Меню

Дискретный метод измерения это



2.3. Непрерывные и дискретные методы

При непрерывном методе измерения все элементы измерительного устройства работают непрерывно во времени. Дискретная система содержит, по крайней мере, один элемент, работающий прерывисто. Очевидно, что при дискретном методе измерительная информация теряется.

Если по графическому изображению какой-либо функции времени построить таблицу значений абсцисс и ординат, то промежуточные значения функции будут утеряны. Этот пример наглядно показывает, что аналого-цифровое преобразование всегда приводит к дискретной системе и принципиально связано с потерей информации.

Однако дискретный метод часто используется и без аналого-цифрового преобразования. Примером этого может служить так называемое печатающее устройство с точечной записью. Несмотря на непрерывность измерительного механизма, из-за цикличности процесса печатания он выдает дискретные во времени значения измеряемой величины. При использовании подобного устройства для многоточечного измерения с переключением каналов необходимо проверить соответствие динамики измерительного механизма динамическим свойствам измерительного сигнала [4].

2.4. Метод отклонения и компенсационный метод

Метод отклонения (прямого преобразования) характеризуется тем, что сравнение измеряемой величины с мерой приводит к отклонению механизма сравнения, используемому для индикации значения измеренной величины (рисунок 2.4.1).

Рисунок 2.4.1 – Примеры метода измерения по отклонению

Структурная схема этого метода измерения характеризуется последовательной цепью прохождения воздействий (рисунок 2.4.2).

Рисунок 2.4.2 – Пример структурной схемы метода измерения по отклонению: 1 – измерение, 2 – градуировка, 3 – восприятие, 4 — преобразование, 5 – образование отклонения, 6 – шкала, 7 – устройство сравнения

В этой структуре, цепь устойчива, если устойчивы все ее элементы, т. е. отсутствует проблема динамики.

Однако при реализации этого метода возникают некоторые трудности. Первая касается качества вычислительных операций, в частности сравнения измеряемой величины с мерой. Очень часто мерой является сила калиброванной пружины. Трудность состоит в обеспечении точности и линейности ее характеристики при больших отклонениях. Кроме того, при возрастании отклонения увеличивается также сила, действующая в механизме сравнения. Размер элементов механизма, например опор, выбирается для условий максимального отклонения; при этом ухудшается чувствительность механизма. Это приводит к погрешностям (особенно вблизи нижнего предела измерения) и к нежелательной нелинейности.

Вторая трудность касается возможного обратного воздействия процесса измерения на процесс и соответственно на измеряемую величину. Энергия или мощность, необходимая для измерения по методу отклонения, очень часто отбирается от процесса, что приводит к искажению измеряемой величины. Наиболее известным примером такого воздействия является измерение напряжения высокоомного источника с помощью вольтметра, действующего по методу отклонения. В случае применения метода отклонения прежде всего необходимо иметь в виду, что измерительная информация, представленная в форме шкалы, при работе может искажаться (при изменении характеристик пружины, при деформации частей прибора и т. п.). Примеры компенсационного (нулевого) метода приведены на рисунок 2.4.3.

Рисунок 2.4.3 – Примеры компенсационного метода измерения

Его специфические особенности лучше всего показать, используя структурную схему (рисунок 2.4.4).

Рисунок 2.4.4 – Пример структурной схемы метода компенсации: 1 – чувствительный элемент, 2 – преобразователь, 3 – нуль-прибор, 4 — человек, 5 – вычислитель, 6 – изменяющаяся мера, 7 – устройство представления

Измеряемая величина компенсируется величиной, воспроизводимой мерой. Разность этих величин поддерживается малой независимо от размера измеряемой величины. Поэтому нуль-прибор может быть рассчитан для работы только в области нуля. Благодаря этому достигается его чувствительность и устраняется нелинейность при больших отклонениях измеряемой величины. В уравновешенном состоянии нуль-прибор не нагружен, благодаря чему исключается обратное воздействие на процесс.

При нулевом методе воспроизводимая мера используется для компенсации измеряемой величины во всем диапазоне изменений, а также для показания значения. Поэтому для осуществления этого метода необходима изменяющаяся мера высокого качества.

Близким к методу компенсации является метод замещения, применяемый главным образом при использовании весов. В этом случае величина, подлежащая измерению, дополняется изменяющейся мерой до значения, компенсирующего значения постоянной меры. Здесь действуют все преимущества компенсационного метода. Кроме того, благодаря постоянству нагрузки узлов нуль-прибора (например, коромысел весов и опор) систематическая ошибка не зависит от измеряемой величины.

В отличие от метода измерения по отклонению в последних двух методах возникает замкнутая цепь воздействий (контур регулирования). Вследствие этого устойчивость отдельных компонентов уже не обеспечивает общей устойчивости. Процесс балансирования требует определенного времени и не может быть ускорен без снижения запаса устойчивости [4].

Источник

Большая Энциклопедия Нефти и Газа

Дискретное измерение

Дискретные измерения могут выполняться как внутри отдельного цикла нагружения по мере роста нагрузки, так и с числом нагружений при включении в режим повторного деформирования в требуемых местах выдержки, достаточной для опроса необходимого количества датчиков. [1]

Дискретные измерения уровня проводят со значительно более высокой точностью ( по данным Национального бюро эталонов США минимальная достигнутая погрешность измерений 0 25 мм), причем дискретные сигнализаторы уровнемера, кроме того, выполняют функции индикаторов границ интервала осреднения расхода. [2]

Дискретными измерениями контролируемой величины и преобразованием ее в код цифровые приборы отличаются от аналоговых приборов с цифровым отсчетом ( счетчики электрической энергии), которые не производят дискретных измерений и преобразования непрерывной ( аналоговой) измеряемой величины в код. [4]

Погрешности дискретного измерения определяются совокупностью следующих составляющих: погрешность преобразования, погрешность аппроксимации результата измерения. Погрешность преобразования в свою очередь определяется статической и динамической погрешностями. К статическим относятся погрешности, возникающие при неизменном значении измеряемой величины и не связанные с переходными процессами в цепях прибора. Сюда можно отнести погрешности, возникающие в результате квантования сигнала по уровню ( погрешность дискретности), погрешность неточности сравнения и погрешности, присущие или известной величине, с которой производится сравнение, или образцовой мере. [5]

При дискретном измерении чаще всего используют режим полного срыва колебаний автогенератора в момент, когда величина емкости или индуктивности датчика достигает определенного значения. Очевидно, что в этом случае предпочтение следует отдать генераторам, работающим в режиме жесткого возбуждения. [7]

При дискретном измерении линейного ii.ii. углового положения производится кодирование измеряемой величины. Эта величина представляется системой некоторых символов мп кодом, обозначающим число. [9]

Читайте также:  Способ измерения дебита скважины

При дискретных измерениях отклонений формы необходимо определить число и расположения точек и линий измерения в зависимости от контура плоскости и размеров нормируемого участка. [10]

Установка обеспечивает дискретные измерения объемных изменений всех образцов в течение всего периода испытаний. Противодействующая расширению нагрузка может быть постоянной в течение всего опыта или изменяется оператором по заданному условиями опыта закону. Объемные изменения образцов записывает оператор в любое время или автоматически через 30 мин. [12]

Применение метода дискретного измерения позволяет повысить надежность расходомеров периодического действия за счет уменьшения числа срабатываний отсекающего трехходового клапана дебитомерных устройств. Дискретное измерение позволяет также непрерывно контролировать подачу скважин одним расходомер-ным устройством. [13]

Предложено устройство дискретного измерения дебита , исключающее применение клапана переключающего жидкость. [14]

Предназначен для дискретного измерения удельной электропроводности глубокообессоленной или дистиллированной воды, а также разбавленных бидистил-лятом ( в 10 — 50 раз) природных минеральных вод и водных вытяжек из почв. [15]

Источник

Большая Энциклопедия Нефти и Газа

Дискретный метод

Дискретный метод применим также для определения размеров поперечного сечения, обеспечивающих надежность по жесткости. [1]

Дискретный метод чаще всего применяется в цеховых измерениях, когда заранее известен типичный характер отклонений формы детали, но не известна величина этих отклонений. Непрерывный метод применяется в лабораторных условиях для установления как характера, так и величины отклонений формы изделия. [2]

Дискретный метод не связан с этими затруднениями. [3]

Дискретный метод имеет определенные преимущества, поскольку измеряемые приращения величин имеют относительно большие значения. Его удобно приурочивать к пуску или к длительной остановке нагнетательных скважин или эксплуатационных, если они используются как возмущающие. [4]

Дискретный метод измерения заключается в определении числа импульсов на выходе детектора. В этом случае могут быть погрешности измерения двух видов: статистические и аппаратурно-статистические. Первые вызваны отклонением случайных чисел импульсов на выходе детектора от средних значений ( принимаемых за истинный результат); вторые связаны с наличием мертвых времен детектора, пересчетного устройства или механического счетчика и возрастают с увеличением средней скорости счета. [5]

Дискретный метод измерения позволяет значительно уменьшить погрешности, особенно инструментальные. [7]

Дискретный метод измерения заключается в определении числа импульсов на выходе детектора. В этом случае могут быть погрешности измерения двух видов: статистические и аппаратурно-статистические. Первые вызваны отклонением случайных чисел импульсов на выходе детектора от средних значений ( принимаемых за истинный результат); вторые связаны с наличием мертвых времен детектора, пересчетного устройства или механического счетчика и возрастают с увеличением средней скорости счета. Аналоговый метод измерения позволяет определить суммарный заряд детектора, вызванный ионизацией регистрируемого излученил. В этом случае возможны погрешности трех видов: аппаратурные, статистические и аппарату рно: статистические. [8]

Дискретный метод измерения заключается в определении числа импульсов на выходе детектора. В этом случае могут быть погрешности измерения двух видов: статистические и аппаратурно-статистические. Первые вызваны отклонением случайных чисел импульсов на выходе детектора от средних значений ( принимаемых за истинный результат); вторые связаны с наличием мертвых времен детектора, пересчетного устройства или механического счетчика и возрастают с увеличением средней скорости счета. [9]

Дискретным методом получены пленки состава NiCr2S4, сняты рентгенограммы и электронограммы и рассчитаны параметры решетки этого состава. Указывается, что состав пленок близок к стехио-метрическому. [10]

Рассмотрим дискретный метод определения оптимальных надежных проектных решений . Прямое аналитическое решение задач (8.51) — (8.54) или (8.51) — (8.53) и (8.55) в общем случае невозможно. Однако иногда задача решается сравнительно просто. [12]

Достоинством дискретного метода является то, что образцы могут пропускаться через прибор с высокой скоростью. Например, выпускаемые промышленностью колориметрические анализаторы способны давать 100 — 300 измерений в час, в то время как для непрерывных анализаторов обычная скорость обработки составляет 20 — 80 образцов в час. Однако анализаторы с высокой пропускной способностью дискретного действия значительно дороже непрерывных. [13]

При дискретном методе каждый образец анализируется отдельно, что почти полностью исключает взаимное загрязнение образцов. Так как в процессе анализа каждый образец находится в отдельном приемнике, известно его состояние в любой момент и вероятность спутать один образец с другим на стадиях измерения и регистрации очень мала В непрерывном аначизе индивидуальность образцов утрачивается, так как обработка образцов ведется в потоке и в обычном поточном анализаторе в любой момент времени между стадиями отбора пробы и измерения обрабатывается несколько образцов. Поскольку временные интервалы между стадиями определяются скоростью потока и длиной соединительных линий, обычно каждое срабатывание самописца без затруднений связывают с конкретным образцом. В последнее время в анализаторы все чаще вводят систему маркировки образцов на записи самописца. Однако в более простых приборах, не имеющих маркера, могут возникнуть затруднения, если ряд образцов имеет нулевые характеристики. Чтобы исключить возникновение подобных ситуаций, в последовательность анализируемых образцов вводят часто повторяемые стандарты, что дает систематические опорные точки. Более серьезным недостатком непрерывного метода является то, что если не принять мер предосторожности, образцы могут взаимодействовать между собой, что приводит к перекрыванию и неразличимости образцов на стадии регистрации. Взаимодействие между образцами более подробно обсуждается в гл. Вообще оно может быть сведено к минимуму путем оптимального выбора моментов введения образцов, уменьшения скорости обработки и, что экономически невыгодно, промывкой системы после аначиза каждого образца. Чем выше скорость прохождения образцов в системе, тем больше взаимодействие между ними, и это явчяется причиной ограничения скорости аначиза в непрерывных анализаторах. [14]

В дискретном методе для каждой аналитической операции используют отдельную группу механических устройств, и в общем дискретные анализаторы наиболее пригодны для массовых химически простых анализов. Вот почему основная область их применения — клинические анализы крови и мочи в больницах Для этого используют мно-гоканальные системы, выполняющие несколько одновременных простых анализов, включающих стадии разбавления и добавления одного или двух реагентов и, наконец, самого измерения. Редко встречаются дискретные анализаторы. [15]

Читайте также:  Как найти размах измерения чисел

Источник

Измерение частоты методом дискретного счета

Сущность метода:

Данный метод приводит измерение средней частоты периодического сигнала.

Оно заключается в прямом сравнении значения измеряемой частоты fx с дискретным значением fобр –образцовой частоты, вопроизводимой мерой, в качестве единицы.

Для этого находят путем дискретного счета число n, показывающее во сколько раз fx больше fобр.

Искомое значение частоты определяется выражением:

Единица дискретизации равна fобр

Средняя за интервал ΔT частота периодического сигнала определяется, как отношение числа n периодов сигнала к значению ΔT.

Это значит, что если выбрать интервал времени так, чтобы его значение , а затем сосчитать значении n периодов исследуемого сигнала за этот промежуток времени и вычислить отношение , то найдем значение fx измеряемой частоты

4.15 — иcследуемая периодческая последовательность импульсов. Частота следования fx – искомая, которую нужно измерить.

Мера вырабатывает периодическую последовательность импульсов с образцовой частотой следования –fобр (4.15 б)

Задача сравнения частот Fx и Fобр упрощается, если перейти к сравнению периодов Тх и Тобр.

Т.к. и , то выводится формула

Число n показывает, сколько периодов Tx укладывается в интервале Tобр.

Если сформировать из двух соседних импульсов периодическую последовательность образцовой частоты, которые разделены интервалом времени Тобр, то получится что страбирующий импульс, — это есть временные ворота, поэтому они должны обозначаться длительностью –это есть калиброванный образцовый интервал

Рисунок 4.11в, если ворота заполнить импульсами с периодом Тх, то получится, что n импульсов, попадающих в ворота , при этом длительностьть калиброванная

рабочая формула определения частоты

Т.о. алгоритм измерения предписывает следующее :

1) сформировать страбирующий импульс (временные ворота), длительность которого равна длительности периода сигнала образцовой частоты

2) заполнить временные ворота импульсами, следующих с искомой частой Fx

3) затем сосчитать число n импульсов, попадающих в ворота

4) вычислить

Источник

Измерение нагрузки

Принципы и методы измерения

Технические возможности для измерения являются решающими для того, что измерено и как проводятся измерения. Первая управляемая программа измерения оборудования была разработана в Техническом Университете Дании и описана в (Andersen & Hansen & Iversen, 1971 [2]). Любое измерение нагрузки в процессе её обслуживания, дискретное по состояниям или непрерывное по времени, может в принципе быть реализовано, используя одновременно два основных фактора.

Это может быть, например, числом ошибок, число попыток вызова, число ошибок в программе, число работ в очереди к вычислительному центру и т.д.

Например, времена сеанса связи, времена выполнения задач в компьютере, времена ожидания и т.д.

Комбинируя эти два фактора, мы можем получить любую характеристику процесса нагрузки. Самая важная характеристика — объем обслуженного трафика, то есть сумма всего времени пребывания в системе ( интервал ) в пределах данного периода измерения.

С функциональной точки зрения все методы, измеряющие нагрузку, могут быть разделены на следующие два класса.

  1. Непрерывные методы измерения.
  2. Дискретные методы измерения.

Непрерывные методы измерения

В этом случае измеряющая точка активна, и она активизирует измеряющее оборудование в момент события. Даже если метод измерения непрерывный, результат может быть дискретным.

Пример 15.1.1: Измерение оборудования: непрерывное время

Приведем примеры оборудования, работающего согласно непрерывному принципу.

(а). Электромеханические счетчики, которые увеличиваются на единицу в момент события.

(б) Записывающие х-у координатографы, подключенные к точке, которая является активной в течение всего времени подключения.

(в) Счетчики ампер-часов, которые интегрируют потребление мощности в течение периода измерения. Когда-то они применялись для измерения нагрузки в старых электромеханических станциях. Каждый пучок каналов был подключен через резистор 9,6 К, в течение всего времени занятия между заземлением и 48 вт и таким образом каждое соединение потребляло 5 мА.

(г) Водомеры, которые измеряют потребление воды в домашнем хозяйстве.

Дискретные измерения

В этом случае измеряющая точка пассивна, а измеряющее оборудование должно самостоятельно проверять (опрашивать), были ли изменения в точках измерения (обычно это двоичные значения включено/ выключено).

Этот метод называется методом сканирования, и опрос обычно делается в регулярные моменты времени (постоянные детерминированные временные интервалы). Все события, которые произошли между двумя последовательными моментами сканирования, обнаруживаются только в последний момент и рассматриваются как произошедшие именно в этот момент.

Пример 15.1.2: Измерение оборудования: дискретное время

Примеры оборудования, работающего дискретно.

(а) Оплата вызова, согласно принципу Карлссона, где импульсы оплаты вырабатываются в регулярные моменты времени, а период опроса зависит от стоимости в единицу времени. Он измеряет время занятия абонента, который инициировал вызов. Каждый временной модуль (шаг) соответствует некоторой сумме денег. Если мы измеряем продолжительность вызова его стоимостью, то наблюдаем дискретное распределение (0, 1, 2., единиц времени). Метод называют по имени S.A. Karlsson из Финляндии (Karlsson, 1937 [57]). По сравнению с большинством других методов ему требуются минимум администрирования.

(б) Обслуженная нагрузка пучком каналов электромеханической станции практически измеряется согласно принципу опроса. В течение одного часа мы смотрим число занятых пучков каналов 100 раз (каждые 36 секунд) и складываем эти числа на механическом счетчике, который, таким образом, указывает среднюю обслуженную нагрузку с точностью в два десятичных числа. Также, отсчитывая число вызовов, мы можем оценить среднее время пребывания в системе.

(в) Принцип опроса особенно подходит для реализации в цифровых системах. Например, управляемое процессором оборудование, разработанное в DTU (Технический Университет Дании) в 1969 г., было способно проверить 1024 точки измерения (электронномеханические станции, пучки каналов или каналы) в пределах 5 миллисекунд. Состояние каждой точки измерения (свободно/занято или включено/выключено) сохраняется в памяти и в памяти же фиксируются результаты двух последних опросов. Сравнивая их, мы получаем возможность обнаружить изменения состояния точки сканирования. Изменение состояния из 0 в 1 соответствует началу занятия и из 1 в 0 — завершению занятия. Сканирование управляется тактовым генератором, поэтому мы можем контролировать каждый канал в течение заданного времени и задавать временные интервалы измерения. Таким образом, можно определять распределения времени.

Читайте также:  Момент инерции методы измерения

Классическое оборудование (эрлангометры) наблюдают за нагрузкой по числу приборов, находящихся в заданном состоянии ( вертикальный способ наблюдений, имеющий числовое представление), а программы управления оборудованием наблюдают за нагрузкой по времени в дискретные моменты времени ( горизонтальный способ наблюдения, представленный с помощью числа интервалов сканирования). Количество информации почти не зависит от интервала сканирования, а только от числа изменений состояний (время сканирования измеряется целым числом интервалов сканирования). Методы измерения имеют решающее влияние на мышление и способы формулирования и анализа статистических проблем. Классическое оборудование, наблюдающее за состояниями, подразумевало, что статистические исследования проводятся на основе вероятностей состояний, то есть на основе процесса «гибели и размножения». С математической точки зрения эти модели были довольно сложны. Приводимые ниже выводы находятся по сравнению с ними на элементарном уровне. Они получены в процессе работы над программой управления оборудованием в пространстве времени (Iversen, 1976 [36]) ( горизонтальные измерения ).

Теория дискретизации

Предположим, что мы имеем выборку я независимых и равномерно распределенных ( IID — Independent and Identically Distributed ) величин наблюдения случайной переменной с неизвестной конечной средней величиной , и конечной дисперсией (статистические параметры).

Средняя величина и дисперсия выборки определены следующим образом:

( 15.1)
( 15.2)

и — функции случайной переменной и поэтому также случайные переменные, определенные распределением, которое мы называем распределением выборки. является центральной оценкой неизвестной средней величины совокупности то есть:

( 15.3)

Кроме того, — центральная оценка неизвестной дисперсии выборки — означает , то есть:

( 15.4)

Мы отображаем точность оценки типового параметра посредством доверительного интервала, который с данной вероятностью определяет, как оценка соотносится с неизвестным теоретическим значением. В нашем случае доверительный интервал средней величины равен:

( 15.5)

где , а верхний квантиль t-распределения Стьюдента с я-1 степени свободы. Вероятность , с который доверительный интервал включает неизвестную теоретическую среднюю величину, равен (1 — а) и называется доверительным уровнем. Некоторые значения t-распределения Стьюдента даются в Таблице 15.1. Когда п становится большим, тогда t-распределение Стьюдента сходится к нормальному распределению, и мы можем использовать квантиль этого распределения. Предположение о независимости выполняется для измерений, взятых в различные дни, но, например, не для последовательных измерений методом сканирования в пределах ограниченного временного интервала, потому что число занятых каналов в данный момент будет коррелировать с числом занятых каналов в предыдущем и следующем сканировании.

В следующей секции мы вычисляем среднюю величину и дисперсию при измерении нагрузки в течение, например, одного часа. Это суммарное значение в течение данного дня может использоваться как единственное наблюдение в приведенной выше формуле, где мы имеем измерение с числом наблюдений равным числу дней.

Таблица 15.1. Квантили t -распределения Стьюдента с п степенями свободы. Заданное значение соответствует распределению вероятностей (распределение массы*) в обоих «хвостовых»** направлениях /-распределения Стьюдента. Когда п является большим, тогда мы можем использовать квантили нормального распределения.

=10% =5% =1%
1 6.314 12.706 63.657
2 2.920 4.303 9.925
5 2.015 2.571 4.032
10 1.812 2.228 3.169
20 1.725 2.086 2.845
40 1.684 2.021 2.704
1.645 1.960 2.576

Пример 15.2.1: Доверительный интервал для потерь по вызовам

На группе из 30 пучков каналов мы зафиксировали результат 500 попыток вызова. Это измерение повторено 11 раз, и мы находим следующие значения потерь по вызовам (в процентах):

Полная сумма наблюдений равна 45,4, и сумма квадратов наблюдений — 247,88. Мы находим по формуле (1 5.1) = 4,1273 % и согласно формуле (15.2) = 6,0502 (%). При 95 % уровне, используя значения /-уровней из Таблицы 15.1, получаем доверительный интервал (2.47 — 5.78). Заметим, что наблюдения получены при PCT -I нагрузке 25 Эрланг, которая предлагается 30 каналам. Согласно В-формуле Эрланга теоретическая вероятность блокировки — 5,2603 %. Это значение — в пределах доверительного интервала. Если мы хотим уменьшить доверительный интервал с коэффициентом 10, то должны сделать в 100 раз больше наблюдений (см. формулу 15.5), то есть 50 000 опросов на каждое измерение. Выполняя такое моделирование, заметим, что потери по вызовам равняются 5,245 % при доверительном интервале (5.093 — 5.398).

Непрерывные измерения с неограниченным периодом

Измерение временных интервалов непрерывными методами без ограничения периода измерения выполняется в соответствии с теорией дискретизации.

Для объема нагрузки или интенсивности нагрузки мы можем применить формулы (3.46) и (3.48) определения стохастической суммы. Они являются общими, единственное ограничение — это необходимость стохастической независимости между X и N . Практически это означает, что системы должны быть без потерь. Вообще мы будем иметь потери несколько процентов, а как худший случай принимать независимость этих величин. Более важный случай — Пуассоновский поток вызовов с интенсивностью . Тогда мы получаем стохастическую сумму (секция 3.3). Для Пуассоновского потока вызовов, когда рассматривается временной интервал Т , мы имеем:

и отсюда находим:

( 15.7)

где — второй (нецентральный) момент распределения времени пребывания в системе и — коэффициент формы Пальма того же самого распределения:

( 15.8)
( 15.9)

Распределение в этом случае будет составным Пуассоновским распределением (Feller, 1950 [27]). Формула соответствует объему нагрузки (например, в эрлангочасах). Для большинства приложений и параметров измерения нас интересует среднее число занятых каналов, то есть интенсивность нагрузки в единицу времени нагрузки , когда мы выбираем среднее время пребывания в системе как единицу времени.

Эти формулы справедливы для произвольных распределений времени пребывания в системе. Формулы (15.8) и (15.9) первоначально были получены С. Пальмом (1941 [78]). Для специальных случаев (постоянное время занятия) и (экспоненциально распределенные времена пребывания в системе) эта формула была опубликована (Rabe, 1949 [85]). Вышеупомянутая формула справедлива для всех вызовов, прибывающих в интервале Т при измерении полной продолжительности во все время пребывания в системе независимо от того, какой величины это время пребывания (рис.15.2. а).

Источник