Динамічні вимірювання фізичних величин

Розглядаються та вивчаються: основні властивості та закономірності прояву динамічних похибок при вимірюванні фізичних величин, що швидко змінюються в просторі і часі; конструктивні, структурні та програмно-алгоритмічні методи та засоби компенсації динамічних похибок; динамічні похибки комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем як об’єкта дослідження та проектування; задачі та методи аналізу та оптимізації при розробці комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.

Метою дисципліни є вивчення студентами теоретичних та методологічних основ розрахунку та компенсації динамічних похибок в комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних системах, принципів застосування системного підходу, методів пошуку оптимальних рішень для підвищення точності та швидкодії комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем. Знати і розуміти основні поняття метрології, теорії вимірювань, математичного та комп'ютерного моделювання, сучасні методи обробки та оцінювання точності вимірювального експерименту. Вміти вибирати, виходячи з технічної задачі, стандартизований метод оцінювання та вимірювального контролю характерних властивостей продукції та параметрів технологічних процесів. Вміти організовувати та проводити вимірювання, технічний контроль і випробування. Знати та розуміти сучасні теоретичні та експериментальні методи досліджень з оцінюванням точності отриманих результатів.

Знати і розуміти основні поняття метрології, теорії вимірювань, математичного та комп'ютерного моделювання, сучасні методи обробки та оцінювання точності вимірювального експерименту. Вміти вибирати, виходячи з технічної задачі, стандартизований метод оцінювання та вимірювального контролю характерних властивостей продукції та параметрів технологічних процесів. Вміти організовувати та проводити вимірювання, технічний контроль і випробування. Знати та розуміти сучасні теоретичні та експериментальні методи досліджень з оцінюванням точності отриманих результатів.

1. Складна система як об’єкт дослідження та проектування. Основні визначення. Структура та функціонування складних систем. Елементи, зв’язки та підсистеми. Мета функціонування складної системи. Взаємодія з навколишнім середовищем. Класифікація, властивості та закономірності складних систем.
2. Системний підхід як методична основа дослідження складних систем. Застосування системного підходу (розробка нової складної системи, дослідження існуючої складної системи, керування роботою складної системи). Етапи розробки нової складної системи з використанням системного підходу (планування, проектування складної системи, її елементів та підсистем, технічна підготовка виробництва, розгортання складної системи на об’єкті).
3. Задачі системного аналізу складних систем. 1 рівень задач – випробування та спостереження. 2 рівень задач – інтерпретація результатів спостережень. 3 рівень задач – створення інформаційного забезпечення системного аналізу та прийняття рішень. 4 рівень задач – прийняття рішень щодо складної системи: проектування, дослідження та удосконалення, управління.
4. Дослідження існуючої складної системи. Якісні методи оцінки ефективності системи. Оцінка ефективності роботи, визначення основних характеристик, пропозиції по удосконаленню. Метод колективної генерація ідей (мозкового штурму). Метод сценаріїв. Метод експертних оцінок індивідуальний та формування колективної оцінки. Метод «Дельфі». Метод дерева цілей. Морфологічні методи.
5. Кількісні методи оцінки ефективності системи. Визначення та дослідження цільової функції складної системи. Оптимізація цільової функції системи методом прямого перебору та модифікованого прямого перебору, методом градієнту, методом покоординатного спуску.
6. Види невизначеностей у задачах системного аналізу. Невизначеність цілей. Ситуаційна невизначеність. Невизначеність конфліктів. Системна невизначеність при функціонуванні складної системи. Концептуальна невизначеність та створення формалізованого опису складної системи.
7. Розкриття невизначеності цілей у задачах системного аналізу. Застосування принципу Парето. Лінійна згортка векторного критерію оптимальності.  Заміна частини критеріїв обмеження та перехід до однокритеріальної задачі оптимізації. Послідовне розкриття невизначеності цілей. Зведення задачі багатокритеріальної оптимізації до системи рівнянь. Приклад багатокритеріальної оптимізації комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.
8. Розкриття ситуаційної невизначеності у задачах системного аналізу. Методи розкриття ситуаційної невизначеності. Врахування непередбаченого впливу неконтрольваних факторів різного походження. Класичні критерії прийняття рішень. Мінімаксний (максімінний) критерій Вальда. Критерій Байеса-Лапласа. Критерий Сэвіджа. Похідні критерії для розкриття ситуаційної невизначеності. Критерій Гурвіця. Критерій Ходжа-Лемана. Критерій Гермейера. BL (MM) – критерій. Приклад застосування похідних критеріїв для розробки комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.
9. Задачі і методи системного аналізу багатофакторних ризиків. Системна невизначеність при функціонуванні складної системи. Критерій очікуваного значення. Критерій “очікуване значення-дисперсія”. Критерій граничного рівня. Критерій найбільш вірогідного результату. Приклад застосування системного аналізу багатофакторних ризиків для розробки комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.

10. Розкриття невизначеностей в умовах протидії коаліцій. Теорія ігор. Невизначеність конфліктів. Класифікація ігор. Матричні ігри. Вирішення матричних ігор в чистих стратегіях. Змішане розширення матричної гри. Теорема фон Неймана. Скорочення розмірності платіжної матриці. Властивості оптимальних стратегій матричних ігор. Принцип гарантованого результату.

Лабораторні заняття – 64 бали, модульний контроль – 20 балів, лекційні заняття – 16 балів.