5.2. способы обнаружения и убтранения систематических погрешностей

5.2. способы обнаружения и убтранения систематических погрешностей: Метрология, Сергеев Алексей Георгиевич, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Рассматриваются основные понятия метрологии, теория воспроизведения единиц фи-зических величин и передачи их размеров, погрешности измерений, обработка результатов измерений, построение и использование средств измерений.

5.2. способы обнаружения и убтранения систематических погрешностей

Результаты наблюдений, полученные при наличии систематической погрешности, называются неисправленными. При проведении измерений стараются в максимальной степени исключить или учесть влияние систематических погрешностей. Это может быть достигнуто следующими путями:

• устранением источников погрешностей до начала измерений. В большинстве областей измерений известны главные источники систематических погрешностей и разработаны методы, исключающие их возникновение или устраняющие их влияние на результат измерения. В связи с этим в практике измерений стараются устранить систематические погрешности не путем обработки экспериментальных данных, а применением СИ, реализующих соответствующие методы измерений;

• определением поправок и внесением их в результат измерения;

• оценкой границ неисключенных систематических погрешностей.

Постоянная систематическая погрешность не может быть найдена методами совместной обработки результатов измерений. Однако она не искажает ни показатели точности измерений, характеризующие случайную погрешность, ни результат нахождения переменной составляющей систематической погрешности. Действительно, результат одного измерения

где хи — истинное значение измеряемой величины; Di — i-я случайная погрешность; qi — i-я систематическая погрешность.

После усреднения результатов многократных измерений получаем среднее арифметическое значение измеряемой величины

Если систематическая погрешность постоянна во всех измерениях, т.е.

qi = q, то

Таким образом, постоянная систематическая погрешность не устраняется при многократных измерениях.

Постоянные систематические погрешности могут быть обнаружены лишь путем сравнения результатов измерений с другими, полученными с помощью более высокоточных методов и средств. Иногда эти погрешности могут быть устранены специальными приемами проведения процесса измерений. Эти методы рассмотрены ниже.

Наличие существенной переменной систематической погрешности искажает оценки характеристик случайной погрешности и аппроксимацию ее распределения. Поэтому она должна обязательно выявляться и исключаться из результатов измерений.

Для устранения постоянных систематических погрешностей применяют следующие методы:

• Метод замещения, представляющий собой разновидность метода сравнения, когда сравнение осуществляется заменой измеряемой величины известной величиной, причем так, что при этом в состоянии и действии всех используемых средств измерений не происходит никаких изменений. Этот метод дает наиболее полное решение задачи. Для его реализации необходимо иметь регулируемую меру, величина которой однородна измеряемой. Например, взвешивание по методу Борда [3], измерение сопротивления посредством моста постоянного тока и мер сопротивления [51].

• Метод противопоставления, являющийся разновидностью метода сравнения, при котором измерение выполняется дважды и проводится так, чтобы в обоих случаях причина постоянной погрешности оказывала разные, но известные по закономерности воздействия на результаты наблюдений. Например, способ взвешивания Гаусса [3].

Пример 5.1. Измерить сопротивление с помощью одинарного моста методом противопоставления.

Сначала измеряемое сопротивление Rx уравновешивают известным сопротивлением R1, включенным в плечо сравнения моста. При этом Rx = R1R3/R4, где R3, R4 — сопротивления плеч моста. Затем резисторы Rx и R1 меняют местами и вновь уравновешивают мост, регулируя сопротивление резистора R1. В этом случае Rx = R¢1R3/R4.

Из двух последних уравнений исключается отношение R3/R4. Тогда

Rx = /R7RT   .

• Метод компенсации погрешности по знаку (метод изменения знака систематической погрешности), предусматривающий измерение с двумя наблюдениями, выполняемыми так, чтобы постоянная систематическая погрешность входила в результат каждого из них с разными знаками.

Пример 5.2. Измерить ЭДС потенциометром постоянного тока, имеющим паразитную термоЭДС.

При выполнении одного измерения получаем ЭДС E1. Затем меняем полярность измеряемой ЭДС и направление тока в потенциометре. Вновь проводим его уравновешивание — получаем значение Е2. Если термоЭДС дает погрешность DЕ и Е1 =ЕХ + DЕ, то Е2 = ЕХ DЕ. Отсюда Ех= (Е1 + Е2)/2. Следовательно, систематическая погрешность, обусловленная действием термоЭДС, устранена.

• Метод рандомизации — наиболее универсальный способ исключения неизвестных постоянных систематических погрешностей. Суть его состоит в том, что одна и та же величина измеряется различными методами (приборами). Систематические погрешности каждого из них для всей совокупности являются разными случайными величинами. Вследствие этого при увеличении числа используемых методов (приборов) систематические погрешности взаимно компенсируются.

Для устранения переменных и монотонно изменяющихся систематических погрешностей применяют следующие приемы и методы.

• Анализ знаков неисправленных случайных погрешностей. Если знаки неисправленных случайных погрешностей чередуются с какой-либо закономерностью, то наблюдается переменная систематическая погрешность. Если последовательность знаков "+" у случайных погрешностей сменяется последовательностью знаков "—" или наоборот, то присутствует монотонно изменяющаяся систематическая погрешность. Если группы знаков "+" и "-" у случайных погрешностей чередуются, то присутствует периодическая систематическая погрешность.

• Графический метод. Он является одним из наиболее простых способов обнаружения переменной систематической погрешности в ряду результатов наблюдений и заключается в построении графика последовательности неисправленных значений результатов наблюдений. На графике через построенные точки проводят плавную кривую, которая выражает тенденцию результата измерения, если она существует. Если тенденция не прослеживается, то переменную систематическую погрешность считают практически отсутствующей.

• Метод симметричных наблюдений. Рассмотрим сущность этого метода на примере измерительного преобразователя, передаточная функция которого имеет вид y = kx + y0, где х, у — входная и выходная величины преобразователя; k — коэффициент, погрешность которого изменяется во времени по линейному закону; у0 — постоянная.

Для устранения систематической погрешности трижды измеряется выходная величина у через равные промежутки времени Dt. При первом и третьем измерениях на вход преобразователя подается сигнал х0 от образцовой меры. В результате измерений получается система уравнений:

Ее решение позволяет получить значение х, свободное от переменной систематической погрешности, обусловленной изменением коэффициента k:

• Специальные статистические методы. К ним относятся способ последовательных разностей, дисперсионный анализ, и др. Рассмотрим подробнее некоторые из них.

Способ последовательных разностей (критерий Аббе). Применяется для обнаружения изменяющейся во времени систематической погрешности и состоит в следующем. Дисперсию результатов наблюдений можно оценить двумя способами: обычным

и вычислением суммы квадратов последовательных (в порядке проведения измерений) разностей (хi+1 xi)2

Если в процессе измерений происходило смещение центра группирования результатов наблюдений, т.е. имела место переменная систематическая погрешность, то s2[х] дает преувеличенную оценку дисперсии результатов наблюдений. Это объясняется тем, что на s2[х] влияют вариации х . В то же время изменения центра группирования х весьма мало сказываются на значениях последовательных разностей di = (хi+1 xi), поэтому смещения х̅ почти не отразятся на значении Q2[x].

Отношение v = Q2[x]/s2[x] является критерием для обнаружения систематических смещений центра группирования результатов наблюдений. Критическая область для этого критерия (критерия Аббе) определяется как P(v < vq) = q, где q = 1Р — уровень значимости, Р — доверительная вероятность. Значения vq для различных уровней значимости q и числа наблюдений п приведены в табл. 5.1. Если полученное значение критерия Аббе меньше v при заданных q и n, то гипотеза о постоянстве центра группирования результатов наблюдений отвергается, т.е. обнаруживается переменная систематическая погрешность результатов измерений.

Таблица 5.1

Значения критерия Аббе vq

n

Vq при q, равном

n

Vq при q, равном

0.001

0.01

0,05  

0,001

0.01

0,05

4

0,295

0,313

0,390

13

0,295

0,431

0,578

5

0.208

0,269

0,410

14

0,311

0,447

0,591

6

0,182

0,281

0,445

15

0.327

0.461

0,603

7

0,185

О.ЗОТ

0,468

16

0,341

0.474

0,614

8

0,202

0,331

0.491

17

0,355

0,487

0,624

9

0,221

0,354

0,512

18

0,368

0,499

0.633

10

0,241

0,376

0,531

19

0,381

0.510

0,642

11

0.260

0,396

0,548

20

0,393

0,520

0,650

12

0,278

0,414

0,564

Пример 5.3. Испольая способ последовательных разностей, определить, присутствует ли систематическая погрешность в ряду результатов наблюдений, приведенных во втором столбце табл. 5.2.

Таблица 5.2

Результаты наблюдений

n

xi

  di = xi+1 xi

      d2i

vi = xi x̅

       v2i

1

13,4

-0,6

0,36

2

13,3

-0,1

0,01

-0,7

0,49

3

14,5

+1,2

1,44

+0,5

0,25

4

13,8

-0,7

0,49

-0,2

0,04

5

14,5

+0,7

0,49

+0,5

0,25

6

14,6

+0,1

0,01

+0,6

0,36

7

14,1

-0,5

0,25

+0,1

0,01

8

14,3

+0,2

0,04

+0,3

0,09

9

14,0

+0,3

0,09

0,0

0,0

10

14,3

+0,3

0,09

+0,3

0,09

11

13,2

-1,1

1,21

-0,8

0,64

å 1154,0

-0,2

4,12

0,0

2,58

Для приведенного ряда результатов вычисляем: среднее арифметическое х̅ = 154,0/11 = 14; оценку дисперсии s2[х] = 2,58/10 = 0,258; значение Q2[x] = 4,12/(2×10) = 0,206; критерий Аббе v = 0,206/0,258 = 0,8.

Как видно из табл. 5.1, для всех уровней значимости (q = 0,001; 0,01 и 0,05) при n = 11 имеем v > vq, т.е. подтверждается нулевая гипотеза о постоянстве центра группирования. Следовательно, условия измерений для приведенного ряда оставались неизменными и систематических расхождений между результатами наблюдений нет.

Дисперсионный анализ (критерий Фишера). В практике измерений часто бывает необходимо выяснить наличие систематической погрешности результатов наблюдений, обусловленной влиянием какого-либо постоянно действующего фактора, или определить, вызывают ли изменения этого фактора систематическое смещение результатов измерений. В данном случае проводят многократные измерения, состоящие из достаточного числа еерий, каждая из которых соответствует определенным (пусть неизвестным, но различным) значениям влияющего фактора. Влияющими факторами, по которым производится объединение результатов наблюдений по сериям, могут быть внешние условия (температура, давление и т.д.), временная последовательность проведения измерений и т.п.

После проведения N измерений их разбивают на s серий (s > 3) по nj результатов наблюдений (snj = N) в каждой серии и затем устанавливают, имеется или отсутствует систематическое расхождение между результатами наблюдений в различных сериях. При этом должно быть установлено, что результаты в сериях распределены нормально. Рассеяние результатов наблюдений в пределах каждой серии отражает только случайные влияния, характеризует лишь случайные погрешности измерений в пределах этой серии.

Характеристикой совокупности случайных внутрисерийных погрешностей будет средняя сумма дисперсий результатов наблюдений, вычисленных раздельно для каждой серии, т.е.

где     результат i-го измерения в j-й серии.

Внутрисерийнаядисперсия s2вс характеризует случайные погрешности измерений, так как только случайные влияния обусловливают те различия (отклонения результатов наблюдений), на которых она основана. В то же время рассеяние Xj различных серий обусловливается не только случайными погрешностями измерений, но и систематическими различиями (если они существуют) между результатами наблюдений, сгруппированными по сериям. Следовательно, усредненная межсерийная дисперсия

где, выражает силу действия фактора, вызывающего систематические различия между сериями.

Таким образом,   характеризует долю дисперсии всех результатов наблюдений, обусловленную наличием случайных погрешностей измерений, а  — долю дисперсии, обусловленную межсерийными различиями результатов наблюдений.

Первую из них называют коэффициентом ошибки, вторую — показателем дифференциации. Чем больше отношение показателя дифференциации к коэффициенту ошибки, тем сильнее действие фактора ло которому группировались серии, и тем больше систематическое различие между ними.

Критерием оценки наличия систематических погрешностей в данном случае является дисперсионный критерий Фишера  . Критическая область для критерия Фишера соответствует P(F > Fq) = q.

Значения Fq для различных уровней значимости q, числа измерений N и числа серий s приведены в приложении 1, где k2= N—s, k1 = s — 1. Если полученное значение критерия Фишера больше Fq (при заданных q, N и s), то гипотеза об отсутствии систематических смещений результатов наблюдений по сериям отвергается, т.е. обнаруживается систематическая погрешность, вызываемая тем фактором, по которому группировались результаты наблюдений.

Пример 5.4. Было сделано 38 измерений диаметра детали восемью различными штангенциркулями. Каждым из них проводились по пять измерений. Внутрисерийная дисперсия равна 0,054 мм2, межсерийная — 0,2052 мм2. Оп-ределить наличие систематической погрешности измерения диаметра детали.

Расчетное значение критерия Фишера F = 0,2052/0,054 = 3,8. Для s-1 =

= 7, N-s = 30 по табл. П1.3 приложения 1 имеем при q = 0,05 F0,05 = 2,3 и при q = 0,01 F0,01 = 3,3. Полученное значение F больше, чем 2,2 и 2,9. Следовательно, в результатах наблюдений обнаруживается наличие систематических погрешностей.

Из всех рассмотренных способов обнаружения систематических погрешностей дисперсионный анализ является наиболее эффективным и достоверным, так как позволяет не только установить факт наличия погрешности, но и дает возможность проанализировать источники ее возникновения.

Критерий Вилкоксона. Если закон распределения результатов измерений неизвестен, то для обнаружения систематической погрешности применяют статистический критерий Вилкоксона.

Из двух групп результатов измерений х1, х2,..., хn и у1, у2,..., уm, где n ³ m ³ 5, составляется вариационный ряд, в котором все n+m значений х1, х2,..., хn; у1, у2,…уm располагают в порядке их возрастания и приписывают им ранги — порядковые номера членов вариационного ряда. Различие средних значений каждого из рядов можно считать допустимым, если выполняется неравенство

где R; — ранг (номер) члена  xi, равный его номеру в вариационном ряду; Tqи Тq+ — нижнее и верхнее критические значения для выбранного уровня значимости q. При m < 15 эти критические значения определяются по табл. 5.3. При m >15 они рассчитываются по формулам:

где zp— квантиль нормированной функции Лапласа.

Таблица 5.3

      Критические значения Tqи Тq+ при q = 0,005 и 0,01

n

m

q = 0,05

q = 0,01

Tq-

Тq+

Tq-

Тq+

8

8

10

15

49

53

65

87

99

127

43

47

56

93

105

136

9

9 15

62

79

109

146

56

69

115

156

10

10

15

78

Метрология

Метрология

Обсуждение Метрология

Комментарии, рецензии и отзывы

5.2. способы обнаружения и убтранения систематических погрешностей: Метрология, Сергеев Алексей Георгиевич, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Рассматриваются основные понятия метрологии, теория воспроизведения единиц фи-зических величин и передачи их размеров, погрешности измерений, обработка результатов измерений, построение и использование средств измерений.

Электронная библиотека: учебники в электронном виде © 2014-2024 | Политика конфиденциальности | Скачать электронные книги

Все материалы сайта охраняются авторским правом! Наш сайт предоставляет возможность онлайн чтения учебников, но не скачивания. Если вас заинтересовала какая то книга, купите её в издательстве.
Если вы автор книги и не хотите, чтоб она была на сайте, то напишите нам и она будет немедленно удалена. По всем вопросам обращаться на почту [email protected]