이 오류는 절대 오류의 태도로 표현됩니다. 계측 센서를 측정하는 중 오류가 발생했습니다

절대 측정 오류 측정 결과의 차이에 의해 결정된 값이라고 불렀다. 엑스. 측정 된 값의 진정한 의미 엑스. 0:

Δ 엑스. = |엑스. - 엑스. 0 |.

측정 결과에 대한 절대 측정 오류의 비율과 동일한 Δ 값을 상대 오류라고합니다.

예 2.1. 숫자 π의 대략적인 값은 3.14입니다. 그런 다음 오류는 0.00159와 같습니다. 절대 오차는 0.0016으로 고려 될 수 있으며, 상대 오차는 0.0016 / 3.14 \u003d 0.00051 \u003d 0.051 %이다.

숫자를 의미합니다.값 A의 절대 오차가 A의 마지막 인물의 방전의 한 단위를 초과하지 않으면 모든 징후의 수가 올바른지라고 말합니다. 올바른 징후 만 유지하면서 근사 숫자가 기록되어야합니다. 예를 들어, 숫자 52400의 절대 오차는 100이면, 이번 수는, 예를 들면 524 · 102 또는 0.524 · 105 형태로 기록되어야한다. 얼마나 많은 충실한 숫자가 있는지를 지정하여 대략적인 숫자의 오류를 추정 할 수 있습니다. 유효 자릿수를 계산할 때 0은 숫자의 왼쪽에서 고려되지 않습니다.

예를 들어, 숫자 0.0283에는 3 개의 충실한 의미 숫자와 2.5400 - 5 개의 충실한 의미있는 자릿수가 있습니다.

규칙 반올림 번호...에 대략적인 숫자가 추가 (또는 잘못된) 징후가 있으면 둥글 수 있어야합니다. 반올림 할 때, 마지막으로 중요한 숫자의 배출 단위의 절반을 초과하지 않는 추가 오류가 발생합니다 ( 디.) 둥근 수. 반올림 할 때 진정한 징후 만 저장됩니다. 초과 표지판은 폐기되고 첫 번째 버려진 번호가 더 크거나 같으면 디./ 2, 마지막 저장된 숫자가 하나씩 증가합니다.

과도한 숫자는 정수의 0으로 바뀝니다. 십진 분수 폐기 된 (엑스트라 0뿐만 아니라). 예를 들어 측정 오차가 0.001mm 인 경우 1.07005의 결과는 1.070으로 반올림됩니다. 변수 0의 첫 번째와 5보다 작 으면 나머지 숫자가 변경되지 않습니다. 예를 들어, 측정치 50의 정확도가있는 숫자 148935는 148900을 반올림하고 있거나 폐기 된 숫자 중 첫 번째 숫자가 5이고 숫자가 5이거나 0이 아니면 0이면 반올림이 가장 가까운 것으로 이루어집니다. 이전 번호...에 예를 들어, 123.50은 124로 둥글게됩니다. 0으로 대체 된 첫 번째로 대체 또는 버려진 숫자가 5보다 크거나 5보다 큰 경우 마지막으로 나머지 숫자가 하나씩 증가합니다. 예를 들어, 숫자 6783.6은 최대 6784로 반올림됩니다.

예제 2.2. 숫자 1284 ~ 1300을 반올림 할 때 절대 오차는 1300 - 1284 \u003d 16이며 1280으로 반올림 할 때 절대 오차는 1280 - 1284 \u003d 4입니다.

예 2.3. 197 ~ 200 번을 반올림 할 때 절대 오차는 200 - 197 \u003d 3입니다. 상대 오차는 3/197 ÷ 0.01523 또는 약 3/200 ÷ 1.5 %입니다.

예 2.4. 판매자는 비늘 컵에 수박을합니다. 무게 집합에서 가장 작은 - 50 g. 계량은 3600을주었습니다.이 수는 근사치입니다. 수박의 정확한 무게는 알려져 있지 않습니다. 그러나 절대 오류는 50g을 초과하지 않습니다. 상대 오차는 50/3600 \u003d 1.4 %를 초과하지 않습니다.

문제 해결 오류 PC.

3 가지 유형의 오류는 일반적으로 주요 오류 원본을 고려합니다. 이들은 소위 절단 오류, 반올림 오류 및 배포 오류입니다. 예를 들어, 비선형 방정식의 뿌리를 찾는 반복적 인 방법을 사용할 때, 결과는 정확한 솔루션을 제공하는 직접적인 방법과는 대조적으로 대략적입니다.

오류 절단

이 유형의 오류는 작업 자체에 오류가있는 오류와 연관됩니다. 소스 데이터를 결정하는 부정확성 때문일 수 있습니다. 예를 들어, 크기가 작업 조건에 지정된 경우 실제 개체에 대해 실제로이 치수는 항상 정확도로 알려져 있습니다. 다른 물리적 매개 변수에는 동일하게 적용됩니다. 이는 또한 계산 된 수식의 부정확성 및 이들에 포함 된 수치 계수를 포함 할 수있다.

배포 오류

이러한 유형의 오류는 문제를 해결하기 위해 하나 또는 다른 방법의 사용과 관련됩니다. 계산 중에 축적은 필연적으로 발생하거나 다른 말로하면 오류의 확산이 발생합니다. 초기 데이터 자체가 정확하지 않다는 사실 외에도 새로운 오류가 곱하기, 추가 등이 발생합니다. 오류의 축적은 계산에 사용 된 산술 조치의 성질과 수에 따라 다릅니다.

반올림 오류

이 오류 유형은 숫자의 진정한 값이 항상 컴퓨터에 의해 정확하게 저장되지 않는다는 사실과 연관됩니다. 컴퓨터의 메모리에 실수를 저장할 때는 Mantissa로 작성되고 계산기의 숫자가 표시되는 것과 동일한 방식으로 주문합니다.

우리의 나이에, 모든 종류의 측정 장비의 거대한 세트를 사용하고 사용하는 사람. 그러나 제조의 완벽한 기술이 무엇이든 모두 더 크거나 덜 오류가 있습니다. 이 매개 변수는 일반적으로 공구 자체에 표시되며, 마킹에 표시된 수치를 이해할 수 있어야하는 결정된 값의 정확성을 추정합니다. 또한 상대적 및 절대 오류는 필연적으로 복잡한 수학적 계산에서 발생합니다. 그것은 통계, 산업 (품질 관리) 및 여러 가지 지역에서 널리 사용됩니다. 이 값이 계산되는 방법과 그 값을 해석하는 방법은이 기사에서 설명합니다.

절대 오류

예를 들어, 단일 측정을 통해 얻은 값의 대략적인 값을 x 0으로 표시하고, X 0을 통해 정확한 값입니다. 이제 우리는이 두 숫자 사이의 차이 모듈을 계산합니다. 절대 오류는이 간단한 조작의 결과로 우리가 일어난 값입니다. 수식의 언어로 지정된이 정의는이 양식으로 작성할 수 있습니다. Δ x \u003d | x - x 0 |

상대 오차

절대적인 편차는 하나의 중요한 단점을 가지고 있습니다. 오류의 중요성을 평가할 수는 없습니다. 예를 들어, 우리는 시장에서 5kg의 감자를 구입하고 체중 측정시 파렴치한 판매자는 50 그램의 호의로 실수했습니다. 즉, 절대 오차는 50 그램이었습니다. 우리를 위해, 그러한 감독은 사소한 일이며 우리는 그것에주의를 기울이지 않을 것입니다. 약을 조리 할 때 유사한 오류가 발생하면 어떻게되는지 상상해보십시오. 여기서 모든 것이 훨씬 더 심각합니다. 그리고 상업용 차를로드 할 때, 아마도 편차 가이 값보다 훨씬 더 많이 발생합니다. 따라서 그 자체의 절대 오류는 정보가 아닙니다. 그녀 가외에도 상대적인 편차가 매우 종종 계산됩니다. 관계와 같습니다 숫자의 정확한 값에 대한 절대 오류가 발생합니다. 이것은 다음 공식에 의해 기록됩니다 : Δ \u003d Δ x / x 0.

오류의 속성

X와 Y에는 두 가지 독립적 인 값이 있다고 가정 해보십시오. 우리는 그들의 합계의 대략적인 가치의 편차를 계산해야합니다. 이 경우, 우리는 각각의 사전 계산 된 절대 편차의 합계로 절대 오차를 계산할 수 있습니다. 일부 측정에서는 X 및 Y 값을 결정하는 오류가 서로 보상 될 수 있도록 발생할 수 있습니다. 또한 첨가의 결과로, 편차는 가능한 한 많이 증가 할 것입니다. 따라서 전체 절대 오류가 계산되면 모든 옵션 중 최악의 옵션을 고려해야합니다. 몇 가지 수량의 오류의 차이에 대해서도 마찬가지입니다. 이 속성은 절대 오류에 대해서만 특성이며 필연적으로 잘못된 결과로 이어질 것이므로 상대 편차에 적용 할 수 없습니다. 다음 예제 에서이 상황을 고려하십시오.

실린더 내부의 측정치는 내부 반경 (R1)이 97mm이고 외부 (R2)는 100mm입니다. 그것은 벽의 두께를 결정해야합니다. 먼저 차이점을 찾습니다 : H \u003d R 2 - R 1 \u003d 3mm. 문제가 절대 오류가 동일하다는 것을 나타내지 않으면 측정기의 배율의 절반이 걸립니다. 따라서, δ (R2) \u003d δ (R1) \u003d 0.5mm이다. 전체 절대 오차는 다음과 같습니다. Δ (h) \u003d Δ (R2) + δ (R1) \u003d 1mm. 이제 우리는 모든 값의 비교적 편차를 계산합니다.

△ (R1) \u003d 0.5 / 100 \u003d 0.005,

Δ (R1) \u003d 0.5 / 97 ℉ 0.0052,

Δ (h) \u003d δ (h) / h \u003d 1/3 ≤ 0.3333 \u003e\u003e δ (r1).

우리가 볼 수 있듯이, 두 반경의 측정 오차는 5.2 %를 초과하지 않지만, 그 차이를 계산하는 오차 - 실린더 벽의 두께 - 33 %, (3) %로 이루어졌습니다!

다음 속성은 다음과 같습니다. 여러 숫자의 작업의 상대적인 편차는 개별 요인의 상대적인 편차의 합계와 동일합니다.

Δ (HU) ≦ δ (x) + δ (y).

또한이 규칙은 가치있는 값의 양에 관계없이 유효합니다. 상대 오차의 세 번째 및 마지막 속성은 숫자의 상대적 추정치입니다. k 번째 정도 대략 | k | 원래 숫자의 상대 오차를 초과하면됩니다.

모든 KIP 센서의 주요 정성 특성은 제어 된 매개 변수의 측정 오류입니다. 장치 측정의 오류는 KIP 센서와 정말로 표시된 것 (측정) 사이의 불일치의 크기입니다. 각 특정 유형의 센서에 대한 측정 오류는이 센서와 함께 제공되는 첨부 된 문서 (여권, 사용 설명서, 교정 기술)에 표시됩니다.

오류의 프리젠 테이션의 형태로 순수한, 상대적인 과 led. 오류.

절대 오류 - 이것은 HISM 값 과이 값의 HD의 유효한 값으로 측정 된 센서의 차이입니다.

측정 값의 값의 실제 값은 가능한 한 닫는 값의 실제 값의 실제 값의 실제 값입니다. 말하기 간단한 언어 HD의 실제 값은 참조 장치에 의해 측정 된 값 또는 캘리브레이터 또는 용량에 의해 생성 된 하이 엔드 정확도입니다. 절대 오차는 측정 값 (예 : m3 / h, ma, mpa 등)과 동일한 측정 단위로 표현됩니다. 측정 된 값은 실제 값보다 더 적고 더 적은 것으로 밝혀 졌기 때문에 측정 오차는 더하기 기호 (장비 판독 값이 과대 평가)와 빼기 기호 (장치 밑줄)가 모두 일 수 있습니다.

상대 오차 - 측정 값의 HD의 실제 값에 대한 절대 측정 오류 Δ의 비율입니다.

상대 오차는 백분율로 표현되거나 무 차원 가치이며 양의 값과 음수 값을 모두 가져갈 수 있습니다.

제한된 오류 - 이는 측정의 전체 범위에서 일정한 Xn의 정규화 값에 대한 측정 δ의 절대 오차와 그 부분의 비율입니다.

xn의 합리적인 값은 KIP 센서의 스케일 유형에 따라 다릅니다.

센서 스케일이 일방적이고 낮은 측정 한계가 0이면 (예를 들어, 0 ~ 150m3 / h의 센서 스케일), XN은 상단 측정 한계와 동일한 것으로 허용됩니다 (우리의 경우 XN \u003d 150 m3 / h 짐마자
센서 스케일이 일방적이지만 낮은 측정 한계가 0이 아님 (예를 들어, 센서 스케일이 30 ~ 150 m3 / h)이 아니며, Xn은 상한 및 하단 측정 한계의 차이와 동일하게 취해졌습니다 (우리의 경우 xn \u003d 150-30 \u003d 120 m3 / h).
센서의 스케일이 양면 (예 : -50 ~ +150 ° C)이면 Xn은 센서의 측정 범위의 폭과 같습니다 (우리의 경우 Xn \u003d 50 + 150 \u003d 200 ¶ 짐마자

위의 오류는 백분율로 표현되거나 무 차원 값이며 양의 값과 음수 값을 모두 가져갈 수 있습니다.

종종 하나 또는 다른 센서에 대한 설명에서 측정 범위뿐만 아니라, 예를 들어 0 ~ 50 mg / m3, 예를 들어 0 ~ 100 mg / m3의 테스트 범위가 표시됩니다. 이 경우의 감소 된 오류는 측정 범위의 끝 부분, 즉 50 mg / m3까지 정규화되고 50 mg / mg / mg의 표시 범위에서 센서 측정 오차는 전혀 결정되지 않습니다. 사실 센서는 아무 것도 표시하고 측정 오류가 있습니다. 센서의 측정 범위는 여러 측정 부대 역으로 나눌 수 있으며, 이들 각각에 대해 오류가 크기와 프리젠 테이션의 형태로 정의 될 수 있습니다. 동시에, 그러한 센서의 교정 동안, 샘플 측정 수단은 각 서브 밴드에 사용될 수 있으며, 그 목록은이 장치에 대한 교정 기술에 명시되어있다.

측정 오류 대신 여권의 일부 계측기는 정확도 수업을 나타냅니다. 이러한 디바이스는 바이메탈 온도계, 온도 조절기, 흐름 포인터, 오만인 앰머 및 차폐 장착 용 전압계 등을 보여주는 기계 압력 게이지가 포함됩니다. 정확도 클래스는 허용 및 추가 오류의 한계에 따라 결정되는 측정 장비의 일반화 된 특성뿐만 아니라 자신의 도움으로 측정의 정확성에 영향을 미치는 여러 가지 다른 속성을 결정합니다. 이 경우 정확도 클래스는이 장치가 수행하는 측정의 정확도의 직접적인 특성이 아니며 가능한 공구 구성 측정 오류만을 나타냅니다. 계측기 정확도 클래스는 GOST 8.401-80에 따라 규모 나 몸체에 적용됩니다.

정확도 클래스의 품질을 할당 할 때는 행 1 · 10 n으로부터 선택됩니다. 1.5 · 10 n; (1.6 · 10N); 2 · 10 n; 2.5 · 10 n; (3 · 10 n); 4 · 10 n; 5 · 10 n; 6 · 10 n; (여기서 n \u003d 1, 0, -1, -2 등). 새로 개발 된 측정 도구에는 괄호 안에 지정된 정확도 클래스 값이 설치되어 있지 않습니다.

센서의 측정 오차의 정의는 예를 들어 주기적 교정 및 교정 일 때 수행됩니다. 높은 정확도가있는 다양한 정확도와 캘리브레이터의 도움으로 특정 값을 하나 또는 다른 값으로 생성합니다. 물리적 수량 및 상기 표시된 센서의 판독 값은 물리적 값의 동일한 값이 공급되는 측정 측정의 판독 값을 갖는다. 또한 센서 측정 오차는 직접 코스 (측정 된 물리적 값의 최소값에서 최대 스케일까지의 증가) 및 역 과정에서 제어됩니다 (최대 값에서 최소값까지 측정 값의 감소). ...에 이것은 센서의 민감한 요소 (압력 센서의 멤브레인)의 탄성 특성, 흐름의 다양한 강도로 인한 것입니다. 화학 반응 (전기 화학 센서), 열 관성 등 센서 판독 값은 센서 변경에 영향을 미치는 물리적 값이 어떻게 감소하거나 증가하는지에 따라 다릅니다.

보정 방법에 따르면, 보정시 센서 판독 값의 카운트 다운은 디스플레이 또는 스케일에 의해 수행되지 않고, 예를 들어, 전류 출력 4의 전류 출력 값에 의한 출력 신호 값에 의해 수행되어야한다. .. 20 mA.

0 ~ 250 mbar의 측정 척도가있는 테스트 압력 센서에서 전체 측정 범위의 주요 상대 측정 오차는 5 %입니다. 센서는 현재 출력이 4 ... 20mA입니다. 125 mbar의 압력은 캘리브레이터에 의해 센서에 공급되고 출력 신호는 12.62 mA입니다. 센서 판독 값이 허용 한계에 적층되는지 여부를 결정할 필요가 있습니다.

첫째, RT \u003d 125 mbar의 압력에서 센서 I의 출력 전류가 무엇인지를 계산해야합니다.

ivy.t \u003d ish.vy.m. + ((ish.vykh.maks - ish.vykh.min) / (rs. max - rsh.min) * rt

센서의 출력 전류를 125 mbar, ma의 주어진 압력에서 복용합니다.

ish.vy.min은 최소 센서 출력 전류, ma입니다. 4 ... 20 ma Ш.vy.min \u003d 4 mA, 0 ... 5 또는 0 ... 20 ma Ш.vy.min \u003d 0.

ish.vy.max는 센서의 최대 출력 전류입니다, ma. 0 ... 20 또는 4 ... 20 mA ISH. MAX \u003d 20mA, 0 ... 5 ma ish.mak. 최대 \u003d 5 mA.

Rs. Max는 압력 센서 스케일의 최대 값 인 MBar입니다. rsh.max \u003d 250 mbar.

rsh.min - 최소 압력 센서 스케일, mbar. rsh.min \u003d 0 mbar.

RT - 캘리브레이터에서 압력 센서, MBAR로 제출되었습니다. rt \u003d 125 mbar.

우리가 얻는 알려진 값을 대체하는 것 :

ivy.t \u003d 4 + ((20-4) / (250-0)) * 125 \u003d 12 mA

즉, 압력 센서에 125mbar 압력이 제출 된 12mA는 전류 출력에 있어야합니다. 우리는 주요 상대 측정 오차가 ± 5 % 인 경우 출력 전류의 계산 된 값이 달라질 수있는 것으로 제한 될 수 있습니다.

ΔIV.T \u003d 12 ± (12 * 5 %) / 100 % \u003d (12 ± 0.6) mA

즉, 전류 출력에서 \u200b\u200b압력 센서에 제출 된 125mbar의 압력이 있으면 출력 신호는 11.40에서 12.60mA까지의 범위 여야합니다. 작업 조건에서 우리는 12.62 mA 출력 신호를 가지고 있으며, 이는 센서가 제조업체가 정의한 측정 오류를 충족시키지 않으며 구성이 필요합니다.

센서 측정의 주요 상대적인 오차는 다음과 같습니다.

Δ \u003d ((12.62 - 12.00) / 12.00) * 100 % \u003d 5.17 %

계측기의 장비의 검증 및 교정은 정상 조건에서 수행되어야합니다. 주위 대기압, 습도 및 온도 및 정격 센서 전원 전압에 따라 더 높은 또는 저온 및 공급 전압이 추가 측정 오류의 모양으로 가져올 수 있습니다. 보정 조건은 검증 방법에 표시됩니다. 장치, 프레임 장착 절차를 지정하지 않거나 조정 및 조정, 예를 들어 노화 또는 과도한 센서 변형으로 인해 결과를 가져 오지 않은 경우, 예를 들어, 수리 된 측정 오류 ...에 수리가 불가능할 경우 장치가 용감하고 출력됩니다.

그럼에도 불구하고 장치가 수리를 관리 한 다음 더 이상 주기적이지 않지만 이러한 유형의 보정에 대한 항목 확인 기술에 대한 기술에 대한 모든 수표의 실행과의 기본 검증. 경우에 따라 장치는 검증 기술에 따라 사소한 수리 ()에 특별히 노출되어 주기적으로 사용되는 예시적인 측정 도구 세트의 차이로 인해 주요 교정이 주기적보다 훨씬 쉽고 저렴합니다. 확인.

통합하고 얻은 지식을 확인하려면 수행하는 것이 좋습니다.

물리량의 진정한 의미는 절대적으로 정확하게 불가능합니다. 왜냐하면 임의의 측정 조작은 다수의 오류 또는 그렇지 않으면 오류와 연관됩니다. 오류의 원인은 가장 다를 수 있습니다. 그들의 발생은 연구중인 물체의 물리적 특징으로 인해 측정 장치의 제조 및 조정의 부정확성 및 조정의 부정확성과 관련 될 수 있습니다 (예를 들어, 비 균일 한 두께의 와이어의 직경을 측정 할 때는 무작위로 의존합니다. 측정 섹션의 선택에서), 무작위의 성격의 이유 등

실험 자의 작업은 결과에 대한 효과를 줄이는 것뿐만 아니라 결과가 어떻게 진실한지에 가까운 지표를 나타냅니다.

절대 및 상대 오류의 개념이 있습니다.

아래에 절대 오류 측정은 측정 결과와 측정 값의 진정한 의미의 차이를 이해합니다.

Δx i \u003d x i -x 및 (2)

여기서 Δx i는 i-th 치수의 절대 오차이며, x-t 측정 결과, x, 측정 값의 진정한 값입니다.

결과의 결과 물리적 차원 다음과 같이 기록하는 것이 일반적입니다.

평균 산술 값 True Value (Justice X and ¶ 아래에 가장 가까운 측정 값)은 절대 측정 오류입니다.

평등 (3)은 측정 값의 진정한 가치가 간격 [-, +]에있는 방식으로 이해되어야한다.

절대 오류는 크기의 크기이며 측정 값과 동일한 치수가 있습니다.

절대 오류는 측정의 정확성을 완전히 특성화하지 않습니다. 실제로, 우리가 1m 및 5mm 길이의 동일한 절대 오류 ± 1mm \u200b\u200b세그먼트와 동일한 절대 오류 ± 1mm \u200b\u200b세그먼트로 측정하면 측정 정확도가 비교할 수 없습니다. 따라서 절대 측정 오류와 함께 상대 오차가 계산됩니다.

상대 오차 측정 값을 가장 측정 된 값으로 절대 오류의 비율이라고합니다.

상대 오차 - 크기는 무 차원입니다. 그것은 백분율로 표시됩니다.

위의 예에서 상대 오차는 0.1 % 및 20 %입니다. 절대 값은 동일하지만 그 중에서 크게 다릅니다. 상대 오류는 정확도에 대한 정보를 제공합니다

측정 오류

징후와 이유의 성격에 따라, 오류의 외모는 계측기, 체계적인, 무작위 및 미스 (거친 오류)를 다음과 같은 수업으로 나눌 수 있습니다.

Pr o m a x 및 장치의 오작동 또는 기술 또는 실험 조건을 위반하거나 주관적으로 인해 주관적입니다. 실질적으로 그들은 다른 사람들과 크게 다른 결과로 정의됩니다. 외모를 없애기 위해 악기와 정확성과 관리를 수행해야합니다. 결과가 포함 된 결과는 고려 (폐기)에서 제외해야합니다.

악기 오류. 측정 장치가 작동 및 조정 된 경우, 계기 유형에 의해 정의 된 제한된 정확도로 측정 할 수 있습니다. 화살표 악기의 인한 도구 오차는 그 스케일의 가장 작은 부분의 절반으로 간주됩니다. 디지털 샘플이있는 악기에서 장비 오류는 계기 스케일의 가장 작은 방전 값의 값과 같습니다.

체계적인 오류는 오류이고, 값과 기호는 동일한 방법으로 수행되고 동일한 측정 장비를 사용하여 전체 측정 시리즈에 대해 일정합니다.

측정을 수행 할 때 체계적인 오류를 설명 할뿐만 아니라 예외를 달성해야합니다.

체계적인 오류는 조건부로 4 개의 그룹으로 나뉩니다.

1) 오류, 그 성질이 알려져 있고 그 가치가 상당히 정의 될 수 있습니다. 이 오류는 예를 들어 온도, 습도, 공기 압력 등에 의존하는 공기 중의 측정 된 질량의 변화입니다.

2) 자연이 알려지지 만 오류 자체의 정도가 알려지지 않았습니다. 이러한 오류는 측정기에 의한 오류가 포함됩니다 : 장치 자체의 오작동, 0 값의 눈금 간의 불일치,이 장치의 정확도 클래스;

3) 오류, 의심 할 수 없지만 그 가치는 종종 중요합니다. 이러한 오류는 대부분 복잡한 측정으로 발생합니다. 이러한 오차의 간단한 예는 캐비티 내부를 포함하는 특정 샘플의 밀도를 측정하는 것입니다.

4) 측정 객체 자체의 기능으로 인한 오류. 예를 들어, 마지막으로 금속의 전기 전도도를 측정 할 때 와이어 세그먼트가 취해집니다. 재료에 결함이있는 경우 오류가 발생할 수 있습니다 - 균열, 와이어의 두껍게 또는 이질성의 증점, 저항력을 변경합니다.

임의의 오류는 동일한 값의 반복 된 측정의 동일한 조건에서 서명 및 값에서 무작위로 변경되는 오류입니다.

비슷한 정보.

자귀 측정 오류 과 측정 오류 동의어로 사용됩니다.) 예를 들어 통계적 방법의 도움 으로이 편차의 가치를 추정하는 것이 가능합니다. 동시에 측정 시리즈의 통계적 처리 중에 얻은 평균값은 진정한 의미로 취해집니다. 얻은이 값은 정확하지는 않지만 가장 가능성이 가장 높습니다. 따라서 측정에서는 정확성이 무엇인지 나타내는 것이 필요합니다. 이렇게하려면 결과와 함께 측정 오류가 표시됩니다. 예를 들어, 글쓰기 T \u003d 2.8 ± 0.1.씨. 규모의 진정한 가치를 의미합니다 티. 간격에있는 거짓말 2.7 p. 전에 2.9 초. 일부 합의 가능성 (신뢰 구간 참조, 신뢰 확률, 표준 에러).

2006 년 국제 수준에서는 새로운 문서가 채택되어 측정 조건을 지시하고 주 표준의 비교를위한 새로운 규칙을 확립했습니다. "오류"의 개념은 "측정 불확실성"의 개념이 방해하기 시작했습니다.

오류의 정의

측정 값의 특성에 따라 다양한 방법은 측정 오류를 결정하기위한 다양한 방법을 사용합니다.

Cornfeld 방식은 최소값에서 최대 측정 결과까지의 신뢰 구간을 선택하고 최대 값과 최소 측정 결과의 차이의 절반으로 오류를 선택하는 것입니다.

중간 2 차 오류 :

평균 산술의 평균 2 차 오류 :

오류의 분류

표현의 형태로

절대 오류 - Δ 엑스. 평가입니다 절대 오류 측정. 이 오류의 크기는 계산 방법에 따라 다르며, 차례로 임의 변수의 분포에 의해 결정됩니다. 엑스. 미디엄.이자형.ㅏ.에스. ...에 동시에 평등 :

Δ 엑스. = | 엑스. 티.아르 자형.유.이자형. − 엑스. 미디엄.이자형.ㅏ.에스. | ,

어디 엑스. 티.아르 자형.유.이자형. - 진정한 의미, 그리고 엑스. 미디엄.이자형.ㅏ.에스. - 측정 값은 1. 무작위 가치가있는 경우에 가까운 확률로 일부 확률로 수행되어야합니다. 엑스. 미디엄.이자형.ㅏ.에스. 일반 법률에 따라 분산 된 경우 일반적으로 표준 편차가 절대 오류를 위해 취해집니다. 절대 오류는 크기 자체와 동일한 측정 단위로 측정됩니다.

상대 오차 - TRUE를 위해 취해진 의미에 대한 절대 오류의 비율 :

상대 오차는 무 차원 값이거나 백분율로 측정됩니다.

제한된 오류 - 값의 조건부 채택 된 값에 대한 측정의 절대 오차의 비율로 표현되는 상대 오차는 전체 범위의 전체 범위에서 영구적으로 또는 범위 측면에서 표현됩니다. 공식으로 계산됩니다

어디 엑스. 엔. - 측정 계측기 규모의 유형에 의존하고 졸업으로 결정되는 정규화 값 :

장치가 일방적 인 경우, 즉. 측정의 하한은 0이며, 그런 다음 엑스. 엔. 그것은 측정의 상한선과 동일한 결정됩니다.
- 장치가 양면이면 Rational 값은 계측기의 측정 범위의 폭과 같습니다.

위의 오류는 무 차원 값입니다 (백분율로 측정 할 수 있음).

발생으로 인해 발생합니다

도구 / 계측 오류 - 사용 된 측정 된 도구의 오류에 의해 결정되며 작동 원리의 불완전 함으로 인해 발생하는 오류, 장치의 배꼽의 졸업의 부정확 함으로 인해 발생합니다.
체계적인 오류 - 방법론에 기초하여 부과 된 방법뿐만 아니라 방법의 불완전 함으로 인한 오류.
주관 / 운영자 / 개인 오류 - 치료, 농축, 준비 및 기타 운영자의 자질로 인한 오류.

이 기술은 특정 미리 결정된 정확도로 만 측정하기 위해 계측기를 사용합니다. 정상적으로이 악기의 정상 작동 조건에서 허용되는 주 오차입니다.

장치가 정상 이외의 조건에서 작동하면 추가 오류가 발생하여 장치의 전체 오류가 발생합니다. 추가 오류가 포함됩니다. 정상 작동 위치에서 장치 위치 편차로 인해 정상적인 설치에서 주변 온도의 편차로 인한 온도가 포함됩니다. 정상 주변 온도는 정상 대기압 01,325 kPa의 경우 20 ° C를 섭취합니다.

측정 장비의 일반화 된 특성은 허용 된 1 차 및 추가 오류의 한계 값 및 측정 장비의 정확성에 영향을 미치는 다른 매개 변수에 의해 결정되는 정확도 클래스입니다. 매개 변수 값은 별도의 측정 유형에 대한 표준에 의해 설정됩니다. 측정 수단의 정확성 클래스는 정확성 속성을 특징으로하지만, 이러한 자금을 사용하여 수행 된 측정 정확도의 직접적인 표시기는 또한 측정 방법과 실행 조건에 따라 다릅니다. 측정 장비, 위의 기본 (상대) 오류의 형태로 제공되는 허용 기본 오차의 한계는 다음 숫자의 수에서 선택한 정확도 클래스가 할당됩니다. (1, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0 ; 4.0; 5.0; 6.0) * 10n, 여기서 n \u003d 1; 0; -하나; -2 등

징후의 특성에 의해

무작위 오류 - 측정에서 측정에서 측정까지 오류 (가장 크고 기호) 오류가 발생했습니다. 무작위 오류는 측정 물체의 불완전 함을 가진 장비의 불완전 (기계 장치 등의 마찰, 기계 장치 등의 마찰 등)과 관련하여 측정 물체의 불완전 함과 관련이 있습니다 (예 : 얇은 와이어의 직경을 측정 할 때 제조 공정의 불완전한 결과로 둥근 단면), 가장 측정 된 값의 특성 (예 : 가이거 카운터를 통해 1 분 안에 지나가는 초등 입자의 수를 측정 할 때).
체계적인 오류 - 특정 법률에 따라 오류 변수 (특별한 경우는 시간이 지남에 따라 변경되지 않는 일정한 오류입니다). 체계적인 오류는 계측기 오류 (불규칙한 비늘, 교정 등), 미사용 실험 자와 관련 될 수 있습니다.
프로그레시브 (드리프트) 오류가 발생했습니다 - 예측할 수없는 오류, 천천히 시간이 지남에 따라 변경됩니다. 비 정지 무작위 프로세스입니다.
거친 오류 (잉여) - 장비의 실험자가 없거나 장비의 오작동이없는 오류 (예 : 실험자가 장비 스케일의 분할 번호가 전기 회로에서 폐쇄가 발생하면).