Классификация погрешностей измерения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

В практической жизни человек всюду имеет дело с измерениями. На каждом шагу встречаются измерения таких величин, как длина, объем, вес, время и др.

Измерения являются одним из важнейших путей познания природы человеком. Они дают количественную характеристику окружающего мира, раскрывая человеку действующие в природе закономерности. Все отрасли техники не могли бы существовать без развернутой системы измерений, определяющих как все технологические процессы, контроль и управление ими, так и свойства и качество выпускаемой продукций.

Отраслью науки, изучающей измерения, является метрология.

Слово "метрология" образовано из двух греческих слов: метрон - мера и логос - учение. Дословный перевод слова "метрология" - учение о мерах. Долгое время метрология оставалась в основном описательной наукой о различных мерах и соотношениях между ними. С конца 19-го века благодаря прогрессу физических наук метрология получила существенное развитие. Большую роль в становлении современной метрологии как одной из наук физического цикла сыграл Д.И. Менделеев, руководивший отечественной метрологией в период 1892 - 1907 гг.

Исторически первой системой единиц физических величин была принятая в 1791 г. Национальным собранием Франции метрическая система мер. Она не являлась еще системой единиц в современном понимании, а включала в себя единицы длин, площадей, объемов, вместимостей и веса, в основу которых были положены две единицы: метр и килограмм.

В 1832 г. немецкий математик К. Гаусс предложил методику построения системы единиц как совокупности основных и производных. Он построил систему единиц, в которой за основу были приняты три произвольные, независимые друг от друга единицы - длины, массы и времени. Все остальные единицы можно было определить с помощью этих трех. Такую систему единиц, связанных определенным образом с тремя основными, Гаусс назвал абсолютной системой. За основные единицы он принял миллиметр, миллиграмм и секунду.

В дальнейшем с развитием науки и техники появился ряд систем единиц физических величин, построенных по принципу, предложенному Гауссом, базирующихся на метрической системе мер, но отличающихся друг от друга основными единицами.



Понятие погрешности измерений

Непосредственной задачей измерения является определение значений измеряемой величины. В результате измерения физической величины с истинным значением Хист. мы получаем оценку этой величины Хизм. - результат измерений. При этом следует четко различать два понятия: истинные значения физических величин и их эмпирические проявления - действительные значения, которые являются результатами измерений и в конкретной измерительной задаче могут приниматься в качестве истинных значений. Истинное значение величины неизвестно и оно применяют только в теоретических исследованиях. Результаты измерений являются продуктами нашего познания и представляют собой приближенные оценки значений величин, которые находятся в процессе измерений. Степень приближения полученных оценок к истинным (действительным) значениям измеряемых величин зависит от многих факторов: метода измерений, использованных средств измерений и их погрешностей, от свойств органов чувств операторов, проводящих измерения, от условий, в которых проводятся измерения и т.д. Поэтому между истинным значением физической величины и результатом измерений всегда имеется различие, которое выражается погрешностью измерений.

Погрешность результата измерения -- отклонение результата измерения от истинного (действительного) значения измеряемой величины

Так как истинное значение измеряемой величины всегда неизвестно и на практике мы имеем дело с действительными значениями величин Хд, то формула для определения погрешности в связи с этим приобретает вид



Модели объекта и погрешности измерений

Задачей измерений является получение значений физической величины, характеризующей соответствующие свойства реального объекта измерений. Однако, вследствие того, что истинное значение измеряемой величины неизвестно, вводится некий идеализированный образ объекта измерений - модель объекта измерений, соответствующие параметры которой можно наилучшим образом представить в качестве истинного значения измеряемой величины. Модель реального объекта измерений обычно представляет собой некоторую его абстракцию и ее определение формируется на основе логических, физических и математических представлений. Пример - измерение площади комнаты. Представив пол комнаты в виде прямоугольника, ее площадь можно найти как произведение длины комнаты на ширину. Но если окажется, что ширина комнаты неодинакова по ее длине, то необходимо принять другую модель -- например, представить пол комнаты в виде трапеции и определять площадь уже по другой формуле.

Аналогично модели измерений вводится и понятие модели погрешности измерений. Например, деление погрешностей по их происхождению, свойствам, способам выражения и т.д. Так, для выражения случайных погрешностей чаще всего используются вероятностные модели. При этом случайная погрешность характризуется не одним значением, а тем диапазоном значений, в котором она может находиться с определенной вероятностью. Для выбранной модели погрешностей устанавливаются законы ее распределения и те параметры этих распределений, которые являются показателями погрешности, а также статистические методы оценки этих параметров по результатам измерений. Подробнее модели погрешности измерений будут рассмотрены ниже.

Источники погрешности измерений

Погрешность результата измерения имеет много составляющих, каждая из которых обусловлена различными факторами и источниками. Типичный подход к анализу и оцениванию погрешностей состоит в выделении этих составляющих, их изучении по отдельности и суммировании по принятым правилам. Определив количественные параметры всех составляющих погрешности и зная способы их суммирования, можно правильно оценить погрешность результата измерений и при возможности скорректировать его с помощью введения поправок.

Примеры источников появления погрешностей измерений:

· неполное соответствие объекта измерений принятой его модели;

· неполное знание измеряемой величины;

· неполное знание влияния условий окружающей среды на измерение;

· несовершенное измерение параметров окружающей среды;

· конечная разрешающая способность прибора или порог его чувствительности;

· неточность передачи значения единицы величины от эталонов к рабочим средствам измерений;

· неточные знания констант и других параметров, используемых в алгоритме обработки результатов измерения;

· аппроксимации и предположения, реализуемые в методе измерений;

· субъективная погрешность оператора при проведении измерений;

· изменения в повторных наблюдениях измеряемой величины при очевидно одинаковых условиях и другие.

Группируя перечисленные выше и другие причины появления погрешностей измерений, их можно разделить на погрешности метода измерений, средств измерений (инструмента) и оператора, проводящего измерения. Несовершенство каждого этого компонента измерения вносит вклад в погрешность измерения. Поэтому в общем виде погрешность можно выразить следующей формулой

где DМ - методическая погрешность (погрешность метода); DИ - инструментальная погрешность (погрешность средств измерений); DЛ - личная (субъективная) погрешность.

Основные причины возникновения инструментальной погрешности приведены в разделе о средствах измерений.

Методическая погрешность возникает из-за недостатков используемого метода измерений. Чаще всего это является следствием различных допущений при использовании эмпирических зависимостей между измеряемыми величинами или конструктивных упрощений в приборах, используемых в данном методе измерений.

Субъективная погрешность связана с такими индивидуальными особенностями операторов, как внимательность, сосредоточенность, быстрота реакции, степень профессиональной подготовленности. Такие погрешности чаще встречаются при большой доле ручного труда при проведении измерений и почти отсутствуют при использовании автоматизированных средств измерений.

Классификация погрешностей измерений

На процесс измерения и получение результата измерения оказывает воздействие множество факторов: характер измеряемой величины, качество применяемых средств измерений, метод измерений, условия измерения (температура, влажность, давление и т.п.), индивидуальные особенности оператора (специалиста, выполняющего измерения) и др. Под влиянием этих факторов результат измерений будет отличаться от истинного значения измеряемой величины. Погрешности измерений оказывают влияние на результаты контроля и испытания образцов продукции. При контроле продукции, параметры качества которых находятся близко к границе допускаемых значений, из-за погрешности измерений часть годных изделий может быть забракована (вероятности ошибок контроля первого рода - Р1) и часть бракованных изделий может быть принята как годные (ошибки контроля второго рода - Р2). Вероятности ошибок первого и второго рода являются критериями достоверности контроля. Характеристики погрешности измерений должны выбираться при контроле образцов продукции в соответствии с требованиями достоверности контроля.

В зависимости от возникновения и различных факторов, связанных с этим погрешности делятся на две основные группы:

1. Погрешности по форме числового выражения

Числовое выражение - это такое выражение, которое составлено из чисел, знаков математических действий и скобок. Это математическая формула, подразумевающая определенное число, Например, выражение 2+2 подразумевает число 4. В свою очередь погрешности по форме числового выражения делятся на три группы

а) Абсолютные погрешности - ДX является оценкой абсолютной ошибки измерения. Величина этой погрешности зависит от способа её вычисления, который, всвою очередь, определяется распределением случайной величины Xmeas. При этом равенство: где Xtrue - истинное значение, а Xmeas - измеренное значение, должно выполняться с некоторой вероятностью близкой к 1. Если случайная величина Xmeas распределена по нормальному закону, то, обычно, за абсолютную погрешность принимают её среднеквадратичное отклонение. Абсолютная погрешность измеряется в тех же единицах измерения, что и сама величина. Например, вагон массой 50 т измерен с абсолютной погрешностью ± 50 кг, относительная погрешность составляет ± 0,1 %. Она не всегда является информативной. Например, абсолютная погрешность 0,01 мм может быть достаточно большой при измерениях величин в десятые доли миллиметра и малой при измерениях величин, размеры которых превышают несколько метров.

б) Относительные погрешности - отношение абсолютной погрешности к тому значению, которое принимается за истинное:

Относительная погрешность является безразмерной величиной, либо измеряется в процентах. Она является более информативной величиной, так как под ней понимают отношение абсолютной погрешности измерения к ее истинному значению (или математическому ожиданию). Именно относительная погрешность используется для характеристики точности измерения.

в) Приведенная погрешность - относительная погрешность, выраженная отношением абсолютной погрешности средства измерений к условно принятому значению величины, постоянному во всем диапазоне измерений или в части диапазона.

- если шкала прибора односторонняя, т.е. нижний предел измерений равен нулю, то Xn определяется равным верхнему пределу измерений;

- если шкала прибора двухсторонняя, то нормирующее значение равно ширине диапазона измерений прибора.

Приведенная погрешность - безразмерная величина (может измеряться в процентах).

Погрешности по закономерности проявления

Это погрешности, которые вызываются несовершенством измерительных средств, нестабильностью условий проведения измерений, несовершенством самого метода и методики измерений, недостаточным опытом и несовершенством органов чувств человека, выполняющего измерения, а также другими факторами.

В зависимости от возникновения и различных факторов, связанных с этим погрешности делятся на две основные группы:

Систематические погрешности - остается постоянной или изменяется по определенному закону при повторных измерениях одной и той же величины.

Если известны причины, вызывающие появление систематических погрешностей, то их можно обнаружить и исключить из результатов измерений. Систематические погрешности при измерении одним и тем же методом и одними и теми же измерительными средствами всегда имеют постоянные значения.

Постоянные систематические погрешности не влияют на значения случайных отклонений измерений от средних арифметических, поэтому их сложно обнаружить статистическими методами. Анализ таких погрешностей возможен только на основании априорных знаний о погрешностях, получаемых, в частности, при поверке средств измерений. Например, при поверке средств измерений линейных величин измеряемая величина обычно воспроизводится образцовой мерой (концевой мерой длины), действительное значение которой известно. Систематические погрешности приводят к искажению результатов измерений и потому должны выявляться и учитываться при оценке результатов измерений. Полностью систематическую погрешность исключить практически невозможно; всегда в процессе измерения остается некая малая величина, называемая неисключенной систематической погрешностью. Эта величина учитывается путем внесения поправок.

В свою очередь систематические погрешности делятся на две большие группы:

- и по виду источника.

- по характеру проявления;

Вид источника

Вид источника вызывающего погрешность может быть различен. Основные факторы, его вызывающие могут быть:

а) методические;

б) инструментальные;

в) субъективные;

г) личностные.

Методические.

Происходят вследствие ошибок или недостаточной разработанности метода измерений. Сюда же можно отнести неправомерную экстраполяцию свойства, полученного в результате единичного измерения, на весь измеряемый объект. Например, принимая решение о годности вала по единичному измерению, можно допустить ошибку, поскольку не учитываются такие погрешности формы, как отклонения от цилиндричности, круглости, профиля продольного сечения и др. Поэтому для исключения такого рода систематических погрешностей в методике измерений рекомендуется проведение измерений в нескольких местах деталей и взаимно-перпендикулярных направлениях. К методическим погрешностям относят также влияние инструмента на свойства объекта (например, значительное измерительное усилие, изменяющее форму тонкостенной детали) или погрешности, связанные с чрезмерно грубым округлением результата измерения.

Инструментальные.

Связаны с погрешностями средств измерения, вызванными погрешностями изготовления или износом составных частей измерительного средства. Инструментальные погрешности, присущие конструкции прибора, могут быть легко выявлены из рассмотрения кинематической, электрической или оптической схемы. Например, взвешивание на весах с коромыслом обязательно содержит погрешность, связанную с неравенством длин коромысла от точек подвеса чашек до средней точки опоры коромысла. В электрических измерениях на переменном токе обязательно будут погрешности от сдвига фаз, который появляется в любой электрической цепи. В оптических приборах наиболее частыми источниками систематической погрешности являются аберрации оптических систем и явления параллакса. Общим источником погрешностей в большинстве приборов является трение и связанные с ним наличие люфтов, мертвого хода, свободного хода, проскальзывания.

Способы устранения или учета инструментальных погрешностей достаточно хорошо известны для каждого типа прибора. В метрологии процедуры аттестации или испытаний часто включают в себя исследования инструментальных погрешностей. В ряде случаев инструментальную погрешность можно учесть и устранить за счет методики измерений. Например, неравноплечесть весов можно установить, поменяв местами объект и гири. Аналогичные приемы существуют практически во всех видах измерения. Устранение погрешностей приборов от старения или износа, как правило, проводится по результатам поверки, когда устанавливается погрешность по истечении какого-либо длительного времени хранения или эксплуатации. В ряде случаев достаточно почистить прибор, но иногда требуется ремонт или перекалибровка шкалы. Например, при появлении систематических погрешностей во взвешивании на весах удается вернуть им работоспособность обычным техническим обслуживанием - регулировкой и смазкой. При более серьезном старении приходится переполировывать трущиеся детали или заменять сопрягаемые детали. Одним из методов обнаружения погрешности может быть замена средства измерений на аналогичное в случае, если оно предположительно является источником погрешности.

Подобным образом можно обнаружить погрешность, вызванную внешними условиями: например, замена поверхности, на которую установлено измерительное средство, на более жесткую. Отдельное место в инструментальных погрешностях занимает неправильная установка и исходная регулировка средства измерения.

Многие приборы имеют встроенные указатели уровня. Это значит, что перед измерением нужно отгоризонтировать прибор. Причем, такие требования предъявляются не только к средствам измерений высокой точности, но и к рутинным приборам массового использования.

Например, неправильно установленные весы будут систематически «обвешивать» покупателя, на гониометре невозможно работать без тщательного горизонтирования отсчетного устройства. В приборах для измерения магнитного поля весьма существенным может оказаться ориентация его относительно силовых линий поля Земли. Озонометры нужно очень тщательно ориентировать по Солнцу. Многие приборы требуют установки по уровню или по отвесу. Если двухплечие весы не установлены горизонтально, нарушаются соотношения длин между коромыслами. Если маятниковые механизмы или грузопоршневые манометры установлены не по отвесу, то показания таких приборов будут сильно отличаться от истинных.

Появление погрешности можно обнаружить статистически, нанося с заданной периодичностью результаты измерений на бумагу с заданными границами (например, предельными размерами). Устойчивое движение результата измерений в сторону одной из границ будет означать появление инструментальной погрешности и необходимости вмешательства в технологический процесс. Для исключения инструментальной погрешности в производственных условиях проводят проверку средств измерений, устраняют те причины, которые вызваны воздействиями окружающей среды, сами измерения проводят в строгом соответствии с рекомендуемой методикой, принимая в необходимых случаях меры по ее совершенствованию.

Среди инструментальных погрешностей в отдельную группу выделяются погрешности схемы, не связанные с неточностью изготовления средств измерения и обязанные своим происхождением самой структурной схеме средств измерений. Исследование инструментальных погрешностей является предметом специальной дисциплины - теории точности измерительных устройств.

в) Субъективные. Вызванным воздействием окружающей среды и условий измерений: температура (например, измерения еще не остывшей детали), вибрация, нежесткость поверхности, на которую установлено измерительное средство, метеорологические условия и т. п. Также к этой категории можно отнести погрешности, обусловленные неправильной установкой и взаимным расположением средств измерения, являющихся частью единого комплекса, несогласованностью их характеристик, влиянием внешних температурных, гравитационных, радиационных и других полей, нестабильностью источников питания, несогласованностью входных и выходных параметров электрических цепей приборов и так далее.

Влияние температуры - наиболее распространенный источник погрешности при измерениях. Поскольку от температуры зависит длина тел, сопротивление проводников, объем определенного количества газа, давление насыщенного пара индивидуальных веществ, то сигналы со всех видов датчиков, где используются упомянутые физические явления, будут изменяться с изменением температуры.

Существенно, что сигнал сдатчика не только зависит от абсолютного значения температуры, но от градиента температуры в том месте, где расположен датчик. Еще одна из причин появления «температурной» систематической погрешности - это изменение температуры в процессе измерения. Указанные причины существенны при косвенных измерениях, т. е. в тех случаях, когда нет необходимости измерять температуру как физическую величину. Тем не менее, в собственно температурных измерениях необходимо тщательно исследовать показания приборов в различных температурных интервалах. Например, результаты измерения теплоемкости, теплопроводности, теплотворной способности топлива могут сильно искажаться от различного рода температурных воздействий. Учитывая большое влияние температуры на физические свойства материалов и, соответственно, на показания приборов, особое внимание следует обращать на температурные условия в тех комнатах, лабораториях и зданиях, где проводятся градуировочнные или поверочные работы. Здесь необходимо тщательно следить за отсутствием тепловых потоков, градиентов температуры, однородностью температуры окружающей среды и измерительного прибора. Для того чтобы избежать влияния этих факторов на измерения, приборы длительное время выдерживают в термостатированном помещении, прежде чем начинать какие-либо работы. Для особо точных измерений иногда используют дистанционные манипуляторы, чтобы исключить тепловые помехи, создаваемые операторами. Для большинства приборов при испытаниях на право серийного выпуска программа испытаний обязательно содержит исследование показаний прибора (одного или нескольких образцов) в зависимости от температуры.

Влияние магнитных или электрических полей сказывается не только на средствах измерения электромагнитных величин. В зависимости от принципа действия прибора наведенная ЭДС или токи Фуко могут исказить показания любого датчика, выходным сигналом которого служит напряжение, ток, сопротивление или электрическая емкость. Таких приборов существует великое множество, особенно в тех случаях, когда приборы имеют цифровой выход. Аналогово-цифровые преобразователи иногда начинают регистрировать сигналы радиочастотных или еще каких-либо электрических полей. Очень часто электромагнитные помехи попадают в прибор по сети питания. Выяснить причины появления таких ложных сигналов, научиться вводить поправки в измерения при наличии электромагнитных помех - это одна из важных проблем метрологии и измерительной техники. Особенно важен рассматриваемый фактор появления субъективных погрешностей в больших городах, где хорошо поставлена связь, телевидение, радиовещание и т.п. Уровень электромагнитного излучения бывает настолько высоким, что, например, вблизи мощного телецентра может загореться низковольтная лампочка, если ее соединить с проволочным контуром без источника питания. Тот же эффект можно наблюдать в зоне действия радиолокаторов вблизи какого-либо аэропорта. О том, что этот фактор может существенно влиять на показания измерительных приборов, свидетельствует тот факт, что буквально за последние несколько лет появились возможности уверенной радиотелефонной связи, а также уверенного приема спутникового телевидения. Это означает, что уровень сигнала в окружающем нас пространстве достаточно высок и легко регистрируется соответствующей техникой. Этот же сигнал будет накладываться на сигналы, поступающие с датчиков измерительных приборов.

Еще один интересный случай появления систематических погрешностей при измерениях связан с измерительными приборами на кораблях. Много лет назад опытными мореплавателями было установлено, что если корабль идет долгое время курсом «норд» или «зюйд» некоторые приборы начинают показывать неверные результаты, т. е. приобретают какую-то систематическую погрешность. Причина этого была выяснена довольно точно: корабль намагничивается от магнитного поля Земли и при дальнейшем изменении курса сохраняет остаточную намагниченность. В наше время это хорошо исследованный эффект. Во время мировой войны суда специально размагничивали, чтобы избежать срабатывания магнитных мин. Сейчас в ряде стран, в том числе и у нас, созданы корабли науки, которые либо делаются из немагнитных материалов, либо персонал тщательно следит за намагниченностью корпуса. Такие суда осуществляют дальнюю и космическую связь, занимаются экологическими измерениями, исследуют озоновый слой Земли, исследуют прохождения радиоволн и выполняют еще целый ряд необходимых функций.

Личные погрешности. Обусловлены индивидуальными особенностями наблюдателя. На результаты измерений непосредственное влияние оказывает квалификация персонала и индивидуальные особенности человека, работающего на приборе. Для полной реализации возможностей измерительного прибора или метода предела для совершенствования не существует. В главе, посвященной эталонам, изложена история совершенствования эталона длины. На таком уровне обычных инженерных знаний недостаточно, по этой причине процесс измерения ставят рядом с искусством. Понятно, что получить информацию о результатах измерений состава атмосферы на Венере, расшифровать ее и оценить погрешность может только очень квалифицированный человек. С другой стороны, некоторые измерения, например температуры тела человека, может выполнить любой, даже неграмотный человек.

На погрешности измерений влияют самые разнообразные особенности человека. Известно, что время реакции на звук, на свет, на запах, на тепло у каждого человека разное. Хорошо известно, что дискретные кадры в кино или в телевизоре, следующие 25 раз в секунду, воспринимаются наблюдателем как непрерывная картина. Из этого следует, что между откликом прибора и реакцией человека временной интервал в 1/25 секунды не может быть зарегистрирован.

Еще одним наглядным примером влияния оператора на результат измерения служат измерения цвета. Человеческий глаз имеет два аппарата зрения - дневной и сумеречный. Дневной аппарат представляет собой комбинацию из красных, зеленых и синих рецепторов. У большой части людей наблюдаются отклонения от средних статистических характеристик - хорошо известный дефект, называемый в обиходе дальтонизмом. У человека может ненормально функционировать либо какой-нибудь рецептор, либо какой-нибудь аппарат зрения. Принято проверять на правильность цветовосприятия только водителей транспорта. Обычный персонал, занимающийся измерениями, никто на цветовосприятие не проверяет. Это может привести к неверным измерениям координат цвета или температуры пирометром, т. е. в тех случаях, когда используются визуальные методы оценки яркости или цвета. Известно также, что у человека цветовосприятие может измениться с возрастом. Это связано с тем, что стекловидное тело глаза с возрастом желтеет, в результате чего цвет одним и тем же человеком воспринимается с годами по-разному. Некоторые художники, восстанавливавшие свои собственные картины через десятки лет, изображали все в синих тонах.

Личностное восприятие человеком результата измерения в большой степени определяется также опытом работы. Например, при измерении состава сплавов визуальным стилометром опыт работы является определяющим в получении достоверного и точного результата. Опытный оператор по появлению спектральных линий в поле зрения прибора может определить не только тип сплава, но и количественное содержание в нем многих элементов.

По характеру своего поведения в процессе измерения систематические погрешности подразделяются на:

а) переменные;

б) постоянные;

в) динамические и статические;

г) изменяющиеся по сложному закону

Переменные. Систематическими переменными погрешностями называют такие, которые в процессе обработки закономерно изменяются сообразно времени, т. е. в зависимости от числа изготовленных изделий. К этой группе относится погрешность, вызываемая износом режущего инструмента, и заблуждение, обусловленная тепловыми деформациями элементов технологической системы в период работы станка.

б) Постоянные. Постоянные систематические погрешности возникают, например, при неправильной установке начала отсчета, неправильной градуировке и юстировке средств измерения и остаются постоянными при всех повторных наблюдениях. Поэтому, если уж они возникли, их очень трудно обнаружить в результатах наблюдений. Они подразделяются на:

- Прогрессивные. Возникают, например, при взвешивании, когда одно из коромысел весов находится ближе к источнику тепла, чем другое, поэтому быстрее нагревается и удлиняется. Это приводит к систематическому сдвигу начала отсчета и к монотонному изменению показаний весов.

- Периодические. Присущи измерительным приборам с круговой шкалой, если ось вращения указателя не совпадает с осью шкалы.

Динамические и статические. Динамические - это погрешности средств измерений, возникающие дополнительно при измерении переменной физической величины и обусловленная несоответствием его реакции на скорость изменения входного сигнала. Статические- погрешность результата измерений, свойственная условиям статического измерения, то есть при измерении постоянных величин после завершения переходных процессов в элементах приборов и преобразователей.

Также динамическими погрешностями называют разность между погрешностью средства измерения в динамическом режиме, т. е. при измерении переменной во времени величины, и его статической погрешностью, соответствующей значению величины в данный момент. Статическая погрешность характеризуется предельной погрешностью средства измерений при установившемся состоянии его элементов, динамическая погрешность -- погрешностями средства измерений с учетом движения его элементов, действующих на них сил, изменения параметров при неустановившемся состоянии его элементов. Статические и динамические погрешности относятся к погрешностям результата измерений. В большей части приборов статическая и динамическая погрешности оказываются связаны между собой, поскольку соотношение между этими видами погрешностей зависит от характеристик прибора и характерного времени изменения величины.

Все остальные виды систематических погрешностей принято называть погрешностями, изменяющимися по сложному закону.

Случайные погрешности

Случайные погрешности - это погрешности, принимающие при повторных измерениях различные, независимые по знаку и величине значения, не подчиняющиеся какой-либо закономерности. Случайные погрешности, получаемые при одинаковых или почти одинаковых условиях, обусловливаются механическими сотрясениями, случайными колебаниями температуры, вибрациями, помехами и т. д.

Случайные погрешности относятся к случайным величинам (событиям, явлениям).

В отличие от систематических погрешностей случайные погрешности нельзя исключить из результатов измерений. Однако их влияние может быть уменьшено путем применения специальных способов обработки результатов измерений, основанных на положениях теории вероятности и математической статистики.

Причин, вызывающих случайные погрешности, может быть много; например колебание припуска на обработку, механические свойства материалов, посторонние включения, точность установки деталей на станок, точность средства измерения в заготовке, изменение измерительного усилия крепления детали на станке, силы резания и др.

Как правило, индивидуальное влияние каждой из этих причин на результаты измерения невелико и не поддается оценке, тем более что, как всякое случайное событие, оно в каждом конкретном случае может произойти или нет.

Для случайных погрешностей характерен ряд условий:

- малые по величине случайные погрешности встречаются чаше, чем большие;

- отрицательные и положительные относительно средней величины измерений, равные по величине погрешности, встречаются одинаково часто;

- для каждого метода измерений есть свой предел, за которым погрешности практически не встречаются (в противном случае эта, погрешность будет грубым промахом).

Влияние случайных погрешностей выражается в разбросе полученных результатов относительно математического ожидания, поэтому количественно наличие случайных погрешностей хорошо оценивается среднеквадратическим отклонением Выявление случайных погрешностей особенно необходимо при точных, например, лабораторных измерениях.

Для этого используют многократные измерения одной и той же величины, а их результаты обрабатываются методами теории вероятностей и математической статистики. Это позволяет уточнить результаты выполненных измерений. В силу вероятностного характера случайных погрешностей они могут быть оценены статистическими методами. Некоторые из наиболее общих методов будут рассмотрены ниже.

Три человека делают по n выстрелов в мишень. Попадания первого стрелка оказались выше и правее “яблочка”. Отклонение среднего попадания от "яблочка" представляет собой систематическую погрешность. Эта погрешность могла быть вызвана неисправным прицелом, ветром, неправильным положением винтовки и т. д. Независимо от причины, такую погрешность можно избежать или сделать на нее поправку регулировкой прицела. Второй стрелок разбросал свои выстрелы по всему полю мишени . В этом случае выстрелы свободны от систематической погрешности (среднее попадание в центре "яблочка"), но имеют большие случайные погрешности.

Эти погрешности могли быть вызваны порывами ветра, плохими патронами, низкой квалификацией стрелка и т. д. Независимо от причины избежать такие погрешности введением поправки невозможно. Эти погрешности можно лишь учесть и описать статистическими методами. Третий стрелок сделал все выстрелы точно в центр мишени. Этот случай представляет собой точную стрельбу, в которой отсутствуют систематические погрешности, промахи и имеется незначительная случайная погрешность. Поскольку случайные погрешности имеют вероятностный характер, то они могут быть описаны как случайные величины. В связи с этим, прежде чем перейти к изучению случайных погрешностей и методов их определения, напомним кратко основные характеристики случайных величин. Случайной величиной будем называть такую величину, которая в результате опыта может принимать различные (случайные) числовые значения.

Они делятся на:

а) Предельные. Называют такие наибольшие значения по абсолютной величине случайной погрешности, появление которых при данных условиях измерений маловероятно. Установлено, что случайная погрешность измерения может превышать удвоенную среднюю квадратическую погрешность в 5 случаях из 100 и утроенную среднюю квадратическую погрешность в 3 случаях из 1000. Поэтому за предельную погрешность принимают утроенную среднюю квадратическую погрешность, т. е.

б) Вероятные. Называют такие значения случайных погрешностей, величины которых больше или меньше по абсолютной величине погрешности равновозможны.

в) Средние. Арифметические погрешности средние из ряда результатов измерений физической величины одинакового достоинства есть наиболее вероятное значение измеряемой физической величины. При неограниченном увеличении числа измерений и в отсутствии систематических погрешностей арифметическое среднее стремится к истинному значению измеряемой величины. Дисперсия среднего арифметического ряда измерений всегда имеет меньшую погрешность, чем погрешность каждого определенного измерения. Из этого следует, что если необходимо повысить точность результата (при исключенной систематической погрешности) в 2 раза, то количество измерений надо увеличить в 4 раза.

г) Среднеарифметические. Средние арифметические погрешности единичных измерения это обобщенная характеристика рассеяния отдельных результатов равноточных независимых измерений, вычисляемая как среднее арифметическое абсолютных значений разностей результатов измерений и арифметического среднего этих измерений. Если число измерений более 30, то средняя арифметическая погрешность = 0.8 * . Пусть l1, l2, l3, …, ln - результаты измерений некоторой величины. Х - истинное значение этой величины. Тогда истинные погрешности



d1 = l1 - Х;

d2 = l2 - Х;

d3 = l3 - Х.

Тогда:

dп = ln - Х.

Сумма этих равенств даёт:

d1 + d2 + d3 +...+dп = l1 + l2 + l3 +...+lп - пХ,

т.е.:

[d] = [l] - пХ.

Разделив на n, запишем согласно третьему свойству случайных погрешностей:

lim (d1 + d2 + d3 +…+dп)/п = 0

Или в другой записи будем иметь

lim [d]/п = 0,

Из этого выражения видно, что арифметическая середина может быть принята за истинное значение измеренной величины, и названа вероятнейшим значением измеряемой величины.

д) Среднеквадратичные. Средние квадратические погрешность единичных измерения это обобщенная характеристика рассеяния отдельных результатов равноточных независимых измерений, вычисляемая как квадратный корень из отношения:

- числитель - сумма квадратов отклонений результатов измерений от арифметического среднего этих измерений;

- знаменатель - количество измерений минус 1.

Если число измерений более 30, то средняя квадратическая погрешность = 1.25. При оценке точности данного ряда равноточных измерений l1, l2, l3 ,…, ln одной и той же величины Х, сопровождавшихся случайными погрешностями d1, d2, d3, …, dn, в геодезии пользуются средней квадратической погрешностью, введённой Гауссом,

Грубые промахи

Грубые промахи (погрешности) - это погрешности, не характерные для технологического процесса или результата, приводящие к явным искажениям результатов измерения.

Наиболее часто они допускаются неквалифицированным персоналом при неправильном обращении со средством измерения неверным отсчетом показаний, ошибками при записи или вследствие внезапно возникшей посторонней причины при реализации технологических процессов обработки деталей. Они сразу видны среди полученных результатов, так как полученные значения отличаются от остальных значений совокупности измерений.

Если в процессе измерений удается найти причины, вызывающие существенные отличия, и после устранения этих причин повторные измерения не подтверждают подобных отличий, то такие измерения могут быть исключены из рассмотрения.

Но необдуманное отбрасывание резко отличающихся от других результатов измерений может привести к существенному искажению характеристик измерений.

Иногда при обработке результатов измерений учет всех обстоятельств, при которых они были получены, не представляется возможным.

В таком случае при оценке грубых промахов приходится прибегать к обычным методам проверки статистических гипотез.

Проверяемая гипотеза состоит в утверждении, что результат измерений X не содержит грубой погрешности, а является одним из значений случайной величины. Обычно проверяют наибольшие и наименьшее Х значения результатов измерений.

погрешность измерение физический величина



Заключение

Очень широко среди практиков распространено мнение, что все затруднения с вероятностной оценкой погрешности объясняются лишь их слабой подготовкой в области математической статистики и теории вероятностей. Все необходимые для этого задачи, дескать, давно решены в теории вероятностей и теории случайных процессов. Стоит лишь как следует овладеть премудростью этих наук и все сложности разрешатся сами собой. Но это верно лишь отчасти. Очень многое применительно к нуждам оценки погрешностей еще ждет своей разработки.

Так, например, нельзя же ожидать, что для всего разнообразия законов распределения погрешностей математики дадут таблицы квантилей. Такие таблицы заняли бы целый том. Нужно какое-то другое решение, например, в виде приближенных формул, а такие формулы нужно разработать. Подобное положение наблюдается и с методикой суммирования погрешностей. Строгое математическое решение в пике многомерного распределения для практики бесполезно. То же самое относится и к имитационному моделированию но методу Монте-Карло, так как оно не может дать общего решения, а численные решения всякий раз должны проводиться заново. Нужны упрощенные, практические методы. Это особенно относится к расчету погрешности косвенных измерений, где из-за математической сложности необходимо ограничиться самыми примитивными методами.

Не лучше положение и со сравнительной эффективностью различных оценок центра, рассеянием оценок контрэксцесса, энтропийного коэффициента и энтропийного значения, исключением промахов при распределениях, отличных от нормального. Даже такой, казалось бы, классический спрос математической статистики, как оптимальное число интервалов группирования экспериментальных данных для построения полигона или гистограммы, оказывается, имеет почти столько же «оптимальных» решений, сколько излагающих его авторов. Всюду рекомендуемое использование критериев согласия для идентификации формы распределения практически не позволяет произвести желаемой идентификации при тех данных, которыми исследователь фактически располагает.

Подобный перечень как теоретических, так и практических задач можно было бы дать по обработке однофакторных и многофакторных экспериментов. Здесь также большое количество нужных для практики задач в области разработки удобных методов описания параметров многомерного мениска погрешностей при многофакторном эксперименте и в использовании так называемых «робастных», т. е. не зависящих от вида закона распределения, устойчивых методов оценки параметров модели и исключения промахов, которые позволяют устранить неустойчивость при получении решений МНК для многомерных задач.

Тем не менее, дальнейшая разработка устойчивых, не зависимых от вида распределения методов, представляет собой одно яз наиболее перспективных направлений развития методов обработки данных. На основе существующих методов уже сейчас могут быть созданы удобные программы для обработки данных исследования на ЭВМ.

Особого внимания заслуживает анализ путей повышения эффективности измерительного эксперимента. Это прежде всего разработка шкалы затрат на подготовку, постановку и проведение эксперимента и шкалы достигаемого эффекта с учетом как параметров мениска погрешностей, так и протяженности варьирования факторов. Естественно, что оценка результата сложного многофакторного эксперимента одним числом крайне примитивна. Здесь нужен системный, комплексный подход, своеобразная квалиметрия процесса измерения, в какой-то степени аналогичная квалиметрии СИ.

Одним словом, нерешенных вопросов в области оценки погрешностей результатов измерений вполне достаточно. Эти трудные и неблагодарные задачи еще ожидают энтузиастов для их разрешения.

Список литературы

1. Тюрин Н. И. Введение в метрологию. - М., Издательство Стандартов, 1973.

2. Кудряшов Л. С., Гуринович Г. В., Рензяева Т. В. Метрология, стандартизация, сертификация и управление качеством пищевой продукции. Учебное пособие. - Кемерово, 1997.

3. Бурдук Г. Д. Основы метрологии. - М., 1975.

4. Козлов М. Г. Метрология и стандартизация

Размещено на Allbest.ru

...