Помощь студентам в учебе
Алгоритм коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска
|
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 8
ВВЕДЕНИЕ 9
1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР 14
1.1 Динамический режим. Основные понятия 14
1.1.1. Математическое описание динамического режима 14
1.1.2. Модели средств измерений в динамическом режиме и их
характеристики 18
1.1.3. Метрологические характеристики и их систематизация 19
1.1.4. Нормирование динамических характеристик средств измерений . 26
1.2. Динамическая модель измерительной системы с модальным
управлением динамическими характеристиками 27
1.3. Перспективные разработки в областях исследования динамических
измерительных систем, уменьшения динамической погрешности 30
2 МЕТОД МОДАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ
ХАРАКТЕРИСТИКАМИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ 51
2.1 Динамическая модель измерительной системы с дополнительным
каналом оценки динамической погрешности 51
2.2 Результаты моделирования измерительной системы второго порядка 62
2.3 Анализ устойчивости измерительной системы с дополнительным
каналом оценки динамической погрешности 65
2.3.1. Основные понятия 65
2.3.2. Критерий Михайлова 67
2.3.3. Проверка на устойчивость 69
3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ МЕТОДАМОДАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ПОКООРДИНАТНОГО СПУСКА 74
3.3. Обоснование выбора инструментальной среды разработки
программного обеспечения для научного исследования 74
3.4. Описание программы 76
3.2.1. Общие сведения 76
3.2.2. Функциональное назначение 77
3.2.3. Описание логической структуры 77
3.2.1.1. Алгоритм программы 77
3.2.1.2. Используемые методы 79
3.2.4. Используемые технические средства 83
3.2.5. Техническое задание 84
ПОРЯДОК КОНТРОЛЯ И ПРИЕМКИ 86
3.2.6. Спецификация 86
3.2.7. Описание применения 87
3.2.8. Схема алгоритма, программного компонента, данных и системы. 89
3.2.9. Руководство пользователя 89
4. ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДА МОДАЛЬНОГО
УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ
ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ 91
4.2. Исходные данные 91
4.3. Гармонический сигнал 91
4.3.1. Гармонический шум 92
4.3.2. Белый шум 93
4.4. Единичный сигнал 98
4.4.1. Гармонический шум 98
4.4.2. Белый шум 102
4.5. Гармонический импульс 106
4.5.1. Гармонический шум 107
4.5.2. Белый шум 111
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 117
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 119
ВВЕДЕНИЕ 9
1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР 14
1.1 Динамический режим. Основные понятия 14
1.1.1. Математическое описание динамического режима 14
1.1.2. Модели средств измерений в динамическом режиме и их
характеристики 18
1.1.3. Метрологические характеристики и их систематизация 19
1.1.4. Нормирование динамических характеристик средств измерений . 26
1.2. Динамическая модель измерительной системы с модальным
управлением динамическими характеристиками 27
1.3. Перспективные разработки в областях исследования динамических
измерительных систем, уменьшения динамической погрешности 30
2 МЕТОД МОДАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ
ХАРАКТЕРИСТИКАМИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ 51
2.1 Динамическая модель измерительной системы с дополнительным
каналом оценки динамической погрешности 51
2.2 Результаты моделирования измерительной системы второго порядка 62
2.3 Анализ устойчивости измерительной системы с дополнительным
каналом оценки динамической погрешности 65
2.3.1. Основные понятия 65
2.3.2. Критерий Михайлова 67
2.3.3. Проверка на устойчивость 69
3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ МЕТОДАМОДАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ПОКООРДИНАТНОГО СПУСКА 74
3.3. Обоснование выбора инструментальной среды разработки
программного обеспечения для научного исследования 74
3.4. Описание программы 76
3.2.1. Общие сведения 76
3.2.2. Функциональное назначение 77
3.2.3. Описание логической структуры 77
3.2.1.1. Алгоритм программы 77
3.2.1.2. Используемые методы 79
3.2.4. Используемые технические средства 83
3.2.5. Техническое задание 84
ПОРЯДОК КОНТРОЛЯ И ПРИЕМКИ 86
3.2.6. Спецификация 86
3.2.7. Описание применения 87
3.2.8. Схема алгоритма, программного компонента, данных и системы. 89
3.2.9. Руководство пользователя 89
4. ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДА МОДАЛЬНОГО
УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ
ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ 91
4.2. Исходные данные 91
4.3. Гармонический сигнал 91
4.3.1. Гармонический шум 92
4.3.2. Белый шум 93
4.4. Единичный сигнал 98
4.4.1. Гармонический шум 98
4.4.2. Белый шум 102
4.5. Гармонический импульс 106
4.5.1. Гармонический шум 107
4.5.2. Белый шум 111
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 117
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 119
Динамические измерения (ДИ), т.е. измерения, в которых используются средства измерений (СИ) в условиях динамического режима, становятся все более значимыми в промышленности и метрологии [36,59]. ДИ характеризуются связью с анализом в исследуемых объектах свойств и закономерностей протекания физических процессов. Использование ДИ имеет огромное значение, во-первых, в отраслях производства и техники, характеризующиеся разработкой техпроцессов и тестированием новых машин, приборов, конструкций и аппаратов, и, во-вторых, в областях науки, связанные с анализом и синтезом веществ и материалов, исследованием строения материи, изучением объектов в экстремальных условиях [11]. В настоящее время появляются новые контексты, например, масштабные усилия по разработке прослеживаемых измерений пульсирующего давления, силы и момента, особенно на выходах двигателей [31]. Однако при анализе ДИ могут возникнуть проблемы, которые значительно сужают применение математических методов и калибровочных средств. Например, динамический анализ погрешности измерений является, по сути, плохо обусловленной обратной задачей и требует применения методов цифровой обработки сигналов, теории систем и управления и многомерной статистики [35].
Проведение измерений на самой высокой точности, которую можно получить в динамическом режиме - цель, которую пытаются достигнуть множество ученых, открывая и исследуя новые пути, чтобы уменьшить погрешность. Точное измерение динамических величин, таких как зависящее от времени сила или ускорение, важно для многих научных и промышленного применения [36]. Одной из основных задач анализа ДИ является оценка зависящего от времени значения измеряемой величины и соответствующего распространения неопределенностей [35]. Отсюда и важным параметром в измерениях оказывается погрешность ДИ. Динамическая погрешность (ДП) измерений - погрешность результата измерений, которая свойственна для ДИ и их условий. ДП возникает при измерении переменных величин и вызвана инерционными свойствами СИ. ДП СИ называется разность между погрешностью СИ в динамических условиях, возникающей при измерении непостоянной во времени величины, и его статической погрешностью, соответствующей значению измеряемой величины в этот момент времени. При разработке или проектировании СИ следует учитывать, что увеличение погрешности измерений и запаздывание появления выходного сигнал связаны с измерением условий [18]. Оценка неопределенности измерений рассматривается, когда значение измеряемой величины является непрерывной функцией времени. Концепция неопределенности ДИ вводится путем обобщения подхода руководства по выражению неопределенности измерений [63]. Эта концепция применяется к линейным и временным системам, которые используются с целью моделирования ДИ [40].
Для динамического режима измерений характерно такое изменение измеряемой величины в течение измерительного эксперимента, которое влияет на результат измерения». В связи с этим наибольшее значение в теории ДИ охватывают две проблемы: восстановление динамически искаженного измеряемого сигнала и анализ ДП. Свое начало теория ДИ берёт в конце 70-х годов. Именно в эти времена она была сформирована как самостоятельный раздел метрологии. Весомую лепту в формирование и развитие этой теории внесли следующие ученые: В.А. Грановский [11], А.Н. Тихонов, Г.И. Кавалеров, В.В. Леонов, Г.И. Василенко, Ю.Е. Воскобойников, В.М. Хрумало, А.Ф. Верлань, Г.И. Солопченко, Г.И. Василенко и другие ученые. В области восстановления динамически искаженного сигнала появилось множество методов. «Например, методы приводящие к использованию обратного преобразования Фурье: методы, базирующиеся на регуляции А.Н. Тихонова или на численном решении интегрального уравнения свертки. Использование вышеперечисленных методов не способна предоставить требуемую точность измерений в измерительной системе (ИС). Одними из причин такой низкой точности являются трудоёмкая обработка длинных реализаций и проблемы с получением импульсной переходной функции ИС. Более того, используя данные методы, невозможно проводить синтез измерительных каналов по требуемым передаточным функциям (ПФ) и частотным характеристикам. Наличие единственного предельного значения ДП в исследованиях очевидно будет приводить к достаточного грубой оценке. Необходима функция времени как оценка ДП восстановления для измерения быстроизменяющихся сигналов. Это ставит рамки для существенного улучшения у систем их метрологических характеристик за счет ограничения точности ИС характеристиками аппаратуры.
В наши дни анализ ДП рассматривают как самостоятельную проблему.
S. Eichstadt, Y. Fujii, J.P. Hessling, A. Link, C. Elster, А.Л. Шестаков - ученые, которые занимаются данной проблемой. Создание, поиск методов и алгоритмов, модернизация старых для уменьшения ДП, разработка программных обеспечений для упрощения применения действующих калибровочных средств и математических методов и алгоритмов - это основные пути анализа ДП в наши дни [57].
Часто существуют проблемы, появляющиеся из-за определения приведенных оценок лишь по одному значению максимальной погрешности. Имея окончательные результаты анализа ДП для ПФ 1-го и 2-го порядков, мы имеем малую часть требуемых результатов и оценок погрешности. Необходима оценка погрешности измерения по имеющемуся выходному сигналу СИ, и информации о его динамических характеристиках (ДХ). Не ставились специально вопросы эффективной коррекции динамической погрешности с пониженной чувствительностью к наличию шумов первичного измерительного преобразователя.
А. Л. Шестаков занялся вопросом анализа ДП и ее коррекции с помощью методов структурной теории автоматического управления [19-21,60-65,68]. Этот способ помогает добиться аналитических зависимостей и уменьшения ДП при помощи эффективных методов восстановления измеряемого сигнала, а также получить временные оценки ДП измерения. В рамках этого вопроса, возможно проводить построение ИС с модальным управлением ДХ исходя из требований к заданной погрешности измерений. Более того, при таком подходе возможно создание адаптивных ИС, предполагающие изменение своих динамических параметров на основе получаемой измерительной информации. Создание таких интеллектуальных ИС является перспективным направлением в области теории ДИ.
Учитывая сказанное, задача разработки динамических моделей ИС с модальным управлением динамическими параметрами и алгоритмов обработки данных ДИ, оптимально настраивающихся по точности под оценку ДП, является весьма актуальной. Успешное ее решение значительно улучшит метрологические характеристики (МХ) и эффективность существующих дорогостоящих наземных испытательно-измерительных комплексов без значительных материальных затрат за счет глубокой математической обработки результатов измерений. Кроме того, внедрение таких динамических моделей и алгоритмов, а также их прикладного программного обеспечения позволит создать интеллектуальные ИС со способностью к индивидуализации своих динамических параметров под реальные условия проведения измерений и конкретную структуру первичного датчика.
Цель диссертационной работы заключается в повышении динамической точности информационно-измерительных систем на основе динамической модели ИС с модальным управлением ДХ и алгоритма адаптации ее параметров к минимуму оценки ДП при помощи численного метода покоординатного спуска.
Для достижения цели диссертационной работы необходимо решить следующие задачи:
1. Анализ действующих методов в области коррекции динамической погрешности;
2. Разработка алгоритма самонастройки динамических параметров ИС с модальным управлением динамическими характеристиками на основе метода покоординатного спуска;
3. Разработка программного обеспечения метода коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска;
4. Разработка комплекса документов, описывающих программное обеспечение метода коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска;
5. Анализ устойчивости динамической ИС с модальным управлением динамическими характеристиками;
6. Численное моделирование разработанного метода обработки данных динамических измерений.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:
На основе метода покоординатного спуска построена динамическая модель самонастраивающейся ИС динамических параметров. Разработан алгоритм самонастройки динамических параметров ИС к минимуму оценки ДП.
Прикладная ценность полученных результатов заключается в следующем:
Разработанный алгоритм самонастройки динамических параметров ИС обеспечивает существенное уменьшение ДП измерений и обладает свойством адаптации к минимуму оценки ДП в условиях отсутствия априорной информации о частотных свойствах измеряемого сигнала и сигнала шума, присутствующего на выходе первичного датчика.
Апробация:
Шагиев, Р.М. Новый метод коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска / Р.М. Шагиев // Проблемы получения, обработки и передачи измерительной информации: сб. науч. тр. - Уфа: РИК УГАТУ, 2019. - С. 393-398.
Проведение измерений на самой высокой точности, которую можно получить в динамическом режиме - цель, которую пытаются достигнуть множество ученых, открывая и исследуя новые пути, чтобы уменьшить погрешность. Точное измерение динамических величин, таких как зависящее от времени сила или ускорение, важно для многих научных и промышленного применения [36]. Одной из основных задач анализа ДИ является оценка зависящего от времени значения измеряемой величины и соответствующего распространения неопределенностей [35]. Отсюда и важным параметром в измерениях оказывается погрешность ДИ. Динамическая погрешность (ДП) измерений - погрешность результата измерений, которая свойственна для ДИ и их условий. ДП возникает при измерении переменных величин и вызвана инерционными свойствами СИ. ДП СИ называется разность между погрешностью СИ в динамических условиях, возникающей при измерении непостоянной во времени величины, и его статической погрешностью, соответствующей значению измеряемой величины в этот момент времени. При разработке или проектировании СИ следует учитывать, что увеличение погрешности измерений и запаздывание появления выходного сигнал связаны с измерением условий [18]. Оценка неопределенности измерений рассматривается, когда значение измеряемой величины является непрерывной функцией времени. Концепция неопределенности ДИ вводится путем обобщения подхода руководства по выражению неопределенности измерений [63]. Эта концепция применяется к линейным и временным системам, которые используются с целью моделирования ДИ [40].
Для динамического режима измерений характерно такое изменение измеряемой величины в течение измерительного эксперимента, которое влияет на результат измерения». В связи с этим наибольшее значение в теории ДИ охватывают две проблемы: восстановление динамически искаженного измеряемого сигнала и анализ ДП. Свое начало теория ДИ берёт в конце 70-х годов. Именно в эти времена она была сформирована как самостоятельный раздел метрологии. Весомую лепту в формирование и развитие этой теории внесли следующие ученые: В.А. Грановский [11], А.Н. Тихонов, Г.И. Кавалеров, В.В. Леонов, Г.И. Василенко, Ю.Е. Воскобойников, В.М. Хрумало, А.Ф. Верлань, Г.И. Солопченко, Г.И. Василенко и другие ученые. В области восстановления динамически искаженного сигнала появилось множество методов. «Например, методы приводящие к использованию обратного преобразования Фурье: методы, базирующиеся на регуляции А.Н. Тихонова или на численном решении интегрального уравнения свертки. Использование вышеперечисленных методов не способна предоставить требуемую точность измерений в измерительной системе (ИС). Одними из причин такой низкой точности являются трудоёмкая обработка длинных реализаций и проблемы с получением импульсной переходной функции ИС. Более того, используя данные методы, невозможно проводить синтез измерительных каналов по требуемым передаточным функциям (ПФ) и частотным характеристикам. Наличие единственного предельного значения ДП в исследованиях очевидно будет приводить к достаточного грубой оценке. Необходима функция времени как оценка ДП восстановления для измерения быстроизменяющихся сигналов. Это ставит рамки для существенного улучшения у систем их метрологических характеристик за счет ограничения точности ИС характеристиками аппаратуры.
В наши дни анализ ДП рассматривают как самостоятельную проблему.
S. Eichstadt, Y. Fujii, J.P. Hessling, A. Link, C. Elster, А.Л. Шестаков - ученые, которые занимаются данной проблемой. Создание, поиск методов и алгоритмов, модернизация старых для уменьшения ДП, разработка программных обеспечений для упрощения применения действующих калибровочных средств и математических методов и алгоритмов - это основные пути анализа ДП в наши дни [57].
Часто существуют проблемы, появляющиеся из-за определения приведенных оценок лишь по одному значению максимальной погрешности. Имея окончательные результаты анализа ДП для ПФ 1-го и 2-го порядков, мы имеем малую часть требуемых результатов и оценок погрешности. Необходима оценка погрешности измерения по имеющемуся выходному сигналу СИ, и информации о его динамических характеристиках (ДХ). Не ставились специально вопросы эффективной коррекции динамической погрешности с пониженной чувствительностью к наличию шумов первичного измерительного преобразователя.
А. Л. Шестаков занялся вопросом анализа ДП и ее коррекции с помощью методов структурной теории автоматического управления [19-21,60-65,68]. Этот способ помогает добиться аналитических зависимостей и уменьшения ДП при помощи эффективных методов восстановления измеряемого сигнала, а также получить временные оценки ДП измерения. В рамках этого вопроса, возможно проводить построение ИС с модальным управлением ДХ исходя из требований к заданной погрешности измерений. Более того, при таком подходе возможно создание адаптивных ИС, предполагающие изменение своих динамических параметров на основе получаемой измерительной информации. Создание таких интеллектуальных ИС является перспективным направлением в области теории ДИ.
Учитывая сказанное, задача разработки динамических моделей ИС с модальным управлением динамическими параметрами и алгоритмов обработки данных ДИ, оптимально настраивающихся по точности под оценку ДП, является весьма актуальной. Успешное ее решение значительно улучшит метрологические характеристики (МХ) и эффективность существующих дорогостоящих наземных испытательно-измерительных комплексов без значительных материальных затрат за счет глубокой математической обработки результатов измерений. Кроме того, внедрение таких динамических моделей и алгоритмов, а также их прикладного программного обеспечения позволит создать интеллектуальные ИС со способностью к индивидуализации своих динамических параметров под реальные условия проведения измерений и конкретную структуру первичного датчика.
Цель диссертационной работы заключается в повышении динамической точности информационно-измерительных систем на основе динамической модели ИС с модальным управлением ДХ и алгоритма адаптации ее параметров к минимуму оценки ДП при помощи численного метода покоординатного спуска.
Для достижения цели диссертационной работы необходимо решить следующие задачи:
1. Анализ действующих методов в области коррекции динамической погрешности;
2. Разработка алгоритма самонастройки динамических параметров ИС с модальным управлением динамическими характеристиками на основе метода покоординатного спуска;
3. Разработка программного обеспечения метода коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска;
4. Разработка комплекса документов, описывающих программное обеспечение метода коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска;
5. Анализ устойчивости динамической ИС с модальным управлением динамическими характеристиками;
6. Численное моделирование разработанного метода обработки данных динамических измерений.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:
На основе метода покоординатного спуска построена динамическая модель самонастраивающейся ИС динамических параметров. Разработан алгоритм самонастройки динамических параметров ИС к минимуму оценки ДП.
Прикладная ценность полученных результатов заключается в следующем:
Разработанный алгоритм самонастройки динамических параметров ИС обеспечивает существенное уменьшение ДП измерений и обладает свойством адаптации к минимуму оценки ДП в условиях отсутствия априорной информации о частотных свойствах измеряемого сигнала и сигнала шума, присутствующего на выходе первичного датчика.
Апробация:
Шагиев, Р.М. Новый метод коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска / Р.М. Шагиев // Проблемы получения, обработки и передачи измерительной информации: сб. науч. тр. - Уфа: РИК УГАТУ, 2019. - С. 393-398.
Разработка методов уменьшения динамической погрешности является актуальной областью исследования. Их применение на этапе обработки данных измерительного динамического эксперимента позволяет уменьшить оценку полной погрешности измерения.
В ходе работы над выпускной квалификационной работой удалось решить следующие задачи, а также сделать к ним определенные выводы:
1. Проведен анализ действующих методов в области коррекции динамической погрешности;
2. Разработан алгоритм самонастройки динамических параметров измерительной системы с модальным управлением динамическими характеристиками на основе метода покоординатного спуска;
3. Разработано программного обеспечения метода коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска;
4. Разработан комплекс документов, описывающих программное обеспечение метода коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска;
5. Проведен анализ устойчивости динамической измерительной системы с модальным управлением динамическими характеристиками;
6. Проведено численное моделирование разработанного метода обработки данных динамических измерений. На вход датчика подали различные сигналы: гармонический, единичный и гармонический импульс с единичной амплитудой. Также на выход датчика был подан высокочастотный аддитивный шум (гармонический с амплитудой 0.05 кПа и частотой 1000 Гц и белый шум с такой же амплитудой).
Применение метода для гармонического сигнала с белым шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 61,6 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
Применение метода для единичного сигнала с гармоническим шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 81,2 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
Применение метода для единичного сигнала с белым шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 84,8 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
Применение метода для гармонического импульса с гармоническим шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 7,09 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
Применение метода для гармонического импульса с белым шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 22,6 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
На всех исследуемых входных сигналах удалось уменьшить погрешность. Стоит отметить, что при поиске оптимальных значений настраиваемых параметров для гармонического импульса с гармоническим шумом, шумовой сигнал на графике оценки динамической погрешности вырос. Это говорит о том, что необходимо дальнейшее исследование в этой области.
В ходе работы над выпускной квалификационной работой удалось решить следующие задачи, а также сделать к ним определенные выводы:
1. Проведен анализ действующих методов в области коррекции динамической погрешности;
2. Разработан алгоритм самонастройки динамических параметров измерительной системы с модальным управлением динамическими характеристиками на основе метода покоординатного спуска;
3. Разработано программного обеспечения метода коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска;
4. Разработан комплекс документов, описывающих программное обеспечение метода коррекции динамической погрешности на основе метода покоординатного спуска;
5. Проведен анализ устойчивости динамической измерительной системы с модальным управлением динамическими характеристиками;
6. Проведено численное моделирование разработанного метода обработки данных динамических измерений. На вход датчика подали различные сигналы: гармонический, единичный и гармонический импульс с единичной амплитудой. Также на выход датчика был подан высокочастотный аддитивный шум (гармонический с амплитудой 0.05 кПа и частотой 1000 Гц и белый шум с такой же амплитудой).
Применение метода для гармонического сигнала с белым шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 61,6 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
Применение метода для единичного сигнала с гармоническим шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 81,2 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
Применение метода для единичного сигнала с белым шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 84,8 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
Применение метода для гармонического импульса с гармоническим шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 7,09 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
Применение метода для гармонического импульса с белым шумом позволило снизить оценку динамической погрешности на 22,6 % по сравнению с измерением без дополнительной коррекции.
На всех исследуемых входных сигналах удалось уменьшить погрешность. Стоит отметить, что при поиске оптимальных значений настраиваемых параметров для гармонического импульса с гармоническим шумом, шумовой сигнал на графике оценки динамической погрешности вырос. Это говорит о том, что необходимо дальнейшее исследование в этой области.