раздел 2), количества ожидаемой измерительной информации для моделей (2.1) и (2.2), главы 2.
Таблица 5.8
Количество ожидаемой измерительной информации (в битах) для качественной (2.1) и количественной (2.2) моделей выходных сигналов резонансного преобразователя.
Модель влиянияОтносительная влажность (W)Плотность () Качественная
(2.2)3,642 бит3,854 бит Q4,353бит4,143 битКоличественная (2.1)4,602 бит4,698 бит Q4,904 бит4,796 бит
Из таблицы 5.8 следует, как и было отмечено ранее, что наиболее информативным (по входной влажности) выходным сигналом резонансного преобразователя является добротность ( бит для Q). Сильнее всего при изменении плотности меняет свою информативность резонансная частота ( бит для ). И, наконец, регрессионная модель (2.2) позволяет получить большее количество информации, чем модель (2.1).
Следует добавить, что регрессионная модель (2.2), положенная в основу математической модели уравнения измерения, дает возможность оценить погрешности преобразования как по входу, так и по выходу, с разложением этих погрешностей на аддитивную и мультипликативную составляющие. Следует при этом отметить, что полученные среднеквадратичные оценки этих погрешностей не зависят от задаваемых диапазонов изменения измеряемых величин, что особенно важно при градуировке (калибровке), когда затруднено формирование образцов с заданными сочетаниями влажности и плотности. И, наконец, использование ковариационного анализа (дисперсионный анализ регрессивных моделей) позволяет планировать синтез уравнений измерения для измерительных преобразователей с двумя выходными сигналами (резонансных преобразователей) [46, 53, 75, 76].
Такое планирование может быть осуществлено раздельно для любых из двух входных воздействий (влажность или плотность), что позволяет использовать резонансный преобразователь для раздельного измерения уровней этих выходных воздействий.
5.3 Использование резонансного высокочастотного преобразователя в системе измерительного контроля влажности сыпучих материалов на предприятии фармацевтической промышленности
5.3.1 Особенности контроля относительной влажности сыпучих материалов на фармацевтическом предприятии
Оценка относительной влажности сыпучих материалов осуществляется на стадиях входного контроля поступающего сыпучего химического сырья и операционного технологического контроля гранулированной сыпучей массы фиксированного веса (до 100 кг.). Основа сырья - крахмал, микрокристаллическая целлюлоза, лактоза, кристаллизационная вода. Размеры мелкодисперсных твердых частиц исходного сырья - до 600 мкм, а после гранулирования - до (4 ? 6) мм.
Средняя плотность сыпучего материала (сырья и гранулированной массы) - 0,5 ? 0,8 г/см3. Контрольные операции измерения влажности предусматривают ручной отбор проб с последующим их анализом в лаборатории предприятия [77, 78]. Технические средства измерительного контроля - анализаторы влажности, реализующие термогравиметрические [78] методы измерения относительной влажности, типа МА-30 SARTORIUS, Kern RH 120-3 с абсолютной погрешностью измерения не менее 0,2% относительной влажности.
Общее время контроля влажности - 15 минут. Основные недостатки такого контроля влажности:
- повышенная вероятность микробиологического загрязнения сыпучих материалов;
- относительная неполнота информации о средней влажности дозированной (100 кг) массы сыпучего материала, поскольку контроль влажности - точечный (масса разовой пробы не более 30 г);
- недостаточная оперативность технологического контроля, так как время контроля (15 минут) сопоставимо с временем сушки материала (30 минут).
5.3.2 Выбор уравнений измерения и анализ погрешностей измерения и достоверности контроля
По условиям экспериментальной проверки точностных характеристик [38,54,79] измерителя влажности с первичным резонансным преобразователем было выбрано два типа сырья для двух видов измерительного контроля:
а) мелкодисперсное (порошкообразное) сырье для производства анальгина с размером гранул до 600 мкм (входной контроль влажности - сырье Д);
б) гранулированное (зернистое) сырье с размером гранул до (4 ? 5) мм (технологический контроль влажности - сырье Г).
Определим минимально необходимое для эксперимента число уровней влажности , количество образцов и число n многократных измерений.
Из таблицы 3.1 при достоверности выбора имеем (параметр ).
Если факторное влияние насыпной плотности значительное (), то из таблицы 3.2 следует, что n = 1 (параметр , и условие выполняется, т.к. 2,944 < 3,625). При двух (K = 2) входных воздействиях, (W и ), достоверность измерительной информации, формула (3.6.3), обеспечивается при , если разрешающая способность преобразователя не менее по каждому их входных воздействий [75].
В таблице А3 приложения А представлены таблицы 5 ? 12 результатов измерения f, Q и с фиксированными уровнями влажности W для сырья Д и сырья Г.
В таблице 5.9 даны значения F-статистик ковариационных моделей соответственно, сырья Д и Г по всем сочетаниям входных воздействий и выходных сигналов, соответствующих дисперсионному разложению (2.34).
Таблица 5.9
F-статистики выходных сигналов преобразователя
Тип сырьяКритериальная статистикаВходные воздействияСтатистика сравнения W Выходные сигналы QQ Д0,4576,3489,4510,251 0,0931,1860,7761,929 0,4090,5050,6790,887Г0,01812,7834,4080,717 1,7631,3530,9091,367 1,6170,3461,2680,782
Числа степеней свободы F-статистик таблицы 5.9 определяются по уравнениям соответствующих чисел степеней свободы таблицы 2.6 (при N = 60, K = 12).
В таблице 5.10 представлены регрессионные модели уравнений измерения влажности и плотности, выбранные по максимуму скорректированного коэффициента детерминации [44].
Таблица 5.10
Регрессионные модели уравнений измерения влажности и плотн