Автоматизация экспериментальных исследований

Вопросы и практические задания к экзамену

Основные вопросы

1. Основные задачи экспериментального исследования. Роль качественного и количественного, активного и пассивного эксперимента.

2. Виды погрешностей измерения. Способы учета и компенсации систематической составляющей погрешностей измерения.

3. Основные этапы проведения и обработки данных при однофакторном эксперименте. Методы подбора вида модели.

4. Основные этапы проверки адекватности уравнения регрессии результатам опытов при однофакторном эксперименте.

5. Проверка адекватности уравнения регрессии экспериментальным данным с помощью критерия Фишера при обработке результатов однофакторного эксперимента.

6. Способы определения подходящей аппроксимирующей зависимости (степенной, показательной, дробно-рациональной) при подборе вида модели.

7. Компьютерные программы подгонкиаппроксимирующей зависимости. Возможности пакета CurveFitting в Matlab. Методика оценки качества подгонки.

8. Учет случайной составляющей погрешности при измерениях. Определение центров распределения.

9. Учет случайной составляющей погрешности, расчет доверительного интервала погрешности.

10. Систематическая и случайная составляющая погрешности. Отличия в интерпретации результатов измерений.

11. Принцип выявления и устранения случайных промахов при измерениях.

12. МНК и условия его применения при определении численных значений коэффициентов уравнения регрессии.

13. Планирование многофакторного эксперимента. Виды планов (прямоугольный равномерный, прямоугольный неравномерный, ротатабельный).

14. Основные этапы обработки данных многофакторного эксперимента.

15. Способы отбора наиболее значимых факторов при обработке результатов многофакторного эксперимента. Использование коэффициента множественной корреляции.

16. Способы отбора наиболее значимых факторов при обработке результатов многофакторного эксперимента. Использование коэффициентов значимости .

17. Проверка адекватности уравнения регрессии экспериментальным данным с помощью критерия Фишера при обработке результатов многофакторного эксперимента.

18. Обобщенная структура КТС для измерения и управления, состав и функции элементов.

19. Принцип выбора шага квантования по уровню АЦП в цифровой системе измерения.

20. Принцип выбора шага дискретности по времени в цифровой системе измерения.

21. Принцип выбора интерфейса при проектировании КТС для измерения и управления

22. Технические показатели качества интерфейсов.

23. Основные группы интерфейсов и их сравнительные технические характеристики.

24. Современные интерфейсы для систем измерения и управления и их сравнительные характеристики.

25. Системы сбора данных и управления на базе интерфейса ISA. Область применения. Принцип программного управления аппаратурой измерения и управления.

26. Системы сбора данных и управления на базе интерфейса RS-485. Область применения. Принцип программного управления аппаратурой.

27. Системы сбора данных и управления на базе интерфейса САМАС. Область применения. Принцип программного управления.

28. Состав библиотечных функций для работы с аппаратурой, подключенной к компьютеру с помощью интерфейса ISA. Примеры библиотечных функций.

29. Состав библиотечных функций для работы с аппаратурой, подключенной к компьютеру с помощью интерфейса RS-485. Примеры библиотечных функций.

30. Интерфейс САМАС. Принцип построения и состав базового программного обеспечения для работы с САМАС аппаратурой. (функционально полный набор процедур для работы с САМАС- аппаратурой).

31. Понятие «система реального времени». Задачи мягкого и жесткого реального времени.

32. Способы реализации программ реального времени в автоматизированных системах измерения и управления.

33. Программирование в реальном времени с временными задержками, с ожиданием готовности, с прерываниями, с управлением от источника синхронизации (на примерах).

34. Суть понятия виртуальные инструменты. Преимущества виртуальных инструментов по сравнению с традиционными.

Частные вопросы

Какие устройства присутствуют в компьютерной системе измерения и управления?
Какой эксперимент называют активным?
Какой эксперимент называют пассивным?
Какой эксперимент называют качественным?
Какой эксперимент называют количественным?
В чем выражаются преимущества виртуальных приборов перед традиционными?
Что нужно учитывать при выборе интерфейса для компьютерной системы измерения и управления?
Какие виды интерфейсов наиболее широко применяются при создании компьютерных систем измерения и управления?
Какие показатели относят к показателям качества интерфейсов?
Объясните термин «система реального времени». Различие систем мягкого и жесткого реального времени. Какими свойствами должна обладать система реального времени?
Приведите пример способа привязки измерений к моментам реального времени с временными задержками.
Приведите пример способа привязки измерений к моментам реального времени с управлением от таймера.
Приведите пример способа привязки измерений к моментам реального времени с управлением от таймера.
Объясните различия в интерпретации случайной и систематической погрешностей.
Определите основные виды погрешностей измерения.
Приведите пример методической погрешности.
Приведите пример инструментальной погрешности.
В результате проведенной калибровки методом образцовых сигналов была получена зависимость Y=a+bXэт . Каким образом производить восстановление значений измеряемого сигнала в ходе рабочего измерения?
В результате проведенной калибровки методом образцовых приборов была получена зависимость Y=a+bYоп . Каким образом производить восстановление значений измеряемого сигнала в ходе рабочего измерения?
При определении центров распределений были получены следующие 5 оценок: 1.0 0.9 1.3 0.8 1.4. Рассчитайте значение центра распределения для случаев: а) случайная погрешность распределена по нормальному закону и промахов нет;
При определении центров распределений были получены следующие 5 оценок: 1.0 0.9 1.3 0.8 1.4. б) случайная погрешность распределена по нормальному закону, но, возможно, есть промахи;
При определении центров распределений были получены следующие 5 оценок: 1.0 0.9 1.3 0.8 1.4. в) случайная погрешность распределена по равномерному закону и промахов нет;
При определении центров распределений были получены следующие 5 оценок: 1.0 0.9 1.3 0.8 1.4. г)случайная погрешность распределена по экспоненциальному закону;
При определении центров распределений были получены следующие 5 оценок: 1.0 0.9 1.3 0.8 1.4. д)закон распределения случайной погрешности неизвестен;
При определении центров распределений были получены следующие 5 оценок: 1.0 0.9 1.3 0.8 1.4. е) случайная погрешность распределена по двухмодальному закону.
При каком законе распределения погрешности результат измерения, отклоняющийся от среднего на а) 3,1?; б) 2?; в) 3? можно (нельзя) считать промахом?
В таблице, приведенной ниже, представлены результаты эксперимента (6 опытов, по 20 повторных измерений в каждом опыте) и обработки. Найдите промахи.
Назовите основные условия применимости МНК для расчета коэффициентов уравнения регрессии.
Какие действия нужно предпринять, если в процессе обработки данных однофакторного эксперимента условие однородности дисперсий оказалось не выполненным?
Какие действия нужно предпринять, если в процессе обработки данных однофакторного эксперимента условие устойчивости оказалось не выполненным?
Какие действия нужно предпринять, если в процессе обработки данных однофакторного эксперимента оказалось, что условию адекватности соответствует несколько моделей?
Какие последствия могут быть в случае, если поле экспериментальных точек не отвечает условию «вытянутости вдоль аппроксимирующей кривой»?
Какой метод нахождения коэффициентов уравнения регрессии следует применять, если значение контрэксцесса для случайной погрешности равно а) 0,2; б) 0,65; в) 0.

Практические задания

Статьи к прочтению:

Специалисты будущего — Автоматизация технологических процессов и производств

Похожие статьи: