Simturile in conducerea autovehiculului


Conducerea in siguranta a unui autovehicul presupune, pe langa insusirea unui volum de cunostinte specifice circulatiei rutiere, formarea deprinderilor de executare corecta a manevrelor si de rezolvare a situatiilor de trafic.
Activitatea fizica si mentala a conducatorului auto, determinata de interactiunea sa cu elementele sistemului circulatiei rutiere, cuprinde urmatoarele cinci etape:
– sesizarea este capacitatea de a privi, vedea, observa si culege informatii.
– identificarea legata imediat de sesizare este capacitatea de a intelege semnificatia evenimentelor de trafic sesizate si legatura acestora cu propria persoana, coparticipanta la situatia de trafic.
– prevederea presupune desfasurarea de rationamente de tipul “daca…atunci”, care anticipeaza mental evolutia evenimentelor si constituie baza pentru elaborarea variantelor comportamentale corespunzatoare situatiei date.
– decizia este procesul psihic care determina alegerea unei variante comportamentale, ca solutie adecvata situatiei concrete de trafic.
– executia.
Toate aceste componente psihice ale activitatii de conducere se intrepatrund si se determina reciproc. Daca una din componente nu este bine realizata, celelalte vor evolua in aceeasi directie, iar probabilitatea aparitiei unei situatii periculoase sau a accidentului rutier creste. Cele cinci componente ale activitatii fizice si mentale ale conducatorului auto au proprietatea de a organiza activitatea psihica a acestuia, astfel incat propriile sale procese psihice devin obiect de cunoastere si analiza.
Pentru a sesiza elementele importante care ar putea determina o schimbare in comportamentul conducatorului auto este necesar ca acesta sa invete care informatii sunt necesare in trafic si unde le gaseste. Aceste cunostinte nu vor fi insa de folos daca organele sale de simt si atentia nu pot culege datele cu precizie si in timp util. Pentru a identifica elementele importante, se impune ca conducatorul auto sa dispuna de un volum de cunostinte care sa-l permita identificarea rapida a obiectelor si a fenomenelor si intelegerea raporturilor lor cauzale. Existenta unui volum mare si diversificat de cunostinte face posibila anticiparea si prevederea desfasurarii evenimentelor.
Decizia rapida si corecta presupune existenta unui registru de solutii corespunzatoare diferitelor tipuri de situatii caracteristice circulatiei rutiere, la care conducatorul auto apeleaza sub presiunea timpului. Decizia este eficienta in masura in care conducatorul reuseste sa selecteze dintr-o multime de solutii pe cea adecvata situatiei in care se afla. Aceasta conditie se realizeaza tot ca efect al invatarii.
Obtinerea unei imagini clare, complete si exacte asupra situatiei traficului este posibila tot datorita simturilor.
Simturile pot fi utilizate in doua moduri: in mod activ, atunci cand conducatorul auto cauta, urmareste, detecteaza informatii si in mod pasiv, daca asteapta sa se intample, sa vada sau sa auda ceva. De exemplu, simtul vizual este indispensabil in activitatea de conducere, iar mirosul numai atunci cand in functionarea motorului, instalatiei de franare etc., se emana un miros de incins, de ars.
Simturile pot fi mai mult sau mai putin solicitate in functie de informatiile receptate, eficienta lor este invers proportionala cu gradul de solicitare. Aceasta se intampla, in general, cand doua sau mai multe simturi primesc in acelasi timp diverse tipuri de informatii. De exemplu, cand un conducator auto observa venind din sens opus un autovehicul care deviaza de pe banda care se deplaseaza si, concomitent, simte ca se dezumfla un pneu, nu poate reactiona la fel de promt la ambele situatii.
Fiecare simt are o anumita capacitate de cuprindere, deci este limitat, dar daca actioneaza corect, conducatorul auto poate observa si identifica orice situatie din trafic.
Reclame

Sisteme expert – generalitati


Un sistem expert este un program care urmareste cunostintele, rationeaza pentru obtinerea rezultatelor, intr-o activitate dificila, intreprinsa uzual doar de expertii umani. Daca un expert uman are cunostinte intr-un domeniu specific, un sistem expert utilizeaza cunostintele ce sunt stocate intr-o baza de cunostinte, baza formata din cunostintele asociate domeniului respectiv. Expertii umani rationeaza si ajung la concluzii pe baza cunostintelor ce le poseda, sistemele expert rationeaza utilizand cunostintele stocate in baza de cunostinte.
Un sistem expert este un program care urmareste un grup de cunostinte, impreuna cu un algoritm de cautare specific metodei de rationare, pentru obtinerea in acelasi mod ca si expertii umani a rezultatelor despre activităti dificil de examinat.
Aria de aplicabilitate pentru sisteme expert a cuprins multe domenii de activitate de la arhitectura, banci, comert, educatie, ingineria sistemelor, etc.
Un sistem expert este bazat pe doua componente distincte complementare: noi tehnici de programare, ce permit utilizarea a foarte multe cunostinte, noi constructii si metodologii dezvoltate, ce permit utilizarea acestor tehnici de programare legate cu probleme complexe.
Succesul dezvoltarii sistemelor expert este legat de modul in care sunt combinate aceste doua obiective. Expertul care intelege necesitatea utilizarii, in domeniul sau de cunoastere, a unui sistem expert, poate obtine un ajutor de la inginerul de cunostinte deoarece, in urma discutiilor cu acesta, anumite cunostinte vor fi reformulate.
Sistemele expert marcheaza un mare progres in stiinta calculatoarelor si inteligentei artificiale. Intre instrumentele de lucru ale sistemelor expert se iau in considerare metodele prin care o baza de cunostinte poate fi afisata, captata si reprezentata.
Principala virtute a calculatoarelor este abilitatea de realizare a unei mari viteze de calcul. Calculatoarele incep sa se extinda la aplicatiile ingineresti si bancare. Calculul matematic, sistemele automate, sunt realizate prin intermediul unor programe de calcul, ce transpun in masina, gandirea omului ce le-a programat. Problemele ce se solicita rezolvate prin sisteme expert fac apel la gandire, la abilitatea de rationare cu alte concepte decat numere. Realizarea programelor ce rationeaza, porneste de la faptul ca simbolurile de prelucrare pot fi numere, texte sau alte concepte. In urma cercetarilor, utilizand calculatoare din ce in ce mai performante, a putut fi rezolvata problema rationarii.

Atributele sistemelor inteligente


Intr-o ordine nepreferentiala vom lista acele atribute sau dimensiuni esentiale ale sisteme­lor inteligente.Adaptare si instruire. Capacitatea de adaptare la conditii variabile este absolut necesara. Ea nu implica in mod obligatoriu abilitatea de a invata (de instruire), dar cu cat gradul de variabilitate a conditiilor este mai mare, instruirea devine o conditie necesara. Trebuie mentionat ca instruirea nu apare ca o etapa sau ca un nivel al inteligentei, ci ca o modalitate de crestere a inteligentei ca rezultat al unei experiente. Prin instruire memoria pe termen scurt este transpusa in memorie pe termen lung si permite modificarea comportamentului sistemului pe baza a ceea ce s-a memorat. Instruirea este deci un mecanism de stocare de cunostinte despre lumea exterioara si de insusire a unui mod de comportare. Totodata, instruirea asociata cu adaptarea este un proces de generalizare, deoarece procesul de instruire sta la baza oricarui sistem multidecizional de prelucrare a cunostintelor care se construieste pornind de la modele abstracte, generale. Generalizarea devine un atribut al adaptarii, care permite atingerea dezideratului esential al controlului inteligent si anume acela de crestere a functionalitatii fara a creste complexitatea func­tiilor de calcul.

Autonomie si inteligenta. Un sistem este considerat autonom atunci cand are capacitatea de a actiona corect in medii incomplet definite fara interventie externa pe o perioada mare de timp. Exista mai multe grade de autonomie, pe care le-am putea asocia cu functiile de reglare incluse in controlul inteligent: un sistem de reglare cu parametri fixati are gradul minim de autonomie, sistemele adaptive de reglare au un grad superior de autonomie. In masura in care un sistem are un grad mai mare de autonomie, se accepta ca are si un nivel mai ridicat de inteligenta. Pentru diferentierea gradelor de inteligenta se pot adopta si alte criterii cum sunt: puterea de calcul a sistemului, gradul de complexitate al algoritmilor utilizati pentru achizitia, procesarea si evaluarea datelor obtinute din me­diul inconjurator, capacitatea de stocare in memorie a datelor. In majoritatea sistemelor artificiale, cresterea nivelului de inteligenta reflectata prin putere de calcul si capacitate de memorare se face pe seama cresterii complexitatii structurilor hardware si deci poate deveni un obstacol in aplicarea fie printr-un cost prea ridicat, fie prin imposibilitatea de prelucrare in timp real a informatiei memorate.

Pentru mai multa specificitate, se poate incerca definirea unui “vector de inteligen­ta” asemanator coeficientului de inteligenta folosit in testarea capacitatii umane. Parame­trii componenti ai acestui vector de inteligenta ar putea fi: puterea de calcul, numarul de procesoare, comunicatia interprocesor, dimensiunea memoriei, viteza de adresare, modul de reprezentare al cunostintelor de tip harti, simboluri, perechi valori-atribute, variabile de stare, modul de operare cu cunostinte cum sunt procedurile intrebare-raspuns, cautarea in liste, organizarea cozilor de asteptare, capacitatea functionala de evaluare si de decizie, gama dinamica si rezolutia senzorilor aferenti, modul de prelucrare a datelor furnizate de senzori – transformarea semnalelor in simboluri, refacerea semnalelor inecate de zgomot, estimare recursiva, capacitatea de predictie a evolutiei parametrilor, capacitatea de eva­luare a costurilor si a gradului de risc, capacitatea de invatare data de posibilitatea de recunoastere de obiecte si simboluri, de asimilare a rezultatelor experimentale sau furni­zate de un instructor.

Stabilirea unui anumit grad de inteligenta se reflecta si in celelalte atribute ale sistemului inteligent, in special in ce priveste capacitatea de adaptare si autonomia. Intrucat inteligenta este o proprietate interna a sistemului si nu un mod de comportare, gradul de inteligenta nu poate fi intotdeauna apreciat dupa comportamentul sistemului, ci prin teste active in conditii alese stiintific. Un mod de a evidentia acest grad este acela de a examina modul de comportare al sistemului atunci cand apar modificari in modul de reprezentare simbolica a informatiilor, prin care se poate releva masura in care sistemul “intelege” semnificatia simbolurilor pe care le utilizeaza si stabili diferenta dintre o autonomie a priori si una ad hoc, cea din urma fiind specifica doar situatiilor in care sistemul poate opera cu orice grupare semantica a simbolurilor.

Structurare si ierarhizare. Fiind o structura complexa, un sistem inteligent trebuie sa aiba o arhitectura functionala corespunzatoare, de obicei structurata pe module si organizata pe niveluri diferite de abstractizare (rezolutie, granularitate) sau cel putin sa aiba o forma de ordonare partiala care sa asigure ierarhizarea. Ierarhizarea se refera fie la functii si obiective, fie la gradul de rezolutie si poate conduce, dar nu obligatoriu, la ierarhizari si in arhitectura hardware.Vom preciza ca prin rezolutia unui sistem de control intelegem dimensiunea zonei de indistinctibilitate pentru reprezentarea unui obiectiv, model, plan, sau lege de reglare. Rezolutia determina dimensiunea puterii de calcul. Cu cat rezolutia unui sistem de control este mai ridicata, cu atat gradul de complexitate al acestuia creste. Spatiul total de interes trebuie considerat, cel putin in faza initiala, de rezolutie joasa, si apoi din acest spatiu trebuie alese subseturi de interes pentru o rezolutie mai inalta. Prin aceasta abordare se evita o compexitate excesiva si totodata se structureaza o modalitate de operare bazata pe descompunerea in taskuri multinivel. Un sistem cu mai multe niveluri de rezolutie (numit si sistem cu reprezentare multirezolutionala) va apela la procedura de generalizare prin care se grupeaza mai multe subseturi de interes si se substituie cu entitati cu grad sporit de abstractizare. De aceea, de mai multe ori nivelurile de rezolutie se mai numesc in literatura de specialitate si niveluri de abstractizare sau niveluri de generalizare.

Existenta mai multor nivele de abstractizare sugereaza si o structurare ierarhica si in acest sens s-ar putea utiliza chiar o masura bazata pe entropia gradului de complexitate al fiecarui nivel. O astfel de abordare poate evidentia minimum trei niveluri ierarhice, structurate la randul lor dupa caz pe mai multe subniveluri functionale. Primul nivel ierarhic (inferior) este nivelul de organizare, modelat ca o masina Boltzmann folosita pentru rationament abstract, planificarea taskurilor si elaborarea deciziilor. Al doilea nivel este nivelul de coordonare compus de regula din retele Petri ce permit schimbul de comenzi si interfatarea cu nivelul de organizare. Nivelul superior este cel de executie, continand blocuri hardware specializate in achizitia datelor, prelucrarea acestora si furnizarea comenzilor adecvate catre proces.

Definitia sistemului inteligent. Tinand seama de toate aceste considerente, vom formula in continuare o definitie “de lucru” pentru un sistem (de control) inteligent.

Un sistem de control inteligent este un sistem cu grad inalt de adaptabilitate la schimbari neanticipate, astfel incat instruirea in timpul functionarii apare ca esentiala. Sistemul trebuie sa aiba un grad inalt de autonomie in corelatie cu necesitatea operarii in conditii de mediu slab structurat si cu grad pronuntat de incertitudine. Pentru rezolvarea acestor probleme complexe sistemul trebuie sa aiba o structura complexa, ingloband arhitecturi multifunctionale sau ierarhizate.

Control inteligent si control conventional


Termenul de control conventional sau traditional este folosit in cele ce urmeaza pentru a defini teoriile si procedurile dezvoltate in ultimele decenii de conducere a sistemelor dinamice a caror comportare este descrisa prin ecuatii diferentiale sau cu diferente. De mentionat insa faptul ca acest cadru matematic nu este intotdeauna acoperitor, si este suficient sa amintim conducerea discreta a proceselor de fabricatie sau sistemele de comunicatie, in care nu poate fi evitata teoria automatelor finite, teoria cozilor, s.a.

Foarte multi specialisti din afara domeniului stiintei sistemelor si calculatoarelor considera “controlul inteligent” ca fiind o forma particulara a inteligentei artificiale bazate pe multimi fuzzy sau pe retele neurale. E adevarat ca aceste metode fac parte din arsenalul controlului inteligent si ca perceptia de care aminteam este intarita de numeroase articole aparute in ultima perioada pe aceste doua directii, dar controlul inteligent nu se rezuma doar la atat. Mai mult, conform unor caracteristici ale controlului inteligent nu orice controler fuzzy sau neural este in mod obligatoriu si inteligent, iar pe de alta parte anumite probleme care nu pot fi formulate si studiate in cadrul matematic al ecuatiilor diferentiale si cu diferente necesita o serie de metodologii de rezolvare acceptate unanim ca fiind de control inteligent. Este cazul de asemenea sa mentionam ca in multe situatii un sistem de control inteligent foloseste la “nivelul inferior” tehnici de control conventional si deci acesta este inclus astfel in aria controlului inteligent, fiind supus unor imbunatatiri care sa duca la rezolvarea unor probleme complexe.

Este deci de inteles ca termenul “control” in sintagma “control inteligent” are un inteles mai larg dacat in sintagma “control conventional”. Mai intai, procesele conduse pot fi descrise nu numai prin modele cu ecuatii diferentiale sau cu diferente ci si prin modele de sisteme cu evenimente discrete sau prin modele hibride care includ ambele tipuri de reprezentari. Acest fapt a condus la teorii de conducere hibrida care studiaza procese dinamice continue prin tehnica automatelor finite si a masinilor secventiale de stare. Si obiectivele controlului inteligent sunt in mod corespunzator mai generale. Astfel, un sistem de pilotare inteligenta a vehiculelor include un sistem de control conventional al directiei si poate fi de altfel descompus intr-o serie de taskuri de control conventional (sesizare distanta, sesizare viteza, accelerare/decelerare, s.a.) care impreuna sa duca la controlul inteligent al deplasarii pe o anumita traiectorie. Pentru a ajunge la asemenea performante controlerul inteligent trebuie sa faca fata la o serie de situatii cu incertitudini (incomplet definite) carora un controler clasic, chiar adaptiv, nu le-ar face fata. Atingerea obiectivelor chiar in conditii de incertitudine partiala duce la necesitatea asocierii in cadrul controlului inteligent a procedurilor de diagnoza, reconfigurare dinamica, adapta­re, instruire. Putem deci afirma cu certitudine ca aria controlului inteligent este interdisci­plinara, combinand metode si proceduri din teoria sistemelor, stiinta calculatoarelor, inte­ligenta artificiala, comunicatii pentru satisfacerea obiectivelor.

Totusi, metodele imprumutate din domeniile susmentionate nu pot fi folosite decat rareori ca atare, in majoritatea cazurilor ele trebuie ajustate, imbunatatite sau asociate cu noi metode dezvoltate in mod special. In special in cadrul cercetarii de dezvoltare in controlul inteligent unele concepte teoretice importante cum sunt stabilitatea, accesibilita­tea sau controlabilitatea capata noi valente, in conexiune cu probleme de calcul predicativ sau de lanturi Markov.

O alta diferenta intre controlul inteligent si cel conventional consta in separarea dintre dispozitivul de automatizare (pe care il vom numi cel mai frecvent controler, pentru a sugera specificitatea in raport cu alte denumiri consacrate cum sunt regulator sau compensator) si sistemul sau procesul controlat. In controlul conventional sistemul condus era numit “instalatie tehnologica”, sau “parte fixa” deoarece parametrii sai erau considerati cunoscuti si fara posibilitate de schimbare, sau cu schimbari perfect definite in timp. In controlul inteligent, separarea intre partea de conducere si cea condusa nu mai este asa evidenta, de multe ori legile de control sunt rezultatul unei autoinstruiri care implica si partea condusa din sistem.

Domeniile de aplicare ale Mecatronicii


Domeniile de aplicare ale Mecatronicii sunt numeroase, si cuprind pe acelea care implica sistemele mixte si in
particular sistemele electromecanice. Aceste aplicatii pot implica:
– modificari si imbunatatiri la proiectarile conventionale, prin utilizarea unei abordari mecatroniste.
– dezvoltari si implementari de sisteme mecatronice inovative si originale.
Aplicatiile vor implica senzori, actionari, control, prelucrari de semnale, interconectari si interfatari de componente, comunicatii, in general utilizand “unelte” ale mecanicii, electronicii, calculatoarelor si automaticii.
– transporturile reprezinta un domeniu larg in care mecatronica are numeroase aplicatii.
– in transporturile terestre in particular, automobilele, trenurile, si sistemele automate de transport utilizeaza
dispozitive mecatronice.
– ele includ sistemele “airbag”, sistemul antiblocare la franare (ABS), sistemele de control a directiei, sistemele de suspensii active, si diferite dispozitive pentru monitorizare, atentionari, si controlul sistemelor inteligente de autostrada.
– in transporturile aeriene, proiectarea avioanelor moderne cu materiale, structuri, electronica si control avansate, beneficiaza de abordarea integrata si concurenta a Mecatronicii pentru a dezvolta simulatoare de zbor, sisteme de control a zborurilor, sisteme de navigatie, mecanisme de aterizare, sisteme de realizare a confortului calatorilor, etc.
– domeniul productiei de bunuri de consum este un alt domeniu larg care utilizeaza sisteme si tehnologii
mecatroniste.
– robotii industriali (pentru sudura, vopsire, asamblare, inspectii, etc.), vehiculele ghidate automat (AGV-uri),
masinile-unelte cu comanda numerica, centrele de productie, sistemele de realizare rapida a prototipurilor, si
micromasinile sunt exemple de aplicatii mecatronice.
– in aplicatiile medicale, au fost dezvoltate si utilizate tehnologiile robotice pentru examinari, operatii, reabilitari, distributia de medicamente.
– tehnologiile mecatronicii au fost aplicate pentru dispozitive de transport a pacientilor, diverse dispozitive de
diagnostic si scanere, paturi si echipamente de recuperare.
– in domeniul birourilor moderne, sistemele de completare automata a formularelor, masinile de copiere
multifunctionale (copiere, scanare, imprimare, fax etc.), distribuitoarele de mancare si bauturi, salile de intalniri si prezentari multimedia, sistemele de control al climatului incorporeaza tehnologiile mecatronicii.
– in aplicatiile casnice, sistemele de securitate si robotii, aspiratoarele, masinile de spalat rufe sau vase, usile
automate ale garajelor, centrele de distractii utilizeaza dispozitive mecatronice si tehnologiile mecatronicii.
– in industria calculatoarelor, hard-discurile (HDD), dispozitivele de ejectare, acces si citire/scriere a flopydiscului, si alte componente electromecanice pot fi considerate produse ale Mecatronicii.
– acestea au si un impact suplimentar deoarece calculatoarele digitale sunt integrate intr-o varietate de dispozitive si aplicatii.
– in aplicatiile constructiilor civile, macaralele, excavatoarele, si celelalte masini pentru constructii, inlaturarea
pamantului, realizarea de amestecuri, s.a., isi vor imbunatati performantele lor prin adoptarea unei abordari de proiectare mecatroniste.
– in aplicatiile spatiale, robotii mobili precum Rover-ul NASA de explorare a planetei Marte, robotii statiei
spatiale, si vehiculele spatiale sunt in mod fundamental sisteme mecatronice.
– de remarcat ca nu exista sfarsit pentru tipurile de dispozitive si aplicatiile care pot incorpora Mecatronica.
– granitele traditionale dintre disciplinele ingineresti vor deveni in mare masura vagi, si domeniul Mecatronicii va creste si va evolua catre emergenta disciplinelor.

Definirea controlului inteligent


Termenul de control inteligent apare din ce in ce mai frecvent in literatura de specialitate, nu numai de limba engleza, reliefand totodata aspecte caracteristice ce il diferentiaza de ceea ce s-ar putea defini drept “control conventional” in acceptiunea deja consacrata a cuvantului control. In limba romana termenul “control” a fost multa vreme evitat, fiind inlocuit, dupa caz, cu termenii “conducere” si respectiv “reglare”. Insasi aceasta dualitate semantica sugera faptul ca termenul tehnic de “control” este ceva mai complex si ca s-ar putea incerca utilizarea sa ca atare, cu o explicare convingatoare a tuturor atributelor. De aceea, in lucrarea de fata termenul “control” apare asociat cu atributul “inteligent”, sintagma “control inteligent” avand deja un inteles consacrat si fiind din ce in ce mai adecvata unor tehnici performante de conducere a proceselor.

Problema definirii exacte a controlului inteligent este inca o problema in actualitate. In mai 1993, Comitetul Tehnic pentru Control Inteligent al IEEE Control Systems Society a format un grup de lucru menit sa stabileasca ce atribute pot fi inglobate in aria controlului inteligent, ce caracteristici si ce rol au sistemele de control inteligent, cum pot fi recunoscute astfel de sisteme si cum se deosebesc de sistemele de control conventional si totodata sa identifice acele probleme pentru solutionarea carora doar tehnicile de control inteligent dau rezultate. Se estima de pe atunci ca o definitie unica nu va fi posibila, dat fiind multiplele fatete ale controlului inteligent, asa ca mai multe puncte de vedere exprimate de specialisti au fost analizate si dezbatute pentru a se putea extrage trasaturile esentiale.

Eroare sistematica


Eroarea sistematica (Δs) este componenta erorii de masurare care ramane constanta, atat ca valoare absoluta cat si ca semn, atunci cand se masoara in conditii de repetabilitate, sau cand variaza intr-un mod previzibil, cand conditiile se modifica.
Exemple: 
– erori sistematice constante: eroarea care rezulta la o cantarire utilizand o masa a carei valoare se considera de 1 kg, atunci cand valoarea sa conventionala adevarata este de 1,008 kg, eroarea care rezulta la utilizarea unei rigle gradate metalice careia, la gradare, primul reper i-a fost deplasat fata de valoarea nominala cu 0,1 mm.
– erori sistematice variabile: erorile unui debitmetru neprevazut cu dispozitiv de compensare a influentei temperaturii si/sau presiunii, erorile unui comparator determinate excentricitatea acului indicator (variatie periodica), o deriva lenta a nulului la un aparat electronic.

In multe cazuri, erorile sistematice pot fi determinate prin utilizarea unor metode speciale de masurare sau prin calcul. Deoarece nu intotdeauna este posibila determinarea si chiar daca este posibila, ea se face cu o anumita incertitudine, este necesara impartirea erorilor sistematice in:
– erori sistematice determinabile: pot fi eliminate din rezultatul brut al masurarii prin aplicarea de corectii, obtinandu-se rezultatul corect al masurarii, in care caz incertitudinea cu care s-a determinat eroarea sistematica este considerata ca una din componentele incertitudinii compuse.
– erori sistematice nedeterminabile: trebuie evaluate si luate in considerare la calculul incertitudinii compuse.
Partea din eroarea sistematica a unei marimi datorita exclusiv mijlocului de masurare (eroare sistematica instrumentala) se numeste eroare de justete (STAS 2810-80).

Cauzele erorilor sistematice 
– cunoscute: in primul rand imperfectiuni ale mijloacelor de masurare, ale metodelor de masurare si ale modelului asociat masurandului, si in al doilea rand, influente ale mediului ambiant sau ale operatorului uman.
– necunoscute: datorita unor modificari spontane sau temporare ale caracteristicilor mijloacelor de masurare, aparitiei unor surse accidentale de perturbatii, etc.

Rezultatele masurarilor


Rezultatul brut al masurarii (x) este rezultatul masurarii fara aplicarea corectiilor si fara specificarea incertitudinii de masurare.
In cazul unor masurari singulare, rezultatul brut este identic cu indicatia mijlocului de masurare. Simbolul x are un caracter generic si se inlocuieste cu simbolul marimii respective (de exemplu: I – curent electric, p – presiune etc.).
Rezultatul corectat al masurarii este rezultatul masurarii obtinut dupa ce rezultatului i s-au aplicat corectii.
Rezultatul creditat al masurari (xp) este rezultatul brut al masurarii asociat cu indicatiile referitoare la incertitudinea de masurare. In aplicatii concrete, indicele „p” se inlocuieste cu valoarea nivelului de incredere al masurarii.
Rezultatul corectat si creditat al masurarii este rezultatul masurarii obtinut dupa ce rezultatului brut i se asociaza indicatiile referitoare la incertitudinea de masurare.
Exactitatea de masurare. Sinonim: Precizia de masurare. Aceasta reprezinta concordanta dintre rezultatul masurarii si valoarea (conventional) adevarata a masurandului.
Repetabilitatea masurarilor (r) reprezinta concordanta dintre rezultatele masurarilor repetate, efectuate asupra aceluiasi masurand in conditii de repetabilitate specificate.
Calitativ, repetabilitatea se exprima printr-un indicator statistic al imprastierii rezultatelor. In domeniul masurarilor, ca indicatori principali ai imprastierii se utilizeaza abaterea medie patratica experimentala si amplitudinea.
Notiunea de repetabilitate a masurarilor este mai larga decat cea de fidelitate a mijlocului de masurare, definita conform STAS 2810-80.
Conditii de repetabilitate sunt conditiile corespunzatoare unor masurari repetate, efectuate aceluiasi masurand, de catre acelasi operator, utilizand acelasi mijloc de masurare si aceeasi metoda de masurare, sub influenta acelorasi marimi de mediu, care raman practic constante intr-un timp relativ scurt.
Reproductibilitatea masurarilor este concordanta dintre rezultatele masurarilor repetate, efectuate aceluiasi masurand, in situatia in care una sau mai multe din conditiile repetabilitate sunt modificate, in limitele specificate.
Pentru ca o expresie a reproductibilitatii sa fie valabila este necesar sa se specifice conditiile modificate si limitele modificarii lor.
Ansamblul conditiilor in care a fost determinata performanta de reproductibilitate sunt denumite prescurtat: conditii de reproductibilitate.
Calitativ reproductibilitatea se exprima printr-un indicator statistic al imprastierii rezultatelor.

Erori generalitati


Eroarea de masurare, definita ca abatere a valorii masurate de la valoarea adevarata a masurandului, este o marime care principial, nu poate fi cunoscuta intrucat nici valoarea adevarata nu poate fi cunoscuta. De aceea, pentru caracterizarea rezultatelor masurarilor trebuie utilizata incertitudinea de masurare, in intelesul de interval estimat care, cu o anumita probabilitate, include valoarea adevarata a masurandului.
Eroarea de masurare, definita ca o marime determinista constituie un concept util in anumite cazuri, de exemplu pentru exprimarea unor caracteristici metrologice ale mijloacelor de masurare sau pentru determinarea unei abateri cunoscute (ca valoare si semn). In cazurile in care eroarea este diferenta intre doua valori considerate cunoscute, ea poate fi eliminata printr-o corectie.Incertitudinea de masurare
definita pe baze statistice, se refera la rezultatul unei masurari si da o indicatie privind gradul de incredere in acel rezultat. Ea desemneaza o abatere necunoscuta careia i se poate estima valoarea, dar nu si semnul.
Incertitudinea de masurare nu poate fi corectata, ci trebuie luata in considerare la aprecierea calitatii unor masurari.

Din punct de vedere practic, incertitudinea de masurare se determina pornind de la estimarea componentelor sale, pe baza unor informatii din procesul de masurare considerat sau din afara acestuia. Rezultatul masurarii se exprima prin expresia: x = ±u unde x este valoarea obtinuta prin masurare si i ± u este incertitudinea de masurare.
Avantajul acestui model este ca nu se foloseste nemijlocit – nici valoarea adevarata, nici valoarea conventional adevarata (valorile adevarate intervin doar indirect, prin referinta fata de care au fost etalonate mijloacele de masurare utilizate). Se recomanda utilizarea notiunii de incertitudine de masurare ca o estimare a abaterii rezultatului masurarii de la valoarea adevarata a masurandului. Utilizarea in aceasta acceptie a termenului de eroare de masurare este incorectă.Rezultatul masurarii este valoarea uni masurand obtinuta prin masurare cu un mijloc (procedeu, aparatura etc.).
La rezultatul masurarii trebuie intotdeauna specificat daca acesta se refera la:
– o indicatie
– un rezultat brut
– un rezultat corectat
– o medie obtinuta pe baza unui sir de masurari.
O expresie completa a rezultatului unei masurari contine informatii cu privire la incertitudinea de masurare asociata rezultatului si la valorile marimilor de influenta care au conditionat rezultatul.

Indicatia unui mijloc de masurare este valoarea unui masurand furnizata de un mijloc de masurare.
Indicatia se exprima intotdeauna in unitati de masura corespunzatoare masurandului, indiferent de sistemul de masura adoptat in care este gradat dispozitivul de afisare al mijlocului de masurare. De exemplu, in cazul unei scari gradata in unitati conventionale (%), valoarea indicata (denumita uneori indicatie directa sau valoare conventionala) trebuie multiplicata cu valoarea diviziunii pentru a obtine indicatia mijlocului de masurare. In cazul masurilor, indicatia este data de valoarea nominala a masurii sau de valoarea indicata pe aceasta.
Termenul indicatie poate fi utilizat atat pentru valorile inregistrate analogic, valorile imprimate numeric, cat si pentru valorile semnalului purtator al informatiei de masurare intr-un sistem de masurare.

Erorile


Toate ramurile stiintei folosesc date numerice experimentale si in mod virtual, toate masuratorile si datele experimentale prezinta erori – ca diferente intre valoarea masurata si valoarea reala.
Daca masurarea unei marimi este repetata de un numar de ori, erorile de masurare devin evidente. Prezenta erorilor nu demonstreaza faptul ca experimentatorul face greseli, chiar daca aproape toti cercetatorii fac erori matematice, ori de inregistrare ocazionale, care insa pot fi eliminate prin interpretarea fidela si detectarea lor inainte de publicarea lucrarii in forma finala.
Cautarea erorilor personale este prima metoda de detectare a greselilor. O regula de baza a omului de stiinta trebuie sa fie cea care admite ca interpretarea poate fi eronata, asumarile pot fi eronate, dar nu trebuie sa existe erori in culegerea datelor experimentale.
Oamenii de stiinta ca si cei ce nu au astfel de preocupari recunosc rolul constructiv reprezentat de eroare: „adevarul iese la iveala mai repede din eroare, decat din confuzie” (Francis Bacon, 1620), sau „omul care nu face greseli, de fapt, nu face nimic” (Phelps, 1899).
Ipotezele incorecte dar provocatoare pot fi valoroase, pentru ca investigatiile pe care le inspira pot conduce la o descoperire, sau pot arata calea spre o ipoteza mai bună.
Erorile sunt mai usor detectabile la prima expunere a rezultatelor. Dupa aceasta prima vizare, ele devin aproape invizibile. De exemplu, daca o ipoteza eronata trece testul initial si e acceptata, ea devine imuna la detronare.
O alta definitie a expertului este aceea a persoanei care cunoaste toate posibilele greseli si modul de a le evita.
Erorile sunt inevitabile: daca nu se recunoaste variatia conditiilor experimentale, erorilor pot fi atat aleatoare, cat si sistematice. Cercetatorul trebuie sa stie efectele posibile ale erorilor asupra datelor experimentale, pentru a evalua gradul de incredere in concluziile rezultatelor. Fara a cunoaste erorile, nu se poate compara un rezultat experimental cu o anticipare teoretica, nu se pot compara doua rezultate experimentale intre ele, nu se poate decide daca o aparenta corelatie este reala. In concluzie, datele ca atare, fara evaluarea erorilor lor sunt inutilizabile.
Precizia este masura imprastierii (dispersiei), replicabilitatea masurarilor. O precizie scazuta, ori un grad mare de imprastiere a rezultatelor este catalogata drept „inregistrare cu zgomot” a datelor. Diferente medii reduse intre masuratori repetate inseamna precizie mare.
Acuratetea este masura in care masuratorile au gradul de incredere estimat al “adevaratei” valori. Ambele tipuri de erori, cele aleatoare si cele sistematice afecteaza acuratetea.
Gradul de incredere este un termen mai subiectiv, ce se refera, de regula, la interpretari, dar si la masuratori. El e afectat de ambele caracteristici, precizie si acuratete, dar depinde, de asemenea, de validitatea asumarilor ce se fac in masuratori si in calcule. Asumarile dubioase, fara legatura cu precizia si acuratetea, conduc la interpretari cu grad redus de incredere.