Меню

Как можно классифицировать ошибки измерения

Классификация ошибок измерения

Любая
физическая величина может быть измерена
путем сравнения её с однородной величиной,
принятой за единицу (эталоном).

Измерения
бывают прямые и косвенные. В результате
прямых измерений определяемая физическая
величина получается сразу, непосредственно.
Примерами прямых измерений служат
определения длины (линейкой,
штангенциркулем), силы электрического
тока (амперметром). При косвенных
измерениях искомая величина вычисляется
по результатам прямых измерений других
величин, связанных с искомой некоторой
формулой.

Любое
измерение не может быть абсолютно
точным. Между истинным ХИСТ
и измеренным значением физической
величины Х
существует некоторая разность

ΔХ
=
½Х
– Х
ИСТ½,
(1.1)

которая
называется абсолютной ошибкой результата
измерения.

Чтобы
охарактеризовать качество измерения
и иметь возможность сравнить результаты
измерений различных физических величин,
вводится понятие относительной
погрешности, под которым подразумевают
отношение абсолютной ошибки измерения
к истинному значению измеряемой величины.

. (1.2)

Чем
меньше относительная погрешность, тем
выше точность измерения. Погрешности,
или ошибки измерения, можно разделить
на три класса: грубые ошибки, или промахи;
систематические ошибки; случайные
ошибки.

Грубые
ошибки появляются в результате
небрежности, невнимательности
экспериментатора (неправильные отсчеты
по прибору, неправильная запись результата
и т.п.). В большинстве случаев промахи
хорошо заметны, так как резко отличаются
от результатов других измерений.

Систематические
ошибки могут быть вызваны методикой
постановки эксперимента, ограниченной
точностью измерительных приборов,
дефектами самого объекта исследования
и т.д. Величина и знак систематической
погрешности могут оставаться неизменными
при многократном повторении одних и
тех же измерений. В некоторых случаях
влияние систематических погрешностей
на результат измерения можно учесть,
если ввести соответствующие поправки.

Случайные
ошибки обусловлены действием самых
разнообразных и неконтролируемых
причин. Поэтому результаты повторных
измерений одной и той же физической
величины могут не совпадать даже при
том, что они проводятся в неизменных
условиях одним и тем же методом (такие
измерения называют равноточными).

Случайные
ошибки могут иметь любую величину,
положительный или отрицательный знак.
Ошибки, противоположные по знаку, но
равные по абсолютной величине, встречаются
в среднем одинаково часто. Закономерности,
которым подчиняются случайные ошибки,
и способы их оценки изучают в разделе
математики «Теория ошибок», основанном
на законах теории вероятности и
математической статистики.

Методика расчета случайных ошибок прямых измерений

Пусть
измеряется n
раз некоторая физическая величина Х.
Из-за случайных погрешностей, возникающих
в процессе измерения, мы получаем набор
значений Х1,
Х2,
Х3,
…, Хn.
Наиболее близким к истинному значению
ХИСТ
будет среднее арифметическое

. (1.3)

Чем
больше измерений, тем ближе < X
> и ХИСТ,
а при

.

В
реальном эксперименте число измерений
всегда ограничено, поэтому истинное
значение измеряемой величины остается
неизвестным. Результаты отдельных
измерений Хi
и среднее арифметическое < X
> всегда содержат ошибку, поэтому
вместе с результатом измерений нужно
указать возможную величину ошибки, т.е.
представить результат в виде

.

Эта запись
равнозначна неравенству

.
(1.4)

Существует
несколько способов оценки случайной
ошибки DХ.
Мы рассмотрим один из них, наиболее
часто используемый при обработке
результатов эксперимента. По результатам
измерений рассчитывают так называемую
среднюю квадратическую ошибку среднего
арифметического:

.
(1.5)

Так
как результаты отдельных измерений Хi
и среднее арифметическое – случайные
величины, то и S<
Х >

тоже
случайная величина. Поэтому мы не можем
утверждать, например, что возможная
ошибка DХ
не превышает величины S<
Х >
.
Следовательно, нужно не только рассчитать
возможную величину ошибки, но и указать
вероятность того, что среднее арифметическое
отличается от ХИСТ
не более чем на величину DХ,
т.е. вероятность, с которой выполняется
неравенство (1.4).

Область
значений
называется доверительным интервалом,
а соответствующая вероятность –
доверительнойα.
Доверительная вероятность является
весьма важной характеристикой измерений,
так как позволяет судить о надежности
полученного результата.

Для
нахождения доверительной вероятности
необходимо знать закон распределения
случайной величины (Хi;
< Х >; S
<
Х >
).
Наиболее часто встречается на практике
распределение Гаусса (нормальное
распределение):

.

Здесь
f(х) –
функция распределения случайной величины
Х.
Произведение f(х)
· dх
равно
вероятности того, что случайная величина
примет значение, заключенное между Х
и Х
+
DХ.

Графически закон
Гаусса представлен на рис. 1.5.

Рис.
1.5

Кривая
Гаусса характеризуется двумя параметрами:
ХИСТ
и σ.

ХИСТ
определяет положение вершины, а σ
– ширину кривой (2
σ
– расстояние
между точками перегиба). Параметр σ
называют стандартным отклонением или
средним квадратическим. Он определяет
разброс результатов измерений около
ХИСТ,
т.е. характеризует степень влияния
случайных погрешностей на результаты
измерений. На
рис. 1.5 показаны две гауссовы кривые для
разных значений стандартного отклонения

1
и σ
2
). В
законе Гаусса σ
2
носит
название дисперсии случайной величины
(дисперсия – разброс).

Среднее
арифметическое, как случайная величина,
тоже описывается законом Гаусса с
параметрами
,

.

Среднее
значение является лучшей оценкой для
ХИСТ,
чем результат
отдельного измерения, так как кривая f
(< х >)
в n
раз уже.

При
известном параметре σ
< Х >
доверительная вероятность:

.

Если
задать доверительный интервал
,
то
= 0,682; если
,
то,
то.

Указанные
значения доверительной вероятности
относятся к бесконечно большому числу
измерений. В практике физического
эксперимента N
часто не превышает 10, а параметр
неизвестен.
Если запринять,
то доверительная вероятность, рассчитанная
на основе закон Гаусса, оказывается
завышенной.

Существует
другой,
более строгий метод определения
доверительной вероятности, основанный
на распределении Стьюдента
,
которое учитывает случайный характер
величины
.
Распределение Стьюдента не содержит
неизвестных параметровХИСТ,

и
существенно отли­чается от гауссового
при малом числе измерений (N
< 30).

В физическом лабораторном практикуме
обычно ставится такая задача: по заданной
доверительной вероятности нужно оценить
величину доверительного интервала.
На основе распределения Стьюдента
доверительный интервал

,

где

– коэффициент
Стьюдента.

Существуют
таблицы, в которых даны значения
коэффициента Стьюдента

для разных
значений доверительной вероятности и
различного числа измерений (табл. 1.1).

Таблица 1.1

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #

Напечатано:: Гость
Дата: воскресенье, 29 января 2023, 11:50

Описание

1. Понятие о погрешности измерения.

2. Классификация погрешностей измерения.

3. Систематические погрешности

Оглавление

  • 1. Понятие о погрешности измерения
  • 2. Классификация погрешностей измерения
  • 3. Систематические погрешности

1. Понятие о погрешности измерения

Всякий процесс измерения независимо от условий, в которых его про­водят, сопряжен с погрешностями, которые искажают представление о действительном значении измеряемой величины.

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

Истинное значение физической величины идеальным образом отражает соответствующее свойство объекта. Практически получено быть не может.

Действительное значение физической величины находится как результат измерения и приближается к истинному значению настолько, что для данной цели может применяться вместо него.

Источниками появления погрешностей при измерениях могут служить различные факторы, основными из которых являются: несовершенство конструкции средств измерений или принципиальной схемы метода измерения; неточность изготовления средств измерений; несоблюдение внешних условий при измерениях; субъективные погрешности и др.

2. Классификация погрешностей измерения

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.

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 D = X — Q и выражается в единицах измеряемой величины.

Относительная погрешность это отношение абсолютной погрешности измерения к истинному значению измеряемой величины: d = D / Q = (X – Q) / Q .

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: основная, дополнительная, динамическая, интегральная. Согласно этой классификации, инструментальная погрешность зависит от условий и режима работы, а также от параметров сигнала и объекта 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.

3. Систематические погрешности

Систематические погрешности при повторных измерениях остаются постоянными или изменяются по определенному закону.

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.

Для получения результатов, минимально отличающихся от истинного значения измеряемой физической величины, проводят многократные наблюдения и проводят математическую обработку полученного массива с целью определения и минимизации случайной составляющей погрешности.

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».

Известен ряд способов исключения систематических погрешностей, которые условно можно разделить па 4 основные группы:

  •  устранение источников погрешностей до начала измерений;
  •  исключение почетностей в процессе измерения способами замещения, компенсации погрешностей по знаку, противопоставления, симметричных наблюдений;
  •  внесение известных поправок в результат измерения (исключение погрешностей начислением);
  •  оценка границ систематических погрешностей, если их нельзя ис­ключить.

По характеру проявления систематические погрешности подразделяют на постоянные, прогрессивные и периодические.

Постоянные систематические погрешности сохраняют свое значение в течение всего времени измерений (например, погрешность в градуировке шкалы прибора переносится на все результаты измерений).

Прогрессивные погрешности – погрешности, которые в процессе из­мерении подрастают или убывают (например, погрешности, возникающие вследствие износа контактирующих деталей средств измерения).

И группу систематических погрешностей можно отнести: инструментальные погрешности; погрешности из-за неправильной установки измерительного устройства; погрешности, возникающие вследствие внешних влияний; погрешности метода измерения (теоретические погрешности); субъективные погрешности.

Погре́шность измере́ния — оценка отклонения величины измеренного значения величины от её истинного значения. Погрешность измерения является характеристикой (мерой) точности измерения.

Поскольку выяснить с абсолютной точностью истинное значение любой величины невозможно, то невозможно и указать величину отклонения измеренного значения от истинного. (Это отклонение принято называть ошибкой измерения. В ряде источников, например, в БСЭ, термины ошибка измерения и погрешность измерения используются как синонимы.) Возможно лишь оценить величину этого отклонения, например, при помощи статистических методов. При этом за истинное значение принимается среднестатистическое значение, полученное при статистической обработке результатов серии измерений. Это полученное значение не является точным, а лишь наиболее вероятным. Поэтому в измерениях необходимо указывать, какова их точность. Для этого вместе с полученным результатом указывается погрешность измерений. Например, запись T=2.8±0.1 c. означает, что истинное значение величины T лежит в интервале от 2.7 с. до 2.9 с. некоторой оговоренной вероятностью (см. доверительный интервал, доверительная вероятность, стандартная ошибка).

В 2006 году на международном уровне был принят новый документ, диктующий условия проведения измерений и установивший новые правила сличения государственных эталонов. Понятие «погрешность» стало устаревать, вместо него было введено понятие «неопределенность измерений».

Содержание

  • 1 Определение погрешности
  • 2 Классификация погрешностей
    • 2.1 По форме представления
    • 2.2 По причине возникновения
    • 2.3 По характеру проявления
    • 2.4 По способу измерения
  • 3 См. также
  • 4 Литература

Определение погрешности

В зависимости от характеристик измеряемой величины для определения погрешности измерений используют различные методы.

  • Метод Корнфельда, заключается в выборе доверительного интервала в пределах от минимального до максимального результата измерений, и погрешность как половина разности между максимальным и минимальным результатом измерения:
 Delta x=frac{x_{max}-x_{min}}{2}
  • Средняя квадратическая погрешность:
  S =left. sqrt{sum_{i=1}^{n}frac{(x_i-x)^2}{n-1}} right.
  • Средняя квадратическая погрешность среднего арифметического:
  S _x= frac{S} {sqrt{n}} = left. sqrt{sum_{i=1}^{n}frac{(x_i-x)^2}{n(n-1)}} right.

Классификация погрешностей

По форме представления

  • Абсолютная погрешностьΔX является оценкой абсолютной ошибки измерения. Величина этой погрешности зависит от способа её вычисления, который, в свою очередь, определяется распределением случайной величины Xmeas. При этом равенство:

ΔX = | XtrueXmeas | ,

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.

  • Относительная погрешность — отношение абсолютной погрешности к тому значению, которое принимается за истинное:

 delta_x =frac{ Delta x}{X} .

Относительная погрешность является безразмерной величиной, либо измеряется в процентах.

  • Приведенная погрешность — относительная погрешность, выраженная отношением абсолютной погрешности средства измерений к условно принятому значению величины, постоянному во всем диапазоне измерений или в части диапазона. Вычисляется по формуле

 delta_x =frac{ Delta x}{X_n} ,

где Xn — нормирующее значение, которое зависит от типа шкалы измерительного прибора и определяется по его градуировке:

— 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).

По причине возникновения

  • Инструментальные / приборные погрешности — погрешности, которые определяются погрешностями применяемых средств измерений и вызываются несовершенством принципа действия, неточностью градуировки шкалы, ненаглядностью прибора.
  • Методические погрешности — погрешности, обусловленные несовершенством метода, а также упрощениями, положенными в основу методики.
  • Субъективные / операторные / личные погрешности — погрешности, обусловленные степенью внимательности, сосредоточенности, подготовленности и другими качествами оператора.

В технике применяют приборы для измерения лишь с определенной заранее заданной точностью – основной погрешностью, допускаемой нормали в нормальных условиях эксплуатации для данного прибора.

Если прибор работает в условиях, отличных от нормальных, то возникает дополнительная погрешность, увеличивающая общую погрешность прибора. К дополнительным погрешностям относятся: температурная, вызванная отклонением температуры окружающей среды от нормальной, установочная, обусловленная отклонением положения прибора от нормального рабочего положения, и т.п. За нормальную температуру окружающего воздуха принимают 20°С, за нормальное атмосферное давление 01,325 кПа.

Обобщенной характеристикой средств измерения является класс точности, определяемый предельными значениями допускаемых основной и дополнительной погрешностей, а также другими параметрами, влияющими на точность средств измерения; значение параметров установлено стандартами на отдельные виды средств измерений. Класс точности средств измерений характеризует их точностные свойства, но не является непосредственным показателем точности измерений, выполняемых с помощью этих средств, так как точность зависит также от метода измерений и условий их выполнения. Измерительным приборам, пределы допускаемой основной погрешности которых заданы в виде приведенных основных (относительных) погрешностей, присваивают классы точности, выбираемые из ряда следующих чисел: (1; 1,5; 2,0; 2,5; 3,0; 4,0; 5,0; 6,0)*10n, где n = 1; 0; -1; -2 и т.д.

По характеру проявления

  • Случайная погрешность — погрешность, меняющаяся (по величине и по знаку) от измерения к измерению. Случайные погрешности могут быть связаны с несовершенством приборов (трение в механических приборах и т.п.), тряской в городских условиях, с несовершенством объекта измерений (например, при измерении диаметра тонкой проволоки, которая может иметь не совсем круглое сечение в результате несовершенства процесса изготовления), с особенностями самой измеряемой величины (например при измерении количества элементарных частиц, проходящих в минуту через счётчик Гейгера).
  • Систематическая погрешность — погрешность, изменяющаяся во времени по определенному закону (частным случаем является постоянная погрешность, не изменяющаяся с течением времени). Систематические погрешности могут быть связаны с ошибками приборов (неправильная шкала, калибровка и т.п.), неучтёнными экспериментатором.
  • Прогрессирующая (дрейфовая) погрешность — непредсказуемая погрешность, медленно меняющаяся во времени. Она представляет собой нестационарный случайный процесс.
  • Грубая погрешность (промах) — погрешность, возникшая вследствие недосмотра экспериментатора или неисправности аппаратуры (например, если экспериментатор неправильно прочёл номер деления на шкале прибора, если произошло замыкание в электрической цепи).

По способу измерения

  • Погрешность прямых измерений
  • Погрешность косвенных измерений — погрешность вычисляемой (не измеряемой непосредственно) величины:

Если F = F(x1,x2xn), где xi — непосредственно измеряемые независимые величины, имеющие погрешность Δxi, тогда:

 Delta F = sqrt{sum_{i=1}^n left(Delta x_i frac{partial F}{partial x_i}right)^2}

См. также

  • Измерение физических величин
  • Класс точности
  • Метрология
  • Система автоматизированного сбора данных со счетчиков по радиоканалу
  • Методы электроаналитической химии

Литература

  • Назаров Н. Г. Метрология. Основные понятия и математические модели. М.: Высшая школа, 2002. 348 с.
  • Лабораторные занятия по физике. Учебное пособие/Гольдин Л. Л., Игошин Ф. Ф., Козел С. М. и др.; под ред. Гольдина Л. Л. — М.: Наука. Главная редакция физико-математичекой литературы, 1983. — 704 с.

Wikimedia Foundation.
2010.

0 0 голоса
Рейтинг статьи
Подписаться
Уведомить о
guest

0 комментариев
Старые
Новые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии

А вот еще интересные материалы:

  • Яшка сломя голову остановился исправьте ошибки
  • Ясность цели позволяет целеустремленно добиваться намеченного исправьте ошибки
  • Ясность цели позволяет целеустремленно добиваться намеченного где ошибка
  • Как можно исправить ошибку установщика windows 10
  • Как можно исправить ошибку аутентификации