Повышение достоверности результатов в автоматических системах с аналитическими приборами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат технических наук Куркина, Виктория Вадимовна

  • Куркина, Виктория Вадимовна
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 1984, Ленинград
  • Специальность ВАК РФ05.11.13
  • Количество страниц 261
Куркина, Виктория Вадимовна. Повышение достоверности результатов в автоматических системах с аналитическими приборами: дис. кандидат технических наук: 05.11.13 - Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий. Ленинград. 1984. 261 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Куркина, Виктория Вадимовна

ВВЕДЕНИЕ.

Глава I» ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ 10 ' ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ В АЖС.

1.1. Хроматографический анализ и типовые структуры хроматографической АИИС

1.1.1. Основные характеристики хромаюграфического анализа.

1.1.2, Основные структуры хроматографической АИИС и этапы обработки хроматографического сигнала

1.2. Достоверность информации в АИИС. I.2.I. Понятие достоверности информации.

1.2.2, Методы обеспечения достоверности информации в АИИС.

1.2.3. Методы контроля достоверности

1.3. Проблема обеспечения достоверности информации в

АИИС. Постановка задачи исследования.

Глава 2. ОРГАНИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ

В АИИС

2.1. Методика выбора информативных параметров.

2.1.1. Выбор типа диагностической модели.

2.1.2. Классификация отказов в хроматографической

АИИС. 373?

2.1.3. Порядок выбора информативных признаков.

2.2. Построение схемы причинно-следственных связей . . 44 2.2.1. Методика построения схемы причинно-следственных связей

2.2.2. Множество отказов хромаюграфической АИИС и их спецификация.

2.2.3. Схема причинно-следственных связей. Выбор информативных параметров

2.3* Взаимосвязь алгоритмов обработки сигнала и контроля достоверности.

2.3.1. Структура алгоритма обработки

2.3.2. Общая структура алгоритмического обеспечения достоверности хроматографической АИИС

Выводы

Глава 3. КРИТЕРИИ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛЬНОСТЕЙ.

3.1. Методы выявления аномальных результатов

3.1.1. Понятия аномального результата.

3.1.2. Классификация методов выявления аномальных результатов (методы робастного оценивания) •

3.1.3. Статистические методы идентификации аномальных результатов.

3.2. Методы обнаружения систематических ошибок

3.2.1. Типы систематических ошибок в выходном сигнале анализатора качества.

3.2.2. Методы обнаружения сдвинутых наблюдений

3.2.3. Методы обнаружения трендов.

3.3. Экспериментальная проверка критериев выявления недостоверных результатов типа аномальной ошибки, сдвига, трендов. Ю

3.3.1. Объем и цели экспериментальной проверки

3.3.2. Структура исследовательской программы

3.3.3. Моделирование отказов. щ

3.3.4. Программа исследования.из

3.3.5. Результаты исследования критериев. Рекомендации по применению.

Выводы.

Глава 4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ХРОМАТОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ.

4.1. Алгоритм контроля достоверности выходного сигнала детектора DO&T/.

4.1.1. Структура LOST i

4.1.2. Математические основания блоков алгоритма . , isq

4.1.3. Исследование алгоритма DOSTI методом имитационного моделирования.

4.1.4. Модификация алгоритма контроля достоверности DDSTi.

4.2. Алгоритм контроля достоверности результатов обработки DOST2.

4.2.1. Описание алгоритма DOST 2.

4.2.2. Программная реализация алгоритма DDSTZ

4.2.3. Модификация алгоритма DOSTZ

4.3. Разработка диагностического теста Dl№.

4.3.1. Методика создания диагностического теста ЛГАС- 174 4.3*2. Описание диагностического теста DTAG

4.4. Хроматографические АИИС с контролем достоверности информации в АСУТП и АСНИ.

4.4.1. АИИС в АСУТП дегидрирования

4.4.2. Применение хроматографических АИИС в АСНИ . . .137 Выводы.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий», 05.11.13 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение достоверности результатов в автоматических системах с аналитическими приборами»

В промышленности и научном эксперименте в течение уже довольно длительного периода наблюдаются устойчивые тенденции к всемерному расширению автоматизации. Последнее время характеризуется появлением гибких автоматизированных производств, роботов и резким увеличением требований к качеству продукции. Эти тенденции нашли отражение в соответствующих постановлениях партии и правительства.Одним из путей повышения качества продукции, особенно в химии и эффективности экспериментальных исследований является широкое внедрение в практику аналитических информационно-измерительных систем (МИС) с универсальными физико-химическими анализаторами состава и свойств веществ, в частности хроматографами.Повышение точности и производительности хроматографических анализаторов в АИИС обеспечило дальнейшее увеличение доли хромате графического анализа в общем объеме анализов (до 50^, а в таких областях, как нефтехимия - более 80^). При этом наибольшее распространение получил газовый хроматеграфический анализ проявительного типа (на его долю приходится более 90^ выпускаемой хроматеграфической аппаратуры. Поэтому далее основное внимание будет уделено именно этому виду анализа и аппаратуры).Таким образом, хроматографический анализ является самым распространенным видом анализа, и повышение достоверности хроматографической информации является важной и актуальной задачей.Проблема повышения качества хроматографических АИИС прежде всего наталкивается на необходимость повышения достоверности полученной от АИИС информации. В литературе наблюдается большой разнобой не только в способах ее решения, но и даже в самом определении понятия "достоверность". Будем понимать под достоверностью вероятность отсутствия тех или иных аномальностей в реб зультатах анализа (обоснование сы.п.1.2). Тогда задачу повышения достоверности можно свести к задаче устранения этих аномальностей, Существуют два альтернативных подхода к решению этой задачи.Один из них предполагает использование устойчивых к аномальностям (робастных) методов получения результатов. Однако робастные методы, автоматически отфильтровывая подозрительные результаты, не дают возможность выявить развивающиеся и метрологические отказы аппаратуры и, таким образом, принять сразу же оперативные меры по их устранению. Поэтому в работе используется второй подход, основанный на обнаружении и идентификации аномальностей и последующем их устранении.Достоверность полученных от А Ш С результатов зависит от целого ряда взаимосвязанных факторов. Прежде всего на достоверность влияют надежностные характеристики системы в целом и ее узлов. %этому меры, направленные на всемерное повышение надежности аппаратуры А Ш С и алгоритмов обработки информации, особенно функциональной их надежности, являются важной задачей методов повышения достоверности получаемой от такой АИЙС информации. Однако, эффективное использование этих методов возможно, в основном, только при изготовлении самой аппаратуры и затруднено во время ее эксплуатации. В то же время парк хроматографов, находящихся в эксплуатации, огромен и составляет только в СССР тысячи штук.Существенный интерес представляют такие методы повышения достоверности, реализация которых доступна и пользователям. К этим видам методов относятся методы, основанные на соответствующих изменениях методик анализа и алгоритмические.Обзор литературных источников показал, что повышение достоверности хроматографической информации в основном достигалось за счет совершенствования аппаратуры анализа. Однако, несмотря на это, число отказов хроматографов в АШС в АСУ ТП остается в 1,5 раза больше, чем систем с газоанализаторами /66/. На недостаточность принимаемых мер указывают также экспертные и литературные /ВХ/ данные об интенсивности отказов для хроматеграфических АИИС при проведении рутинных анализов в пилотном эксперименте: 30 - 100 в год.Повышение достоверности за счет использования алгоритмических методов в основном сводилось к снижению погрешности обработки применяемых более сложных и эффективных алгоритмов. Однако, соответствие реальных условий использования этих алгоритмов теоретически допустимым обычно не проверялось. В результате в выходной информации наблюдались аномальные ошибки.Контроль достоверности в лучшем случае проводился по окончательным результатам и обычно был представлен в математическом обеспечении АИИС программами допускового контроля, выявлявшими выход за априорно задаваемые предельные значения, например, вследствие неправильной идентификации пиков . Даже такая простая мера позволяла значительно (но недостаточно) повысить достоверность анализа.Отсутствие должного контроля достоверности препятствовало дальнейшему расширению областей применения АИИС (особенно в АСУ ТП), затрудняло оперативное выявление отказов аппаратуры, особенно в ранних стадиях, на этапе их развития и приводило к необходимости проведения излишне частых градуировок анализатора.В связи с вышеуказанным, целью данной работы является разработка; - на базе системного подхода методических основ повышения достоверности результатов в А Ш С с газовыми хроматографами (с основным упором на методы, которые легко могут использоваться не только на этапе разработки, но и в АИИС, находящихся в эксплуатации) J - на (Зазе указанных методик соответствующего комплекса алгоритмов повышения достоверности и выявления скрытых отказов АИИС с типовыми серийными газовыми хроматографами} - программ комплекса для прикладного математического обеспечения АИИС и их внедрения.Указанная цель достигается широким использованием методов диагностики, проверки статистических гипотез в оценивания, статистического моделирования.В процессе работы получены следующие новые результаты: 1. Разработана методика выбора контролируемых параметров для повышения качества аналитических измерений за счет увеличения достоверности информации в АИИС с газовыми хроматографами, в соответствии с которой: - обоснована процедура и заполнены и специфицированы множества отказов АЙИС и их проявлений; - построена схема причинно-следственных связей АИИС; - обоснован на основании анализа информационного графа выбор контролируемых параметров.2. Разработана моделирующая программа и проведен сравнимтельный анализ эффективности критериев выявления аномальностей в сигналах изменяющихся по выборкам малого объема при прочих условиях, соответствующих использованию критериев в алгоритмах контроля достоверности в АЙИС.

3. Построен диагностический тест контроля состояния системы, использующий в качестве исходной только информацию) от детектора хроматографа и типовых датчиков, имеющихся в большинстве серийных газовых хроматографов.4. Разработан и внедрен комплексный алгоритм для прикладного математического обеспечения хроматографической АЙИС, включающий алгоритмы обработки сигналов детектора и контроля достоверности информации на 2-х уровнях: уровне входного сигнала и уровне результатов, предназначенный для применения в научно-исследовательских рутинных анализах и в АЙИС, используемых в информационных подсистемах АСУ ТП. Эти результаты и выносятся на защиту.Материал работы изложен в 4-х главах. В I главе проводится литературный обзор состояния дел в области повышения достоверности и формулируется задача исследования.Вторая глава посвящена разработке методик выбора информативных параметров, контроль которых необходим для повышения достоверности. Для выбора необходимо заполнение множества отказов и их проявлений, построение информационного графа, схемы причинно-следственных связей.. Приводятся предложенные частные методики выполнения этих операций и результаты, Третья глава содержит описание критериев выявления аномальностей в информации в АИйС, обоснование необходимости их исследования, соответствующую методику, результаты исследования и рекомендации по выбору наиболее эффективных критериев.В четвертой главе сгруппирован материал по практической реализации комплекса методов повышения достоверности.Каждая глава заканчивается выводами, выводы по работе приведены в Заключении.Тексты программ и документы, подтверждающие внедрение и отражающие полученные результаты, приведены в приложении.Результаты работы внедрены в Институте катализа АН СО СССР, во ВНИЙСКе (г.Воронеж), в НижнекамскБЕФТЕХИМ, в АСУ ТП дегидрирования парафинов (совместно с НПО "Нефтехимавтоматика",г.Воронеж), в ОКБ аналитического приборостроения АН СССР (г.Ленинград).Получение такого профиля можно представить как преобразование сигнала в виде дельта-функции линейной системой с гауссовой импульсной передаточной функцией (рис.1.2), на рисунке для единообразия он обозначен через ^пр ) .Таким образом, при линейности изотерм сорбции и использовании практически безинерционных детектора и регистратора выходной сигнал хроматографа представит суперпозиции ииков вида: 1/=А expf- (i - uf/ifJ^} (1.2) где Л ., -^р , /^ - параметры пика (амплитуда, положение, максимум (время удерживания) и среднеквадратичная ширина, несущие необходимую информацию для получения результатов анализа.Однако сигналы хроматографических приборов подвержены целому ряду искажений. Так при рассмотрении основ процесса допущена его идеализация. В результате выражение (l.l) справедливо лишь в случае равновесной хроматографии при линейности изотерм сорбции. В реальном процессе-форма концентрационного профиля размывается и искажается за счет конечности скорости массообмена, влияния вихревой диффузии, стеночного эффекта, не учитывающихся при выводе (l.l). Кроме того, за счет нелинейности изотерм сорбции, что наблюдается у большинства анализируемых веществ, искажается симметрия, образуются хвосты* Кроме указанных причин, источником искажений сигнала являются другие блоки хроматографа, в частности, детектор: за счет его инерционности также возможно появление хвостов (рис.1.2) /Вб/. Инерционностью детектора можно пренебречь, если ^fi /f <0-^ ^ Г-постоянная времени детектора - рис.1.2).Однако все перечисленные искажения вызываются более или менее постоянно действующими причинами и носят систематический характер. Поэтому они могут быть учтены выбором соответствующей модели сигнала, так или иначе учитывающей эти искажения. В качестве таких моделей наиболее часто используется би-гауссова и свертка гаусса с экспонентой (рис.1.2). Некоторые виды распространенных моделей приведены в /43/.О работоспособности хроматографа, а значит и о достоверности получаемых результатов можно судить по изменениям сигналов и их параметров, вызванных изменившимися или вновь возникшими причинами.Существенные искажения сигнала вызывает изменение параметров режимов хроматографа, в частности температуры колонки (так по данным /39/ изменение температуры на I К вызывает изменение амплитуды пика на 3-5^ j площадь при этом практически не меняется).Нестабильность расхода газа-носителя изменяет не только время удерживания tg , но и остальные параметры пика. Существенно влияет на параметры стабильность режимов детектора. В А З / приводятся требования к качеству поддержания стабильности параметров режимов хроматографа для обеспечения заданной воспроизводимости результатов. В среднем при воспроизводимости 1^ качество поддержания расходов и температур должно быть 1-2^, что в норме выполняется в любом серийном хроматографе.На качество работы хроматографа влияют также параметры базисного сигнала. Источниками его нестабильности являются примеси в газе-носителе, аппаратурные нестабильности, система напуска, изменение параметров режимов хроматографа, электрические шумы и помехи. Базисный сигнал аппроксимируется обычно полиномом первой степени: Use. =4, -Ь4 (1.5) где Ьоч 6/ - коэффициенты.Источниками шума базисного сигнала являются процессы в колонке и детекторе, усилителе и т.д. Исследование шумов показало, что их можно аппроксимировать гауссовским стационарным случайным процессом (по крайней мере в изотермической хроматографии /ЧЗУ) с корреляционными функциями вида: Ь(т:)^6^6(т) (I-6) (белый шум, при невысокой частоте квантования, с малоинерционными детекторами, например, пламенно-ионизационным) и В(Т) -в^ expf-/t//ra) Ci-7) где То - имеет обычно порядок десятков миллисекунд (например, при работе с катарометром).В сигнале хроматографа, особенно при промышленном применении, часто наблюдаются выбросы (импульсные помехи)* Импульсные помехи имеют случайные амплитуду, полярность и момент появления. Их источниками могут служить как влияние внешней мощной коммутационной аппаратуры, проявляющиеся через цепи питания, так и внутренние причины (броски давления в линии газа-носителя, неучтенные микропримеси и т.п.). Интенсивность появления импульсных помех может в неблагоприятных случаях достигать 10^.Для описания импульсных помех обычно используют смесь распределения: U/n^f^-f)^uj -f-УК Cl.8) где Vv^ , U/^ - плотности распределения шума и выброса.На рис.1.4а изображена структурная схема АИИС с согласованной ЭВМ. Обеспечивая возможность управления хроматографом, организации проблемно-ориентированного способа общения с ЭВМ и использования сложных алгоритмов обработки, эта система имеет и рад недостатков, из которых главными являются высокая стоимость ЭВМ по отношению к хроматографу и отказ системы при отказе ЭВМ. Появление в настоящее время дешевых микроэвм делает эту схему перспективной. При этом тогда микроэвм встраивается в хроматограф, образуя с ним органичное целое.Системы типа рис.1.4а получили большое распространение, т.к. а

Похожие диссертационные работы по специальности «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий», 05.11.13 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий», Куркина, Виктория Вадимовна

Основные выводы по работе следующие:

1. Разработана методика для выбора информативных признаков для контроля, включающая три этапа: заполнение и спецификация множества отказов и их проявлений, построение схемы причинно-следственных связей и ее анализ. Множества предложено заполнять по классификационному признаку - "место возникновения". При этом, с учетом специфики хроматографической АИИС и характера проявлений, выделено два подмножества отказов: отказы собственно хроматографа и канала (отображаются на подмножестве параметров сигналов детектора) и отказы алгоритмические и системы пробо-подготовки (отображаются на параметрах траектории подмножества результатов).

2. Рассмотрена методика, составлены таблицы причнно-след-ственных связей между отказами и их проявлениями, на основе которых построен информационный граф. В результате анализа графа обоснована необходимость двухуровневого контроля: по сигналу детектора и результатам обработки; выбраны контролируемые признаки.

3. Показано, что для случая использования в АИИС методы выявления и идентификации аномальных результатов и комбинированные предпочтительнее робастных методов. Выделено четыре группы критериев выявления аномальных результатов: основанные на статистиках, характеризующих отклонение элемента выборки от математического ожидания и от соседнего элемента; использующие отношения дисперсий и моментов более высоких поредков Рассмотрены основные характеристики этих критериев»

Разработана моделирующая программа и проведено исследование методом имитационного моделирования характеристик критериев выявления аномальностей. По результатам исследования произведен выбор критериев, перспективных для использования в алгоритмах контроля достоверности информации в АИИС, даны соответствующие рекомендации по их применению.Выявлено:

- наиболее мощным является критерий §ергюсонй, у него же наименьший порог чувствительности и высокая относительная эффективность, однако большая трудоемкость;

- хорошими характеристиками при низкой трудоемкости обладают статистики Диксона $

- критерий Смирнова-Граббса, рекомендуемый стандартом, имеет наибольшее число ложных обнаружений и по-видимому, нецелесообразен для использования в АИИС.

5. Разработана структура и синтезирован комплексный алгоритм повышения достоверности хромаюграфической информации, включающий алгоритмы: обработки данных AL , контроля достоверности информации по информативным признакам множества проявлений DOST и диагностический тест dIAQ- для случаев работы

Показано, что в хроматографической АИИС наблюдаются два типа аномальностей "проявляющихся в систематических изменениях параметров траекторий сигнала (результатов): сдвиги и тренды. хроматографа в режимах: рабочем, градуировки и тестового контроля.

6. Разработаны и исследованы алгоритмы контроля достоверности WST4 и DDST2. первого и второго уровней и комплексный алгоритм. В результате исследования установлено: взаимное влияние частных алгоритмов на результаты отсутствует ; алгоритмы обеспечивают обнаружение - до 95# аномальных ошибок, тренда - со скоростью и^р.„ин. - 0,I5ifto сдвигов - при

7. Разработан диагностический тест Dlf\Q- , использующий, в качестве исходной информации подмножество информативных признаков выходного сигнала детектора ( ), выявленных алгоритмом WS7J . Диагностический тест позволяет идентифицировать основные отказы из 4^ - множества отказов хроматографической системы и может быть реализован на АИИС, находящихся в эксплуатации.

8. Разработанные модификации комплексного алгоритма повышения достоверности информации в хроматографических АИИС внедрены в составе математического описания:

- в АСУ ТП дегидрирования, где применение АИИС позволило осуществить надежный текущий контроль выходных параметров процесса и состояния катализатора (доля экономического эффекта за счет увеличения селективности процесса от использования АИИС >; составила 95 тыс.руб.);

- в автоматизированных установках каталитических исследований, где эффект достигнут за счет повышения производительности и составил 42 тыс.руб.;

- в АИИС общего назначения (СКВ АЛ НТО АН СССР) ;

- в АИИС с ИК-спектрофотометром (ВНИИСК, г.Воронеж).

9. Работа выполнена по координационному плану АН СССР по проблеме "Хроматография" (шифр 2.15.8.2) и на основании приказа MB и ССО СССР от 30.12.82 № 1309 о КП НИР вузов страны в области технической кибернетики на 1982-1985 гг.

191 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Изучение проблемы повышения достоверности информации в АИИС показало, что эта проблема комплексная: ее решение возможно только на базе системного подхода и применения мер, направленных не только на непосредственное повышение достоверности, но и на увеличение надежности (особенно функциональной), устойчивости (работоспособности), диагностики. Повышение достоверности предполагает необходимость системного подхода, который и был положен в основу данной работы. В результате был разработан комплекс мер повышения достоверности информации в АИИС.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Куркина, Виктория Вадимовна, 1984 год

1. Айвазов Б.В., Введение в хроматографию, М.: Высшая школа, 1983. - 240 с.

2. Ашмарин И.П., Васильев Н.Н., Амбросов В.А. Быстрые методы статистической обработки и планирование экспериментов. ЛГУ, 1975.

3. Балабанов В.Г. Методы обеспечения достоверности автоматизированной обработки данных и опыт использования их в АСУ. Л.: 1979. 23 с.

4. Бройдо В.Л. Достоверность экономической информациив в АСУ. Л.: Издательство ЛГУ, 1984. 200 с.

5. Болыпев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983. 416 с.

6. Бражников В.В. Дифференциальные детекторы для газового хроматографа. М.: Наука, 1974. 222 с.

7. Ворожбитова Л.Н., Плаченов Т.Г. Использование газоадсорбционной хроматографии для изучения сорбционных свойств.

8. Вигдергауз М.С., Измайлов Р.И. Применение газовой хроматографии для определения физико-химических свойств вещества. М.: Наука, 1970. 150 с.

9. ГОСТ 8.485-83 . Хроматографы аналитические, газовые, лабораторные. Методы и средства поверки.

10. ГОСТ 11.002-73. Прикладная статистика.

11. Гуревич А.Л., Русинов Л.А., Сягаев Н.А. Автоматический хромаю графический анализ. Л.: Химия, 1980. 192 с.

12. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. 302 с.

13. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента, в технике и науке. М.: Мир, 1980. 610 с.

14. ГДэйвид. Порядковые статистики. М.: Наука, 1979. 335 с.

15. Зингер И.О., Куцик Б.С. Обеспечение достоверности данныхв автоматизированных системах управления производством. М.: Наука, 1974. 134 с.

16. Закс Ш. Теория статистических выводов. M.s Мир, 1981.

17. Зайдель А.Н. Ошибки измерений физической величины. Л.: Наука, 1974.

18. Ицкович Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.: Энергия, 1975. 415 с.

19. Кендалл МДж., Стюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. 900 с.

20. Кенуй М.Г. Быстрые статистические вычисления. М.: Статистика, 1979. 69 с.

21. Куркина В.В., Туленбаев М.С., Русинов Л.А., Сягаев Н.А., Соколов В.Н. Обработка хроматографической информации при наличии помех. Тез.докл. П Всес.конф. по автоматизации анализа химического состава вещества. - Москва, 1980. --99-100 с.

22. Куркина В.В. Контроль достоверности результатов и диагностики АИИС. В кн.: Русинов Л.А. Автоматизация аналитических систем определения состава и качества вещества. - Л.: Химия, 1984. - 124-143 с.

23. Куркина В.В., Русинов Л.А., Сягаев Н.А. Автоматический контроль достоверности результатов рутинных анализов. В кн.: Системы автоматизации потенциально опасных процессов химической технологии: Межвуз.сб.- Л.: изд.ЛТИ им.Ленсове-та, 1982, с.36-39.

24. Липавский В.Н., Берцкин В.Г. Автоматические газовые потоковые хроматографы. М.: Химия, 1982. - 218 с.

25. Липавский В.Н. Метод, определения передаточной функции хроматографа датчика системы автоматического регулирования. Автоматизация и КИП - научно-технический сборник, 1974, № 3.

26. Мудров В.И., Кушко В.Л. Методы обработки измерений. М.: Радио и связь, 1983. - 303 с.

27. Микешина Н.Г. Выявление и исключение аномальных значений. Заводская лаборатория, 1966, т.ХХП, № 3,с.310-318.

28. Методы обработки результатов наблюдений при измерениях. Труды метрологических институтов СССР, выпуск 134 (194) Изд. Стандартов. М.-Л.: 1972, 117 с.

29. MP 87-83. Методические рекомендации. Надежность в технике. Система сбора и обработки информации. Методы контроля достоверности входной информации. М.: 1983, 31 с.

30. Мельников Ю.Н. Достоверность информации в сложных системах. М.: Советское радио, 1973. - 190 с.

31. Мановцев А.П. Основы теории радиотелеметрии. М.: Энергия, 1979. - 592 с.

32. Методические рекомендации по диагностическому обеспечению; технических объектов. Киев.: Наукова думка, 1981. - 21 с.

33. Матвеев М.Г. Управление процессами дегидрирования парафиновых углеводородов на катализаторе с переменной активностью: Дисс.канд.техн.наук Л., 1983 - 219 с.

34. Плескунин В.И., Воронина Е.Д. Теоретические основы организации и анализа выборочных данных в эксперименте. Л.: ЛГУ, 1979. - 231 с.

35. Перов В.П. Прикладная спектральная теория оценивания. М.: Наука, 1982. - 432 с.

36. Пархоменко П.П. Основы технической диагностики, кв.1. Модели объектов, методы и алгоритмы диагноза. М.: Энергия, 1976. 463 с.

37. Русинов Л.А., Новиков Л.Д. Спектральный подход к первичной обработке сигналов аналитических приборов. Л.: изд.ЛГУ,1984. 160 с.

38. Русинов Л.А., Гуревич А.Л. Алгоритмическое обеспечение информационно-измерительных систем с аналитическими приборами. Измерение, контроль, автоматизация. 1982, № 3,с.9-16.

39. Русинов Л.А. Автоматизация аналитических систем определения состава и качества веществ. Л.: Химия, 1984. - IOO с.

40. Русинов Л.А. Автоматизация аналитических систем определения состава и качества веществ. Л.: Химия, 1984. - 155 с.

41. Раис И. Оптимальный режим работы системы газовый хроматограф ЭВМ: Автореф.дисс. на соиск.учен.степ.канд.техн. наук. - М., 1980. - 19 с.

42. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания.-М.: Статистика, 1980. 208 с.

43. Смирнов Н.В. Об оценке максимального члена в ряду наблюдений. Доклады АН СССР, 1941, т.33, с.346-349.

44. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский Й.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М.: Наука, 1969. - 511 с.

45. Смогов Г.В., Макманов А.В., Вусаев А. Зарубежная радиоэлектроника, 1982, № 9, с.3-46.

46. СТ СЭВ 545-77. Прикладная статистика.

47. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических: процессах. Л.: Химия, Лен.отде-ление, 1983. - 350 с.

48. Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Методы и средства повышения достоверности измерений непрерывных процессов. Измерения , контроль, автоматизация, № 4, ;1981, с.4-10.

49. Харкевич А.А. Борьба с помехами. М., 1963. - 276 с.

50. Хьюбер П. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984. -- 292 с.55. .A.STM Е 178-68.

51. Barnett V. The Study of Outliers: Purpose and Model. Applied Statistics, 1978, N 27, p.242-250.

52. Barnett V., and Lewis T. Outliers in Statistical Data. -New York: John Wiley, 1978.

53. Baumann P., Brovm A.C., Cram S.P. J.Chromatogr.Sci., 1976, vol.14, N 4, p.178.

54. Bickel P.J. On Some Robust Estrimates of Location. Annals of Mathematical Statistics, 1965, N 36, p.847-858.

55. Box G.E.P. Sampling and Bayes1 Inference in Scientific Modelling and Robustness. Journal of the Royal Statistical Society, Ser.A, 1980, N 143, p.383-430.

56. Box G.E.P. Strategy of Scientific Model Building, in Robustness in Statistics, eds. R.L.Launer and G.N.Wilkinson, New York, Academic Press, 1979.

57. Chromatographia, 1972, vol.5, N 2/3, p.83-205; 1974, vol.7, N 9, p.423-559.

58. Collett D., and Lewis T. The Subjective Nature of Outlier Rejection Procedures. Applied Statistics, 1976, N 25, p.228-237.

59. Daniell P.J. Observations Weighted According to Order. -Americah Journal of Mathematics, 1920, N 42, p.222-236.

60. Dixon W.J. Analysis of Extreme Values. Annals of Mathematical Statistics, 1950, N 21, p.488-506.

61. Huyten P.U. Process Chromatography. Meas.a.control, 1979, vol.12, N 10, p.422-426.

62. Dixon W.J. Ratios Involving Extreme Values. Annals of Mathematical Statistics, 1951» N 22, p.68-78.

63. Dixon W.J. Processing Data for Outliers, Biometrics, 1953, N 9, p.74-89.

64. Fussell J.B. How to hand-calculate system reliability characteristics. IEEE Trans.Reliability, R-24, 1975,p.169-174.

65. Ferguson T.S. On the Rejection of Outliers. Proceedingsof the Fourth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability (vol.1), Berkeley and Los Angeles: University of California Press, I96l, p.253-287.

66. Grubbse F.E. Sample Criteria for Testing Outlying Observations. Annals of Mathematical Statistics, 1950, N 21,p.27-58.

67. Gebhardt F. On the Risk of Some Strategies for Outlying Observations, Annals of Mathematical Statistics, 1964, И 35, p.1524-1536.73» Grubbs F. Sample criteria for testing outlying observations. Annals of Mathematical Statistics, 1950, vol.21, p.27 -58.

68. Hogg R.V. In: Robustness in statistics /Ed. Lauher R.L., Wilkinson G.N. U.Y.: Academic Press, 1979, p.I-I8.

69. Huber P.J. Robust estimation. In: Selected Statistical Papers 2, Mathematical Centre Tracts 27, Mathematisch Centrum, Amsterdam, 1968.

70. Hodges J.L., Ir. Efficiency in normal samples and tolerance of extreme values for some estimates of location. -Proc. 5th Berkeley Symp., 1967, N I, p.l63-I86.

71. Huber P.J. Robust Estrimation of a Location Parameter. -Annals of American Statistical Association, i964, N 62, p.73-101.

72. Journal of chromatographic Science, 1969, vol.7, N 12,p.709-744; 1971, vol.9, И 12, p.705-745; 1972, vol.10, H I, p.1-26; 1976, vol.14, N 4, p.165-200; 1976, vol.14, N 6, p.261-270.

73. Logical Troubleshooting Hewlett-Packard Co, USA, 1976, 92 p.

74. McMillan R.G. Tests for one or two outliers. Ph.D. Thesis, Horth Carolina State University, 1968.

75. Beckman R.J., Cook R.D. Outliers. Technometries, 1983, vol.25, N 2, p.II9-149.

76. Pearson E.S., and Harthy H.O. Biometrika Tables for Statisticians, Vol.1, 3rd Ed., Cambridge University Press, 1966.

77. Pearson E., Sekar C. The efficiency of statistical tools and a criterion for the rejection of outlying observations.-Biometrica, 1936, vol.28, p.308-320.

78. Rosnek B. On the Detection of Many Outliers. Technomet-rics, 1975, N 17, p.221-227.

79. Rijswick M.H.J. Design of computer program for off-line processing of cus-chromatographic data. Philips Res.Repts Suppl., 1974, vol.72, N 7, p.125.

80. Tippett L.H.C. On the Extreme Individuals and the Range of Samples Taken from a Normal Population. Biometrika, 1925, N 17, p.364-387.

81. Tiku M.L. A New Statistic for Testing Suspected Outliers. Communications in Statistics. A. Theory and Methods, 1975, N 4, p.737-752.

82. Thompson W.R. On a Criterion for the Rejection of Observation and the Distribution of the Ratio of Deviation to

83. Sample Standard Deviation. Biometrika, 1935, N 32, p.214-219.

84. Tietjen G.L., and Moore R.H. Some Grubbs-Type Statistics fo£ the Direction of Several Outliers. Теchnometries, 1972, N 14, p.583-597.

85. Tietjen G.L., and Moore R.H. Correction to Some Grubbs-Ty-pe Statistics for the Detection of Several Outliers, 1979, vol.14, p.583-597, Теchnometries, N 21, 396 p.

86. Villalobos R. Anal.Chem., 1975, vol.47, N II, 983 p.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.