Исключение ошибок

Исключение ошибок

• Надежность эргономических систем, включая людей, окружающую среду, измеряемые объекты и измерительное оборудование, не бесконечна. Отказ, отказ оборудования, Есть гораздо больше вещей, не связанных с измерениями, таких как напряжение питания, тремор, отвлечение оператора и технические ошибки при записи. В результате возникают ошибки, и вероятность не так мала, как это видно из теории надежности больших систем. В одном измерении ошибки могут быть обнаружены только путем логического анализа или сравнения результатов с априорными идеями. Как только причина ошибки будет определена и устранена, измерение можно повторить.

Если вы неоднократно измеряете одно и то же значение определенного размера, появляется ошибка в том факте, что каждый результат измерения значительно отличается от других результатов измерения. Разница настолько велика, что ошибка может быть очевидной. Понять и устранить причину, или просто отбросить этот результат, если он явно неверен. Если разница невелика, это может быть следствием как ошибки и изменения в качестве ссылки, таким образом, в соответствии с основной идеей измерения, индикации и измерения результата является случайным. Поэтому, если вы сомневаетесь, необходимо какое-то правило, которое поможет вам принимать решения.

Для цилиндрических зубчатых колес критерию контакта можно присвоить большую степень шероховатости, чем норме гладкости. Людмила Фирмаль

После того, как все влияющие факторы были приняты во внимание и все поправки были внесены в измерения, изменчивость результатов повторных измерений одной и той же физической величины определенного размера часто является результатом многих причин. Вклад не является значительным по сравнению с суммой всех других эффектов. Центральная предельная теорема теории вероятностей гласит, что результаты измерений в этом случае следуют так называемому закону. На рисунке показаны кривые плотности вероятности для различных значений дисперсии.

15. Интегральная функция метода нормального распределения Если выполняется условие центральной предельной теоремы, если один и тот же постоянный размер измеряется несколько раз, весь массив экспериментальных данных должен быть сгруппирован вокруг определенного среднего значения и конкретного результата из этого массива. Потеря говорит о том, что это ошибка. Найти вероятность того, что случайное значение, которое следует нормальному закону распределения вероятностей, должно находиться в диапазоне от X1 до x2. Интеграл этого выражения не может быть выражен основной функцией. Кроме того, для интегральных функций не существует таблиц или графиков для закона нормального распределения.

Невозможно охватить все возможные значения х и а2 с их помощью. Поэтому замените переменную. Учитывая такую замену Лх = axЛг, P x1 x x,) = 2 ^ — ^ e-2 год-5 ^ — ^ e-2 r = / (R,) — La) -Теперь, интересующая вероятность соответствует плотности вероятности, представленной разностью значений интегральной функции. P (g) =, Охарактеризуйте так называемый нормированный закон. Дифференциальные и интегральные функции показаны на рисунке. 23, и числовые характеристики: g = 0; = 1 Рисунок 23: Нормальный дифференциал Интегральная (б) функция распределения нормы вероятности. Из рисунка 23b (r) = 1 — ((- r).

• Эта функция связана с вероятностью интегрирования — функцией Лапласа b (r) -отношения. Значение r находится в диапазоне от 0 до 3,3, за пределами которого оно становится практически неотличимым от 1 при увеличении r. Если вы выбираете r2 = — и это значение представлено I, 24, выберите границу GBX 16 х1 х х2 х Рисунок 24. Выбор параметра I Прерывание * ; x2 , ± 1ax, Равный интервал от среднего х х, = х— / о /, х2 = х + / ол. , И наконец P (x- / ax x x + / oo = 2A ) — 1 = 2b (0 (II) Основываясь на значениях в таблице функций, содержащихся в этом уравнении, рис. 25. Параметр I играет важную роль в измерении.

Это показывает, как случайное число в соответствии с нормальным законом распределения вероятностей отличается от его среднего значения для данной вероятности. Так, например, 25 из графика на рисунке показывает ± — — xx; при P = 0.5. Р = 0,68 для ± ах и Р = 0,95 для ± 2акс. P = 0,99 x ± 2,6 °; P = 0,997 при ± 3 ах. Эта вероятность называется доверительным интервалом, а интервал x— (ax; x + / oX — доверительным интервалом, а его границы x \ и x2 — доверительными пределами. Все значения случайных чисел, которые следуют нормальному закону, должны быть сгруппированы в пределах доверительного интервала х ± 3 ч.

В момент компенсации измеряемое явление продолжается, когда измерительный прибор не подключен к нему. Людмила Фирмаль

На основании этого можно сформулировать следующее правило: Впечатляет одно измерение Результаты отличаются от среднего значения более чем на 3 Au, ложны с вероятностью 0,997 и должны быть отброшены. Это правило называется правилом 3 сигма . Пример 20. Одной из причин разброса результатов научных и инженерных измерений является шум первой ступени усиления измерительного преобразователя. 1 Ом Чтобы определить, содержат ли следующие экспериментальные данные, полученные при измерении мгновенного значения шумового напряжения при отсутствии полезного сигнала, следующие ошибки: 0,3 мВ; 5,7 мВ; -1,6 мВ; -7,2 мВ; 3,9 мВ; 2,2 мВ; -0,1 мВ; Мощность шума , излучаемая нагрузкой 1 Ом, составляет 4 мкВт.

Решения. Стандартное отклонение мгновенного значения напряжения шума составляет 2 мВ. Поэтому, согласно правилу 3-сигма , мы должны признать, что в пятом случае были допущены некоторые ошибки. Конечно, вы можете принимать решения с меньшими возможностями. Например, в рассмотренном примере с вероятностью 0,99 произошла ошибка в третьем случае. Однако на практике правило 3-сигма имеет приоритет. Условием его применения является уверенность в том, что результаты измерений соответствуют нормальному закону распределения вероятностей.

Без такой уверенности эта ситуация продолжается Проверьте Ошибки искажают закон распределения вероятностей результатов измерений, поэтому их нормальность проверяется после устранения ошибок. Этот метод подробно описан в конце этой главы. В некоторых случаях мы заранее знаем, что результаты измерений следуют единому закону Распределение вероятностей. Например, люфт и трение подшипников на подвижной части измерительного механизма могут отличаться от среднего значения на любое значение в пределах общего люфта с равной вероятностью. Поскольку последнее обычно известно, появление большого отклонения может быть результатом ошибки. Если дальнейшая проверка не проводится, их следует отбросить.

Смотрите также:

Предмет метрология

Основной постулат метрологии	Измерительная информация
Учет влияющих факторов	Однократное измерение