Комп’ютерно-інтегрована технологія контролю експериментальних вимірювань з невідомими статистичними закономірностями
Сучасне виробництво неможливе без виконання розрахунків при проектуванні і перевірці якості готових деталей і їх частин у відповідності до технічних вимог. Всі вихідні для розрахунків числа, за рідкісними виключеннями, є продуктами вимірювань. У властивостях експериментальних вибірок міститься інфо...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Oles Honchar Dnipro National University
2023-06-01
|
| Series: | Challenges and Issues of Modern Science |
| Online Access: | https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/93 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Сучасне виробництво неможливе без виконання розрахунків при проектуванні і перевірці якості готових деталей і їх частин у відповідності до технічних вимог. Всі вихідні для розрахунків числа, за рідкісними виключеннями, є продуктами вимірювань. У властивостях експериментальних вибірок міститься інформація не лише про об’єкт, а також і про вимірювальні процедури. В процесі контролю якості продукції ключову роль відіграє коректна та адаптивна технологія обробки вимірювань.
В роботі розглянута задача еталонної дефектоскопії, яка використовує лише еталони норми, а еталонів браку для виявлення дефектів або відхилень в технічних об'єктах не має [1]. Передбачається, що в результаті контролю отримано вибірки вимірювань, що характеризують нормальний стан об’єкту. Отже, всі інші стани, які відрізняються від нормального, будуть вважатися дефектними або ненормальними. Для вирішення задач такого типу можна застосовувати статистичні критерії однорідності. Серед критеріїв перевірки однорідності вибірок випадкових величин розрізняють параметричні та непараметричні критерії [2-4]. Параметричні критерії можуть бути застосовані тільки до даних, що мають певні припущення про певний закон розподілу ймовірностей. Тобто, вони застосовуються тільки для певних законів і невідомість зберігається на рівні параметрів [5]. Непараметричні критерії – це критерії, які не потребують знань параметрів розподілу вибірки та не залежать від конкретного виду закону розподілу ймовірностей. Більшість непараметричних критеріїв є ранговими, а саме ґрунтуються на ранжуванні даних, тобто перетворенні вхідних даних на послідовність за їхньою величиною, а потім на порівнянні цієї послідовності з іншими послідовностями даних. Ці критерії можуть бути використані для порівняння середніх значень, медіан, дисперсій і інших характеристик двох або більше вибірок [5].
|
|---|---|
| ISSN: | 3083-5704 |