory and its applications. EDT, Shenzhen, China, 2010, pp. 473–475.

Machekhin Y.P., Kurskoy Y.S. Fractal-Entropy Analysis of the Results of Measurements in Nonlinear Dynamical Systems. Measurement Techniques, 2014, vol. 57, issue 6, pp. 609–614.

Menin B. Applying Measurement Theory and Information-based Measure in Modeling Physical Phenomena and Technological Processes. European Journal of Engineering Research and Science, 2018, vol. 3, no. 1, pp. 28–34. doi:https://doi.org/10.24018/ejers.2018.3.1.594

Jae-Yoon Jung, Chang-Ho Chin, Jorge Cardoso. An entropy-based uncertainty measure of process models. Information Processing Letters, 2011, vol. 111, issue 3, pp. 135–141.

Rybokas M. et al. The determination of measurement accuracy using information entropy. Journal of Measurements in Engineering, 2013, vol. 1, issue 1, pp. 59–62.

Menin B. h, k, NA: Evaluating the Relative Uncertainty of Measurement. American Journal of Computational and Applied Mathematics, 2018, vol. 8(5), pp. 93–102. doi:10.5923/j.ajcam.20180805.02

Bongard M.M. Pattern Recognition. Rochelle Park, N.J.: Hayden Book Co., Spartan Books, 1970. 253 p.

WELMEC 4.2. Issue 1. Elements for deciding the appropriate level of confidence in regulated measurements. (Accuracy classes, MPE in-service, nonconformity, principles of uncertainty). WELMEC Secretariat, Vienna, 2006. 12 p.

Tokarska M, Gniotek K. The measuring instrument accuracy class as a measure of the Type B uncertainty. Measurement Automation Monitoring, Feb. 2015, vol. 61, no. 02, pp. 28–31.

COOMET R/GM/21:2011. Use of concepts “error of measurement” and “uncertainty of measurement”: General principles. 2011. 10 p. Available at: http://www.coomet.org/EN/doc/r21_2011.pdf

Опубліковано

2021-12-30

Номер

Розділ

Статті