ESTYMACJA PARAMETRÓW TERMOFIZYCZNYCH CIAŁ IZOTROPOWYCH ZA POMOCĄ METODY FILTRACJI DYNAMICZNEJ ORAZ PRZEDZIAŁOWEGO UŚREDNIANIA WYNIKÓW POMIARÓW

Podobne dokumenty
WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM

Zastosowanie rachunku wyrównawczego do uwiarygodnienia wyników pomiarów w układzie cieplnym bloku energetycznego siłowni parowej

DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności

Procedura szacowania niepewności

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

MATEMATYCZNY MODEL PĘTLI HISTEREZY MAGNETYCZNEJ

Teoria błędów pomiarów geodezyjnych

Metoda największej wiarygodności

Ćwiczenie nr 2: ZaleŜność okresu drgań wahadła od amplitudy

Modele zapisane w przestrzeni stanów

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Filtr Kalmana. Struktury i Algorytmy Sterowania Wykład 1-2. prof. dr hab. inż. Mieczysław A. Brdyś mgr inż. Tomasz Zubowicz

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

LABORATORIUM Z FIZYKI

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU

FLAC Fast Lagrangian Analysis of Continua

Analiza wymiany ciepła w przekroju rury solarnej Heat Pipe w warunkach ustalonych

Sprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich

METODA MACIERZOWA OBLICZANIA OBWODÓW PRĄDU PRZEMIENNEGO

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona

Rozkłady wielu zmiennych

Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A

PROFIL PRĘDKOŚCI W RURZE PROSTOLINIOWEJ

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Estymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Wpływ nieliniowości elementów układu pomiarowego na błąd pomiaru impedancji

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Wyznaczanie współczynnika przenikania ciepła dla przegrody płaskiej

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH

Prawdopodobieństwo i statystyka

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Materiały do laboratorium Przygotowanie Nowego Wyrobu dotyczące metody elementów skończonych (MES) Opracowała: dr inŝ.

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI POLITECHNIKI ŁÓDZKIEJ BADANIE PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 24 czerwca 2019 roku

Statystyka i eksploracja danych

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

Ćwiczenie 1 Metody pomiarowe i opracowywanie danych doświadczalnych.

BŁĘDY W POMIARACH BEZPOŚREDNICH

ĆWICZENIE 4 WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA PRZEWODZENIA CIEPŁA. Cel ćwiczenia. Celem ćwiczenia jest wyznaczenie współczynnika przewodzenia ciepła cieczy.

BADANIE CIEPLNE LAMINATÓW EPOKSYDOWO-SZKLANYCH STARZONYCH W WODZIE THERMAL RESERACH OF GLASS/EPOXY LAMINATED AGING IN WATER

KADD Minimalizacja funkcji

WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 26 czerwca 2017 roku

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa

Fuzja sygnałów i filtry bayesowskie

LABORATORIUM Z FIZYKI

Układy równań liniowych. Ax = b (1)

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Filtracja pomiarów z głowic laserowych

Inżynierskie metody analizy numerycznej i planowanie eksperymentu / Ireneusz Czajka, Andrzej Gołaś. Kraków, Spis treści

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

WYMIANA CIEPŁA W PROCESIE TERMICZNEGO EKSPANDOWANIA NASION PROSA W STRUMIENIU GORĄCEGO POWIETRZA

CMAES. Zapis algorytmu. Generacja populacji oraz selekcja Populacja q i (t) w kroku t generowana jest w następujący sposób:

Laboratorium 5 Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych

WYKŁAD 9 METODY ZMIENNEJ METRYKI

Metody numeryczne Wykład 4

WIECZOROWE STUDIA NIESTACJONARNE LABORATORIUM UKŁADÓW ELEKTRONICZNYCH

WYKORZYSTANIE SYSTEMU Mathematica DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ PRZEWODZENIA CIEPŁA

TEORETYCZNY MODEL PANEWKI POPRZECZNEGO ŁOśYSKA ŚLIZGOWEGO. CZĘŚĆ 3. WPŁYW ZUśYCIA PANEWKI NA ROZKŁAD CIŚNIENIA I GRUBOŚĆ FILMU OLEJOWEGO

Instrukcja do laboratorium z fizyki budowli.

Temat ćwiczenia. Wyznaczanie mocy akustycznej

CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków

Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

BŁĘDY OKREŚLANIA MASY KOŃCOWEJ W ZAKŁADACH SUSZARNICZYCH WYKORZYSTUJĄC METODY LABORATORYJNE

Politechnika Poznańska Metoda elementów skończonych. Projekt

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11


Najprostsze modele sieci z rekurencją. sieci Hopfielda; sieci uczone regułą Hebba; sieć Hamminga;

Przedmowa Przewodność cieplna Pole temperaturowe Gradient temperatury Prawo Fourier a...15

POMIAR NAPIĘCIA STAŁEGO PRZYRZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFROWYMI. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia

ANALIZA NAPRĘŻEŃ W KOŁACH ZĘBATYCH WYZNACZONYCH METODĄ ELEMENTÓW BRZEGOWYCH

Sympozjum Trwałość Budowli

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

WPŁYW ZAKŁÓCEŃ PROCESU WZBOGACANIA WĘGLA W OSADZARCE NA ZMIANY GĘSTOŚCI ROZDZIAŁU BADANIA LABORATORYJNE

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

1. Podstawowe pojęcia

Sterowanie napędów maszyn i robotów

Kalibracja kamery. Kalibracja kamery

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

EKSPERYMENTALNA WERYFIKACJA METODY ROZWIĄZYWANIA ODWROTNEGO PROBLEMU PRZEWODZENIA CIEPŁA

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

Temat ćwiczenia: Wyznaczenie elementów orientacji zewnętrznej pojedynczego zdjęcia lotniczego

A B. Modelowanie reakcji chemicznych: numeryczne rozwiązywanie równań na szybkość reakcji chemicznych B: 1. da dt. A v. v t

Wyznaczanie sprawności grzejnika elektrycznego i ciepła właściwego cieczy za pomocą kalorymetru z grzejnikiem elektrycznym

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych

Pomiar wielkości nieelektrycznych: temperatury, przemieszczenia i prędkości.

POLE TEMPERATURY SIECI CIEPLNYCH

KADD Metoda najmniejszych kwadratów funkcje nieliniowe

Transkrypt:

MODELOWANIE INśYNIERSKIE ISSN 896-77X 34, s. 73-78, Gliwice 007 ESTYMACJA PARAMETRÓW TERMOFIZYCZNYCH CIAŁ IZOTROPOWYCH ZA POMOCĄ METODY FILTRACJI DYNAMICZNEJ ORAZ PRZEDZIAŁOWEGO UŚREDNIANIA WYNIKÓW POMIARÓW STANISŁAW KUCYPERA Instytut Techniki Cieplnej, Politechnika Śląska e-mail:kucypera@itc.polsl.pl Streszczenie. Prawdziwe wartości parametrów cieplnych w procesie estymacji z zastosowaniem metody filtracji dynamicznej otrzymuje się, dąŝąc do zmniejszenia macierzy kowariancji błędów ocen, czyli im mniejsza jest ta macierz, a szczególnie jej elementy diagonalne, tym oceny są dokładniejsze. NaleŜy podkreślić, Ŝe w procesie estymacji norma tej macierzy dąŝy do normy macierzy kowariancji błędów pomiarowych. Stąd wynika, Ŝe błędy ocen będą określone błędami pomiarowymi. Dlatego w pracy w celu zmniejszenia błędów pomiarowych i poprawienia dokładności estymacji parametrów termofizycznych badanego materiału wyniki pomiarów wygładzano przed estymacją. Przedstawiono wybrane wyniki analizy.. WSTĘP Do wartości prawdziwych parametrów cieplnych w procesie estymacji z zastosowaniem metody filtracji dynamicznej dochodzi się w tzw. elipsoidzie zbieŝności, której wielkość na kaŝdym kroku czasowym określona jest wielkością diagonalnych elementów macierzy kowariancji błędów ocen. Im mniejsze są elementy diagonalne tej macierzy, tym oceny są dokładniejsze. NaleŜy podkreślić, Ŝe w procesie estymacji norma tej macierzy dąŝy do normy macierzy kowariancji błędów pomiarowych. Stąd wynika, Ŝe błędy ocen będą określone błędami pomiarowymi. Dlatego dla zmniejszenia rozmiarów elipsoidy zbieŝności, a więc dla zwiększenia dokładności estymowanych wielkości, stosuje się m.in. optymalizację eksperymentu, której celem jest dostarczenie do procesu estymacji najkorzystniejszych danych pomiarowych. Innym sposobem mającym istotny wpływ na szybkość i dokładność estymacji jest wcześniejsze przedziałowe uśrednianie wyników pomiarów przed wykorzystaniem ich w procesie estymacji. Optymalizacja eksperymentu [] jest szczególnie waŝna przy stosowaniu metod iteracyjnych zarówno w poszczególnych krokach czasowych, jak równieŝ podczas prowadzenia procesu iteracyjnego na podstawie danych z całego okresu wykonywania pomiarów. W celu poprawy dokładności otrzymanych wyników estymacji parametrów termofizycznych badanego materiału zastosowano metodę wstępnego uśredniania (wygładzania) wyników pomiarów.

74 S. KUCYPERA Jak wiadomo, wygładzanie moŝna wykonywać na wiele sposobów, np. przy wykorzystaniu wielomianów Legandre a []. W szeregu przypadków, szczególnie przy silnych zakłóceniach danych wejściowych, moŝna stosować filtr korekcyjny, który wybierany jest w zaleŝności od typu zakłóceń zniekształcających wyniki pomiarów [3]. W niniejszej pracy do wygładzania wyników pomiarów zaproponowano metodę arytmetycznego uśredniania ich w małych podprzedziałach czasowych (nazywanych przedziałami wygładzania) wokół punktu środkowego podprzedziału. Jak wykazały przeprowadzone analizy numeryczne, w wyniku uśredniania poprawiły się znacznie brane do procesu estymacji odpowiedzi temperaturowe układu pomiarowego na wymuszenie cieplne, co istotnie zwiększyło dokładność otrzymanych ocen. Na podstawie przeprowadzonych analiz wydaje się, ze zaproponowana metoda uśredniania moŝe mieć szczególne zastosowanie przy występowaniu stosunkowo duŝego rozproszenia wyników pomiarów. Przedstawiono wybrane wyniki wykonanej analizy.. SCHEMAT ANALIZOWANEJ GEOMETRII PRÓBKI I SFORMUŁOWANIE MODELU MATEMATYCZNEGO W pracy rozpatrywano model matematyczny jednowymiarowego nieustalonego pola temperatury w próbkach nagrzewanych symetrycznie stałym strumieniem ciepła. Dla jednowymiarowego przepływu ciepła (rys.) zagadnienie początkowo-brzegowe opisano znanym równaniem róŝniczkowym: t t c ρ = λ ( x, τ ) (0, L) (0, τ k ) (a) τ x x gdzie: t x t λ ρ c L - temperatura w próbce, - współrzędna przestrzenna, - czas, - współczynniki przewodzenia ciepła materiału, - gęstość materiału, - ciepło właściwe materiału, - osiowy rozmiar próbki. Rys. Geometria analizowanej próbki i opis warunków brzegowych. Z warunkami granicznymi: - dla powierzchni grzanej: - dla powierzchni przeciwległej: - warunek początkowy: t = t = t t ± k = q x x= 0 (b) x= ± L w p (c) t( x, τ = 0 ) = t p, ( x) (0, L) (d)

ESTYMACJA PARAMETRÓW TERMOFIZYCZNYCH CIAŁ IZOTROPOWYCH ZA POMOCĄ... 75 gdzie: q& oznacza połowę gęstości strumienia ciepła wydzielanego w grzejniku, a L jest grubością pojedynczej próbki. Wykorzystując metodę bilansów elementarnych [4] do budowy modelu procesu nieustalonego przepływu ciepła w badanej próbce, równania () dla potrzeb metody filtracji dynamicznej zapisano w postaci tzw. równania stanu: y F ( τ ) () k + = k+,k y k, k gdzie: y k, y k+ - wektory identyfikowanych wielkości (tzw. zmienne stanu) w kroku czasu k oraz k+, F k+,k - funkcja stanu, która określa zaleŝność pomiędzy zmiennymi stanu w dwóch sąsiednich krokach czasu, W rozpatrywanym przypadku wektor stanu y zawiera wszystkie identyfikowane wielkości, tzn. N temperatur w węzłach podziału róŝnicowego, a ponadto M składowych identyfikowanych wielkości, czyli współczynnika przewodzenia ciepła k oraz ciepła właściwe c. Wartość M zaleŝy od postaci funkcji określającej współczynnik przewodzenia ciepła k i ciepło właściwe c. 3. ALGORYTM ROZWIĄZANIA ZAGADNIENIA ODWROTNEGO PRZEWODZENIA CIEPŁA ORAZ ISTOTA METODY WYGŁADZANIA WYNIKÓW POMIARÓW 3.. Algorytm rozwiązania zagadnienia odwrotnego przewodzenia ciepła Identyfikacja poszukiwanych wielkości za pomocą metody filtracji dynamicznej oprócz równania stanu () wymaga dodatkowo zapisania wyników pomiarów temperatury w wybranych MP punktach próbki w chwili czasu k+. Wyniki te zapisywane są w postaci tzw. wektora obserwacji z k+ : z = Hy + V k + (3) k+ k+ gdzie: H - macierz określająca zaleŝność pomiędzy wielkościami mierzonymi a zmiennymi stanu. V k+ - wektor reprezentujący błędy pomiarów. Wykorzystując równania () i (3), algorytm estymacji zmiennych stanu ~ y k+ dla czasu k+ na podstawie rozwiązania odwrotnego zagadnienia przepływu ciepła za pomocą filtru Kalmana moŝna zapisać w następującej postaci [5,6]: predykcja Wektor stanu dla predykcji: ~ y F ~ k+ / k = k+,k ( y k ) (4) Zmienne stanu traktowane są jako zmienne stochastyczne o macierzy kowariancji G, którą dla błędów predykcji moŝna zapisać postaci: = T k+/k Φk+/k Gk,k Φ k+ /k G (5) gdzie elementy macierzy Φ wynikają z linearyzacji równania stanu i wyznaczane są z następującej zaleŝności: Fi ( y,... y N, y N+, y N+ ) Φ i, j = (6) y j

76 S. KUCYPERA filtracja (korekcja) Wektor stanu po filtracji: gdzie K k+ jest macierzą wzmocnienia filtru o postaci [ -H y ] ~ y = ~ y + ~ k + k+/k Kk+ zk+ k= /k (7) T T K k + = G k+ kh [ HG k+ / kh + Vk+ ] / (8) Macierz kowariancji błędów estymacji G k+ wyznacza się z zaleŝności: T T k + = G k+ / k G k+ / kh [ HG k+ / kh + Vk+ ] HG k+ / k G (9) Z uwagi na nieliniowy charakter zagadnienia naleŝy w kaŝdym kroku czasu stosować procedurę iteracyjną, aŝ do uzyskania załoŝonej dokładności wyznaczenia estymaty ~ y k+. 3.. Istota metody przedziałowego uśredniania wyników pomiarów Istota metody przedziałowego uśredniania pomiarów zaproponowana w pracy polega na podziale całego okresu czasu, w którym wykonywany był eksperyment, na podprzedziały i w kaŝdym podprzedziale czasowym uśredniano wynik pomiaru, a otrzymaną wartość przypisano średniej wartości czasu w tym przedziale. Innymi słowy, zaproponowaną metodę wygładzania wyników pomiarów oparto na uśrednianiu temperatury w małych podprzedziałach czasowych wokół punktu środkowego podprzedziału, tzn.: n tk = t k,i (0) n i= Dla kaŝdej wartości średniej oszacowanie odchylenia standardowego moŝna zapisać w postaci: σ tk σ = () tk n Wartości oszacowanego odchylenia standardowego dla wartości średnich przyjmowano do dalszego procesu estymacji jako wartości błędów pomiarowych w krokach czasowych. 4. PRZYKŁADOWE WYNIKI BADAŃ W analizie numerycznej przyjęto materiał próbki o następujących cechach geometrycznych: średnica próbki d=7 mm, wysokość próbki.5 mm, Gęstość strumienia ciepła ogrzewającego pojedynczą próbkę wynosiła. q = 590 W/m Do rozwiązania zagadnienia bezpośredniego załoŝono następujące zaleŝności parametrów termofizycznych w funkcji temperatury : λ c ( t) =λ ( t) = c + c t+ c t = 500+ 5t + 0, t 0 0 +λ t+λ t = 08, + 0, 0t+ 0, 000t ()

ESTYMACJA PARAMETRÓW TERMOFIZYCZNYCH CIAŁ IZOTROPOWYCH ZA POMOCĄ... 77 Estymacje parametrów wykonano dla eksperymentu numerycznego, tzn. otrzymany rozkład temperatury z rozwiązania zagadnienia bezpośredniego zaburzano wg następującej zaleŝności: gdzie: zab i = i nzab zab t i - temperatura otrzymana w wyniku zaburzenia, nzab ti t t +σξ (3) - temperatura otrzymana z rozwiązania zagadnienia bezpośredniego, σ - załoŝony błąd (odchylenie standardowe) pomiaru, ξ - liczba z przedziału [-.576;.576] dla rozkładu normalnego i poziomu ufności 99 %. Na rys. przedstawiono otrzymane z rozwiązania zagadnienia bezpośredniego i zaburzone błędem 0.05 K przebiegi zmian temperatury powierzchni próbek w funkcji czasu. 60.00 Temperatura, C 40.00 0.00 Rys.. ZaleŜność mierzonej temperatury w węzłach (t krzywa górna na powierzchni grzanej i t 6 krzywa dolna na powierzchni zaizolowanej) w funkcji czasu Tabela. Przykładowe wyniki identyfikacji dla s=0,05k Wartości początkowe 6. WNIOSKI I UWAGI KOŃCOWE 0.00 400.00 800.00 Czas, s identyfikacja bez uśredniania identyfikacja z uśrednianiem ocena czas, s ocena czas, s λ 0 0.09 0.790 600 0.798 50 λ 0.0 0.00 470 0.099 90 λ 0.000 0.0009 500 0.00098 90 c 0 500 494.3 50 504. 60 c 0 5.00 450 4.99 0 c 0. 0.98 480 0.0 80 Metoda filtracji dynamicznej naleŝy do metod stochastycznie optymalnych i w wersji pierwotnej wykorzystywana była głównie do sterowania róŝnych procesów. W pracy zastosowano

78 S. KUCYPERA ją do rozwiązywania odwrotnych zagadnień współczynnikowych przewodzenia ciepła. Na podstawie wykonanych analiz moŝna stwierdzić, Ŝe umoŝliwia ona: jednoznaczne określenie najbardziej prawdopodobne wartości wyznaczanych parametrów, kontrolowanie dokładności obliczeń poprzez elementy macierzy kowariancji błędów, zastosowanie uśredniania wyników pomiarów w krokach czasowych, co pozwala znacznie skrócić czasy estymacji parametrów oraz zmniejszyć błędy estymacji o około n razy, co przy stosunkowo duŝej wartości n prowadzi do istotnego zwiększenia dokładności otrzymanych ocen. WaŜną zaletą zastosowanego uśredniania jest to, Ŝe jeŝeli w procesie estymacji osiągnięte zostają prawdziwe wartości estymowanego parametru, to wartości te niewiele zmieniają się mimo dalej prowadzonych obliczeń estymacji. LITERATURA. Kucypera S.: Optymalizacja eksperymentu w celu poprawienia dokładności wyników rozwiązania odwrotnego zagadnienia przewodzenia ciepła metodą hybrydową. Gliwice 005, ZN KMS nr 9, s. 6-66.. Legras. J.: Praktyczne metody analizy numerycznej. Warszawa: WNT, 974. 3. Taler J.: Teoria i praktyka identyfikacji procesów przepływu ciepła. Wrocław: Wyd. Ossolińskich, 995. 4. Modelowanie numeryczne pól temperatury. Praca zbiorowa pod red. J. Szarguta. Warszawa: WNT, 99. 5. Al-Khalidy N., Skorek J: Optimal dynamic filtration approach for inverse heat conduction problems with moving body. Inverse Problems in Engineering 997, vol. 4, s. 09-9, 6. Kucypera S., Skorek J.: Wyznaczanie temperaturowych zaleŝności właściwości cieplnych ciał stałych z wykorzystaniem metody filtracji dynamicznej. W: Materiały XI Sympozjum wymiany ciepła i masy. Gliwice-Szczyrk 00, s. 347-354 ESTIMATION OF THE THERMOPHYSICAL PARAMETERS OF ISOTROPIC SOLIDS BY MEANS OF THE DYNAMIC FILTER METHOD AND INTERVAL AVERAGING THE RESULTS OF MEASUREMENTS Summary. The actual values of the thermal parameters by means of dynamic filtration method are obtained approaching to decreasing of the covariance matrix of estimated errors. That is this matrix in particular her diagonal elements are lesser the estimates are more precise. It should be underline, that in the estimation process the norm of this matrix approaches the norm of the covariance matrix of the measurement errors. Hence it results, that the estimation errors are determined by measurement errors. In order to decreasing the measurement errors and to improve a precise of estimated parameters of thermophysical investigated material, the measurement results has been smoothed before estimation. Selected results of this analysis have been presented.