Меню

Прямые измерения с многократными наблюдениями лабораторная работа



Стандартная обработка результатов прямых измерений с многократными наблюдениями

«Стандартная обработка результатов прямых измерений с многократными

наблюдениями»

по дисциплине
«Метрология, стандартизация и сертификация»

допуСК К защите:

«___» ______ 20__ г.

ОтметкИ о защите:

«__» _____ 20__ г.

Целями данной работы являются:

· Ознакомление с методикой выполнения прямых измерений с многократными наблюдениями.

· Получение в этом случае навыков стандартной обработки результатов наблюдений, оценивания погрешностей и представления результатов измерений.

2. ПРИМЕНЯЕМОЕ ОБОРУДОВАНИЕ

Компьютерные модели приборов:

1. Магнитоэлектрический вольтамперметр.

2. Электронный цифровой мультиметр.

3. Универсальный источник питания.

4. Делитель напряжения.

5. Индикатор устройства обработки измерительной информации.

6. Элементы управления устройством обработки измерительной информации.

3. СтруктурА лабораторного стенда

Лабораторный стенд представляет собой LabVIEW компьютерную модель, располагающуюся на рабочем столе персонального компьютера. На стенде находятся модели электронного цифрового мультиметра, модель устройства цифровой обработки измерительной информации (УЦОИИ), модель УИП и модель делителя напряжения.

Рис. 1.3.1. Вид модели лабораторного стенда на рабочем столе компьютера при выполнении лабораторной работы № 1электронный цифровой мультиметр, 2-универсальный источник питания, 3-делитель напряжения, 4-индикатор устройства обработки измерительной информации, 5-элементы управления устройством обработки измерительной информации).

При выполнении работы модели средств измерений и вспомогательных устройств служат для решения описанных ниже задач.

Модель электронного цифрового мультиметра используется для прямых измерений постоянного электрического напряжения методом непосредственной оценки.

В процессе выполнения работы измеряется постоянное напряжение, значение которого лежит в диапазоне от 2 до 30 мВ. В этом случае для проведения измерений может подойти или цифровой вольтметр или компенсатор (потенциометр). Однако выполнять серию из нескольких десятков наблюдений с помощью компенсатора крайне неудобно. Поэтому в работе используется цифровой измеритель постоянного напряжения, а для уменьшения трудоемкости измерений выбран такой режим его работы, когда по стандартному интерфейсу осуществляется автоматическая передача результатов наблюдений от модели цифрового мультиметра к модели цифрового устройства обработки измерительной информации (рис. 1.3.2).

Рис. 1.3.2 Схема соединения приборов при выполнении работы

Модель УЦОИИ используется для моделирования следующих процессов:

— автоматический сбор измерительной информации от цифрового мультиметра;

— цифровая обработка собранной измерительной информации по заданному закону;

— отображение результатов обработки измерительной информации на экране индикатора.

Модель делителя напряжения используется при моделировании работы делителя с коэффициентом деления К=1:500 при классе точности, равном 0,01, входном сопротивлении не менее 1 Мом, выходном не более 1 кОм и возможностью работы в цепях постоянного тока при входном напряжении, не превышающем 100 В.

4. ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ

Задание 1. Выполнение многократных независимых наблюдений в

1. С помощью регулятора выходного напряжения УИП установить на его выходе напряжение в диапазоне от 1 В до 15 В. Напряжение на выходе делителя напряжение будет, соответственно, в пятьсот раз меньше.

2. Нажатием на кнопку «Произвести наблюдения» на лицевой панели устройства, запустить режим сбора данных. УЦОИИ начнет получение измерительной информации от цифрового мультиметра, причем, результаты будут, по мере поступления, отображаться на графическом индикаторе устройства.

3. После окончания сбора данных изучить результаты наблюдений, представленные на графическом индикаторе.

Задание 2 . Выполнение автоматизированной стандартной процедуры обработки результатов многократных независимых наблюдений.

1. Оценить среднее арифметическое и среднее квадратическое отклонение результатов многократных наблюдений для чего:

1.1. С помощью расположенной на лицевой панели УЦОИИ кнопки «Перейти к обработке» запустить режим автоматизированной стандартной обработки ряда наблюдений (УЦОИИ проводит обработку в точном соответствии с методикой, описанной в разделе 2 настоящей работы)

1.2. Дождаться появления в окне УЦОИИ результатов обработки, а именно: значения среднего арифметического результатов наблюдений, оценки среднего квадратического отклонения результатов наблюдений и оценки среднего квадратического отклонения результата измерения.

1.3. Записать в отчет показания УЦОИИ, результаты обработки, а также сведения о классе точности цифрового мультиметра.

2. Проверить по критерию Пирсона гипотезу о нормальности закона распределения результатов наблюдений:

2.1. С помощью расположенной на лицевой панели УЦОИИ кнопки «Продолжить» запустить режим построения гистограммы. УЦОИИ построит гистограмму, которая будет отображена на его графическом индикаторе. На цифровых индикаторах, расположенных рядом, будут индицироваться минимальный и максимальный из полученных результатов наблюдений, а также количество интервалов разбиения, выбранное для построения гистограммы

2.2. Продолжить проверку, установив в соответствующих окнах на лицевой панели УЦОИИ, необходимые уровень значимости и число степеней свободы

2.3. С помощью расположенной на лицевой панели УЦОИИ кнопки «Проверить» запустить режим вычисления значения. УЦОИИ вычислит значение критерия и 2χ отобразит полученный результат в соответствующем окне.

2.4. Сравнить вычисленное значение с критическим значением и сделать вывод о справедливости гипотезы, выдвинутой в отношении закона распределения результатов наблюдений. 2χ

2.5. Если гипотезу о законе распределения необходимо отвергнуть, повторить выполнение лабораторной

2.6. Записать полученные результаты в отчет.

3. Найти доверительные границы случайной погрешности результата измерений:

3.1. С помощью расположенной на лицевой панели УЦОИИ кнопки «Продолжить» запустить режим расчета границ случайной погрешности результата измерений (рис. 1.3.5).

3.2. Выбрать значение доверительной вероятности и установить его в соответствующем окне на лицевой панели УЦОИИ.

3.3. С помощью расположенной на лицевой панели УЦОИИ кнопки «Вычислить» запустить режим вычисления границ случайной погрешности. Устройство при выбранном значении доверительной вероятности вычислит значения квантиля распределения Стьюдента и координаты границ доверительного интервала для случайной погрешности и отобразит полученный результат в соответствующем окне.

4. Записать полученные результаты в отчет.

4.1. С помощью расположенной на лицевой панели УЦОИИ кнопки «Продолжить» запустить режим вычисления доверительных границ неисключенного остатка систематической составляющей погрешности и доверительных границ погрешности результата измерений. Записать полученные результаты в отчет.

4.2. С помощью кнопки «Продолжить» перейти в режим сохранения массива ряда наблюдений и гистограммы. Для сохранения данных дважды ввести оригинальные имена файлов и использовать расположенные рядом кнопки «Сохранить». Затем остановить программу при помощи кнопки «СТОП».

4.3. Записать результат измерений в отчет и сохранить отчет с результатами работы под оригинальным именем в виде ***.XLS файла на дискете.

5. результатЫ измерений и вычислений

Среднее арифметическое = 55,78

СКО ряда наблюдений: = 0,

СКО результата наблюдений: = 0,001031

6. Выводы по работе

В данной лабораторной работе можно сделать вывод о том, что неисключенная систематическая погрешность влияет на результирующую погрешность в 6,6 раз больше, чем оценка среднеквадратического отклонения ряда наблюдений. Это следует из их отношения, результат которого был получен в процессе выполнения лабораторной работы и равен 6,56.

Источник

Лабораторная работа №1 стандартная обработка результатов прямых измерений с многократными наблюдениями

1. Цель и содержание работы

Ознакомление с методикой выполнения прямых измерений с многократными наблюдениями. Получение в этом случае навыков стандартной обработки результатов наблюдений, оценивания погрешностей и представления результатов измерений.

2. Рекомендации по выполнению работы

В измерительной практике для повышения качества измерений часто обра­щаются к измерениям с многократными наблюдениями, т. е. к повторению од­ним и тем же оператором однократных наблюдении в одинаковых условиях, с использованием одного и того же средства измерений. В результате соответ­ствующей обработки полученных данных удается уменьшить влияние случай­ной составляющей погрешности на результат измерений. При этом могут быть использованы различные процедуры обработки. Ниже кратко описана стандар­тная методика выполнения прямых измерений с многократными, независимы­ми наблюдениями и основные положения по обработке результатов наблюде­ний и оцениванию погрешностей результатов измерений.

Читайте также:  Измерение чувствительности при ощущении

3. Описание лабораторного стенда

Модель электронного цифрового мультиметра используется для прямых измерений постоянного электрического напряжения методом непосредственной оценки.

В процессе выполнения работы измеряется постоянное напряжение, значение которого лежит в диапазоне от 2 до 30 мВ. В этом случае для проведения измерений может подойти и цифровой вольтметр, или компенсатор (потенциометр). Однако выполнять серию из нескольких десятков наблюдений с помощью компенсатора крайне неудобно. Поэтому в работе используется цифровой измеритель постоянного напряжения, а для уменьшения трудоемкости измерений выбран такой режим его работы, когда по стандартному интерфейсу осуществляется автоматический режим его работы, когда по стандартному интерфейсу осуществляется автоматическая передача результатов наблюдений от модели цифрового мультиметра к модели цифрового устройства обработки измерительной информации.

Источник

1. Лабораторная работа № 1. Прямые равноточные измерения с многократными наблюдениями

1.1 Цель работы

Цель работы – рассмотрение особенностей технических измерений, изучение основных положений прямых измерений с многократными наблюдениями согласно ГОСТ 8.207 – 76, получение опыта работы с нормативно-технической документацией, излагающей методику технических измерений.

1.2 Особенности технических измерений

В этом разделе излагаются элементы общей теории измерений, необходимые для работы со стандартом ГОСТ 8.207 – 76.

ИЗМЕРЕНИЕ, КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ

Основополагающим понятием метрологии является измерение – нахождение значения физической величины опытным путём с помощью специальных технических средств.

Измерение физической величины производят путем её сравнения в процессе эксперимента с величиной, принятой за единицу физической величины. Целью измерения является получение значения физической величины в наиболее удобной форме. С помощью измерительного прибора определяют, во сколько раз значение данной величины больше или меньше значения величины, принятого за единицу.

Измерения могут быть классифицированы:

по характеристике точности – равноточные, неравноточные;

по числу наблюдений – однократные, многократные;

по режиму работы применяемых средств измерений – статические, динамические;

по метрологическому назначению – технические, метрологические;

по выражению результата измерения – абсолютные, относительные;

по способу обработки экспериментальных данных – прямые, косвенные, совместные, совокупные;

По способу применения меры – методом непосредственной оценки и методом сравнения с мерой.

Равноточные измерения. Ряд измерений какой-либо величины, выполненных одинаковыми по точности средствами измерений в одних и тех же условиях.

Неравноточные измерения. Ряд измерений, какой-либо величины, выполненных несколькими различными по точности средствами измерений в нескольких разных условиях.

Однократные измерения. Измерение, выполненное один раз. Однократные измерения применяются, когда приоритет принадлежит не точности, а стоимости процесса измерения, или приоритет принадлежит временным нормативам, а также когда наблюдаемое событие быстротечно, или объект измерения меняет свойства и даже разрушается под воздействием процесса измерения.

Многократные измерения. Нахождение размера физической величины с выполнением нескольких следующих друг за другом наблюдений физической величины одного и того же размера. Только многократные измерения позволяют судить о размере случайной погрешности и влиять на размер случайной погрешности, меняя количество наблюдений.

Статические измерения. Измерение физической величины, принимаемой в соответствии с конкретной измерительной задачей за неизменную величину на протяжении времени измерения.

Динамические измерения. Измерение изменяющейся по размеру физической величины.

Технические измерения. Измерения с помощью рабочих средств измерений.

Метрологические измерения. Измерение при помощи эталонов и образцов средств измерений с целью воспроизведения единиц физических величин для передачи их размера рабочим средствам измерений.

В технических и метрологических измерениях результат находится с требуемой точностью, точность обеспечивается с заданной вероятностью.

Измерение одной и той же физической величины можно выполнить разными способами. В зависимости от цели измерения, существующие способы можно классифицировать и в каждом случае выбирать лучший из них, как правило – по соотношению между затратами на осуществление измерений и ущербом от недостоверных результатов измерений. Среди многих известных классификаций можно выделить две, построенные по следующим признакам: по способу обработки экспериментальных данных и по способу применения меры. Они получили соответствующие наименования: виды измерений и методы измерений. Приложения 1.1 и 1.2 содержат сведения об этих классификациях.

В свою очередь, среди видов измерений и методов измерений можно выделить виды и методы, которые применяются наиболее часто. Это прямые измерения и измерения методом непосредственной оценки. Например, измерение силы тока аналоговым амперметром или определение размеров детали при помощи штангельциркуля – прямые измерения методом непосредственной оценки.

При методе непосредственной оценки значение физической величины находят непосредственно по отсчётному устройству измерительного прибора прямого преобразования, шкала которого заранее была отградуирована с помощью меры. При этом не возникает необходимости использовать для измерений дополнительную меру.

При прямых измерениях значение физической величины находят непосредственно по опытным данным в результате выполнения измерения. При этом нет необходимости в дополнительных вычислениях для определения измеряемой физической величины.

В работе рассматриваются равноточные измерения с многократными наблюдениями. Равноточность измерений истолковывается в широком смысле, как одинаковая распределённость (в узком смысле равноточность измерений понимается как одинаковость меры точности всех результатов измерений). Наличие грубых ошибок (промахов) означает нарушение равноточности как в широком, так и в узком смысле.

На практике условие равноточности считается выполненным, если наблюдения производятся одним и тем же оператором, в одинаковых условиях внешней среды, с помощью одного и того же средства измерения. При таких условиях будут получены равнорассеянные (по-другому, равноточные, от слов равная точность), т.е. одинаково распределённые случайные величины.

ФИЗИЧЕСКАЯ ВЕЛИЧИНА, ИСТИННОЕ И ДЕЙСТВИТЕЛЬНОЕ ЗНАЧЕНИЕ

Под термином «физическая величина» (кратко «величина») понимают свойство, общее в качественном отношении многим физическим объектам (масса, длина, температура и т.д.), но в количественном отношении индивидуальное для каждого объекта. Количественное содержание этого свойства в объекте является размером физической величины. Получение информации о размере величины является содержанием любого измерения. Величину, которой присвоено числовое значение, равное единице, называют единицей физической величины.

Физическую величину характеризует ее истинное значение, которое идеальным образом в качественном и количественном отношениях отражает соответствующее свойство объекта. Значение физической величины, найденное экспериментальным путем и приближающееся к истинному значению настолько, что для данной цели может применяться вместо него, называется действительным.

ПОГРЕШНОСТЬ, КЛАССИФИКАЦИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ

Погрешностью называют отличие между объективно существующим истинным значением физической величины и найденным в результате измерения действительным значением физической величины.

В зависимости от обстоятельств, при которых проводились измерения, а также в зависимости от целей измерения, выбирается та или иная классификация погрешностей. Иногда используют одновременно несколько взаимно пересекающихся классификаций, желая по нескольким признакам точно охарактеризовать влияющие на результат измерения физические величины. В таком случае рассматривают, например, инструментальную составляющую неисключённой систематической погрешности. При выборе классификаций важно учитывать наиболее весомые или динамично меняющиеся или поддающиеся регулировке влияющие величины. Ниже приведены общепринятые классификации согласно типовым признакам и влияющим величинам.

Читайте также:  Как обновить классификатор единиц измерения

По виду представления различают абсолютную, относительную и приведённую погрешности.

Абсолютная погрешность это разница между результатом измерения X и истинным значением Q измеряемой величины. Абсолютная погрешность находится как и выражается в единицах измеряемой величины.

Относительная погрешность это отношение абсолютной погрешности измерения к истинному значению измеряемой величины: .

Приведённая погрешность это относительная погрешность, в которой абсолютная погрешность средства измерения отнесена к условно принятому нормирующему значению QN, постоянному во всём диапазоне измерений или его части. Относительная и приведённая погрешности – безразмерные величины.

В зависимости от источника возникновения различают субъективную, инструментальную и методическую погрешности.

Субъективная погрешность обусловлена погрешностью отсчёта оператором показаний средства измерения.

Инструментальная погрешность обусловлена несовершенством применяемого средства измерения. Иногда эту погрешность называют аппаратурной. Метрологические характеристики средств измерений нормируются согласно ГОСТ 8.009 – 84, при этом различают четыре составляющие инструментальной погрешности. В данной лабораторной работе учитываются две составляющие: основная и дополнительная инструментальная погрешности, они определяются классом точности средства измерения.

Методическая погрешность обусловлена следующими основными причинами:

отличие принятой модели объекта измерения от модели, адекватно описывающей его метрологические свойства;

влияние средства измерения на объект измерения;

неточность применяемых при вычислениях физических констант и математических соотношений.

В зависимости от измеряемой величины различают погрешность аддитивную и мультипликативную.

Аддитивная погрешность не зависит от измеряемой величины.

Мультипликативная погрешность меняется пропорционально измеряемой величине.

В зависимости от режима работы средства измерений различают статическую и динамическую погрешности.

Динамическая погрешность обусловлена реакцией средства измерения на изменение параметров измеряемого сигнала (динамический режим).

Статическая погрешность средства измерения определяется при параметрах измеряемого сигнала, принимаемых за неизменные на протяжении времени измерения (статический режим).

По характеру проявления во времени различают случайную и систематическую погрешности.

Систематической погрешностью измерения называют погрешность, которая при повторных измерениях одной и той же величины в одних и тех же условиях остаётся постоянной или закономерно меняется.

Случайной погрешностью измерения называют погрешность, которая при повторных измерениях одной и той же величины в одних и тех же условиях изменяется случайным образом.

Эта классификация хорошо согласуется с инструментами математической статистики и делит все существующие погрешности на две группы – случайные погрешности и систематические погрешности.

Разбивая все существующие погрешности на две группы – случайные и систематические, добиваются относительной простоты их учета, но при этом следует учитывать обстоятельства, связанные с неполным соответствием модели и реальных процессов. Несоответствие заключается в том, что случайные погрешности не являются чисто случайными, они могут носить и систематический характер. Например, источником случайной погрешности может служить искра, проскочившая между контактами проезжающего неподалеку трамвая. Такая погрешность является случайной, т.к. неизвестно, проедет ли в момент измерений трамвай, проскочит ли искра, будет ли ее влияние существенным. С другой стороны, известно, что трамваи встречаются днем чаще, чем ночью, а искры проскакивают тем чаще, чем больше скорость движения трамвая. Случайная погрешность приобрела систематический характер. Эти обстоятельства учитываются взаимной корреляцией. Если корреляция существует, то в рассмотренном выше примере погрешность будет одновременно носить и случайный и систематический характер. Взаимную корреляцию необходимо учитывать при суммировании погрешностей.

Когда судят о погрешности, подразумевают не значение, а интервал значений, в котором с заданной вероятностью находится истинное значение. Поэтому говорят об оценке погрешности. Если бы погрешность оказалась измеренной, т.е. стали бы известны её знак и значение, то её можно было бы исключить из действительного значения измеряемой физической величины и получить истинное значение.

Оценка расчётным путём результирующей погрешности по известным оценкам ее составляющих называется суммированием погрешностей. В зависимости от требуемой точности, применяются различные методы суммирования погрешностей. Наиболее общим является метод, в котором при суммировании все составляющие погрешности должны рассматриваться как случайные величины.

Согласно ГОСТ 8.207 – 76, случайная погрешность оценивается доверительным интервалом. Однако при произвольно выбираемых доверительных вероятностях доверительный интервал суммы не равен сумме доверительных интервалов. В теории вероятностей показано, что суммирование статистически независимых случайных величин осуществляется в виде геометрической суммы их среднеквадратических отклонений (при условии, что суммируемые величины некоррелированы). Если суммируемые составляющие погрешности коррелированы, расчётные соотношения усложняются, суммарное значение погрешности возрастает.

Погрешность оценивается с учётом закона распределения результатов наблюдений. Поэтому методика, изложенная в ГОСТ 8.207 – 76 для нормального распределения, не может быть применена для иных видов распределений, иначе может быть получена заниженная или завышенная оценка погрешности. Кроме нормального закона, в технических измерениях часто встречается равномерный закон, например, в распределении систематических погрешностей значений, полученных при многократных наблюдениях, если систематическая погрешность существенно превышает случайную.

Упростить процесс суммирования позволяет пренебрежение малыми погрешностями. Один из возможных вариантов определения критерия ничтожно малой погрешности состоит в том, что если одна величина больше другой на порядок, то ею можно пренебречь.

Основные положения прямых измерений с независимыми многократными наблюдениями устанавливает ГОСТ 8.207 – 76. Эти положения не могут быть распространены на другие виды измерений, т.к. не учитывают те виды погрешностей, которые существенны для них, например, методическую погрешность в совместных измерениях. Соответствующие положения изложены в отдельных нормативных документах. Методика, изложенная в ГОСТ 8.207 – 76, может использоваться в качестве составной части других методик измерений (см. прил. 1.3).

ТОЧНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТА ИЗМЕРЕНИЯ

Применение рассмотренных выше элементов общей теории измерений необходимо для обеспечения точности и достоверности результата измерения. При многократных наблюдениях получают ряд значений, обрабатывая которые находят результат измерения. Для обработки применяют инструменты математической статистики, рассматривая ряд значений как выборку из генеральной совокупности. Опираясь на теорию вероятностей, математическая статистика позволяет оценить надёжность и точность выводов, делаемых на основании ограниченного статистического материала.

Точность характеризуется значением, обратным значению относительной погрешности. Величина, обратная абсолютной погрешности, называется мерой точности. В зависимости от требуемой точности, в процессе измерений могут применяться как однократные, так и многократные наблюдения. Если выполняется лишь одно наблюдение, то результат наблюдения является результатом измерения. Если выполняется больше одного наблюдения, результат измерения получают в итоге обработки результатов наблюдений, как правило, в виде среднего арифметического.

В методике, изложенной в ГОСТ 8.207 – 76, результаты многократных наблюдений являются исходными данными. После их обработки по стандартному алгоритму получаем: действительное значение физической величины как среднее арифметическое от результатов многократных наблюдений; погрешность найденного действительного значения; вероятность P, с которой истинное значение физической величины удалено от действительного значения на интервал, не превышающий погрешности.

Требуемая точность технических измерений может также обеспечиваться повторением многократных наблюдений. В этом случае многократные наблюдения одного и того же объекта выполняются несколько раз. Чтобы сократить время, необходимое для обработки нескольких рядов многократных наблюдений, в начале процесса обработки применяют индикаторы, позволяющие определить предпочтительный ряд и в дальнейшем обрабатывать только этот ряд.

Читайте также:  Как измерить продолжительность дня

Такими индикаторами является сумма остаточных погрешностей и сумма квадратов остаточных погрешностей. Эти индикаторы являются косвенной характеристикой несмещённости и эффективности оценки, полученной при обработке результатов многократных наблюдений.

Если измерения проводились несколько раз и получено несколько рядов результатов наблюдений, то при одинаковом количестве наблюдений в разных рядах наименьшую сумму остаточных погрешностей будет иметь тот ряд, в котором результаты распределились симметрично относительно среднего арифметического значения, т.е. наиболее близко к нормальному закону (см. прил. 1.4). Для дальнейших вычислений рекомендуется выбирать именно его, т.к. он в наибольшей степени будет удовлетворять условию равноточности, а при исключённой систематической погрешности – условию несмещённости оценки результата измерения.

Несмещённая оценка — статистическая оценка, математическое ожидание которой совпадает с оцениваемой величиной. Про несмещённую оценку говорят, что она лишена систематической ошибки.

Однако симметричность не является исчерпывающей характеристикой распределения. Следующим важным в метрологии признаком является компактность распределения. По этому признаку при фиксированном числе наблюдений предпочтительный ряд может быть определён индикатором эффективности. Эффективной называется та из нескольких возможных несмещённых оценок, которая имеет наименьшую дисперсию. Условию эффективности будет удовлетворять ряд с наименьшей суммой квадратов остаточных погрешностей.

Очевидно, что в практической метрологии эффективная оценка является предпочтительной. Признак эффективности свидетельствует о том, что субъективная составляющая случайной погрешности минимальна, наблюдения выполнялись более аккуратно и будет обеспечен наименьший размер случайной погрешности.

В теоретической метрологии рассматривается также состоятельная оценка, являющаяся идеальной моделью для многократных измерений, к которой желательно стремиться, но получить ее практически невозможно. При состоятельной оценке истинное и действительное значение совпадают, погрешность равна нулю. Это достигается бесконечным увеличением числа наблюдений. Состоятельной называется оценка, в которой при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности, дисперсия стремится к нулю.

Достоверность результата измерения полагается высокой, если P близка к единице (P вероятность, с которой истинное значение физической величины удалено от действительного значения на интервал, не превышающий погрешности). В технических измерениях значение P, как правило, принимается равным 0,95. Это говорит о том, что если проводить такие измерения 100 раз, то в 95 случаях истинное значение окажется удалено от действительного значения на интервал, размеры которого не превышают погрешности, а в 5 случаях окажется удалено на интервал, превышающий погрешность. Поэтому в измерениях, имеющих непосредственное влияние на безопасность и здоровье, значение P принимается равным 0,99. Такую же вероятность назначают при однократных измерениях. Это объясняется тем, что при прочих равных обстоятельствах (в первую очередь, при одинаковом числе наблюдений), размеры P и взаимосвязаны: чем больше P, тем больше , следовательно, назначая высокую степень уверенности, мы рассматриваем наихудший вариант контролируемых событий.

Задавая большую степень неопределённости контролируемым посредством измерений событиям, мы получаем большую уверенность в том, что они произойдут. Например, вероятность того, что снаряд попадет в точку, оставленную карандашом, близка к нулю. Если постепенно увеличивать размеры точки до размеров земного шара, то вероятность попадания снаряда в эту точку будет приближаться к единице.

Существует способ одновременно увеличивать достоверность и уменьшать неопределенность результата измерений, т.е. увеличивать P и уменьшать . Этот способ – увеличение числа наблюдений. Увеличением числа наблюдений можно добиться, соответственно, роста P при фиксированной , или же уменьшения при фиксированной P. Из этих рассуждений становится понятно, почему не следует стремиться к «максимальной» точности измерений или требовать чрезмерно высокую достоверность результатов – это потребует дополнительных наблюдений, сделает измерения слишком дорогими.

В этой связи актуален вопрос корректной записи результатов измерений. Действуют правила корректной записи результатов. Эти правила содержатся в разделе 6 стандарта ГОСТ 8.207 – 76, а также в комментариях к разделу 6 в этой работе.

Для получения результатов, минимально отличающихся от истинного значения измеряемой физической величины, проводят многократные наблюдения и затем проводят математическую обработку полученного массива с целью определения и минимизации случайной и систематической составляющих погрешности. Минимизация случайной погрешности обеспечивается выполнением рассмотренного выше условия эффективности при выборе ряда наблюдений.

Минимизация систематической погрешности в процессе наблюдений выполняется следующими методами: метод замещения (состоит в замещении измеряемой величины мерой), метод противопоставления (состоит в двух поочерёдных измерениях при замене местами меры и измеряемого объекта), метод компенсации погрешности по знаку (состоит в двух поочерёдных измерениях, при которых влияющая величина становится противоположной).

При многократных наблюдениях возможно апостериорное (после выполнения наблюдений) исключение систематической погрешности в результате анализа рядов наблюдений. Рассмотрим графический анализ. При этом результаты последовательных наблюдений представляются функцией времени либо ранжируются в порядке возрастания погрешности.

Рассмотрим временную зависимость. Будем проводить наблюдения через одинаковые интервалы времени. Результаты последовательных наблюдений являются случайной функцией времени. В серии экспериментов, состоящих из ряда последовательных наблюдений, получаем одну реализацию этой функции. При повторении серии получаем новую реализацию, отличающуюся от первой.

Реализации отличаются преимущественно из-за влияния факторов, определяющих случайную погрешность, а факторы, определяющие систематическую погрешность, одинаково проявляются для соответствующих моментов времени в каждой реализации. Значение, соответствующее каждому моменту времени, называется сечением случайной функции времени. Для каждого сечения можно найти среднее по всем реализациям значение. Очевидно, что эта составляющая и определяет систематическую погрешность. Если через значения систематической погрешности для всех моментов времени провести плавную кривую, то она будет характеризовать временную закономерность изменения погрешности. Зная закономерность изменения, можем определить поправку для исключения систематической погрешности. После исключения систематической погрешности получаем «исправленный ряд результатов наблюдений».

В данной лабораторной работе при оценке систематической погрешности учитываются две составляющие: основная и дополнительная инструментальная погрешности, они определяются классом точности средства измерения. Класс точности средства измерения – обобщённая метрологическая характеристика, служащая показателем установленных государственными стандартами пределов основных и дополнительных погрешностей и других параметров, влияющих на точность. Из-за разнообразия средств измерений и измеряемых величин, нецелесообразно применять единый способ выражения пределов допускаемых погрешностей. Соответственно предусматриваются и различные способы обозначения классов точности. Рассмотрим три основных способа.

В большинстве случаев обозначение класса точности представляет собой выраженное в процентах значение относительной погрешности. В таких случаях обозначение класса точности заключают в кружок. Например, класс точности соответствует относительной погрешности 0,1 %. Напомним, что относительная погрешность представляет собой абсолютную погрешность, нормированную к результату измерения.

Если для обозначения класса точности используется значение приведённой погрешности, возможны два варианта: погрешность, приведённая к размеру шкалы и погрешность, приведённая к участку шкалы.

Погрешность, приведённая к размеру шкалы, образуется нормированием абсолютной погрешности к этому размеру. В этом варианте обозначение класса точности приводится просто в виде цифр, без каких-либо дополнительных символов.

Погрешность, приведённая к участку шкалы, образуется нормированием абсолютной погрешности к размеру этого участка. В этом варианте обозначение класса точности приводится над галочкой. Такой же галочкой обозначены участки шкалы, по отношению к которым выполняется нормирование.

Сведения о классе точности размещают на шкале и в паспортных данных средства измерений.

Источник