АДАПТИВНЕ ЗМЕНШЕННЯ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ В БАГАТОКАНАЛЬНИХ ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНИХ СИСТЕМАХ МОНІТОРИНГУ ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ

<jats:p>У статті досліджено проблему зменшення невизначеності в багатоканальних інформаційно-вимірювальних системах моніторингу виробничих процесів. Запропоновано математично обґрунтований алгоритмічний підхід до мінімізації інтегральної невизначеності агрегованої оцінки на основі коваріаційного аналізу та адаптивного перерозподілу ваг вимірювальних каналів. Розроблено алгоритм реалізації підходу в режимі реального часу, який може бути інтегрований у програмний контур наявних систем без зміни їх апаратної архітектури. Ефективність запропонованого підходу оцінено через імітаційно-аналітичне моделювання з використанням синтетичних даних, що відповідають типовим метрологічним характеристикам сенсорів. Отримані результати демонструють суттєве зменшення стандартної невизначеності та середньоквадратичної похибки порівняно з традиційним рівномірним зважуванням. Розроблений підхід може бути застосований у PLC/SCADA та edge-рішеннях для підвищення достовірності вимірювальної інформації та забезпечення стійкості систем до деградації окремих каналів.</jats:p>