
- •Введение
- •2 Физические величины и измерения
- •2.1 Исходные понятия и определения
- •2.2 Единицы физических величин
- •2.3. Классификация измерений
- •3 Средства измерений
- •3.1 Классификация средств измерений
- •3.2 Структура средств измерений
- •3.3 Характеристики средств измерений
- •Метрологические характеристики. Функция преобразования – функциональная зависимость между информативн6ым параметром выходного и входного сигналов средства измерения:
- •Неметрологические характеристики
- •Нормирование метрологических характеристик.
- •4 Погрешности измерений
- •4.1 Понятие о шкалах измерений
- •4.2 Основной постулат метрологии
- •Тогда абсолютная погрешность измерения
- •5 Фактор погрешностей
- •Отсюда погрешность измерения, называемая абсолютной
- •5.1 Систематические и случайные погрешности
- •5.1.1 Систематические погрешности
- •5.1.2 Случайные погрешности
- •5.2 Оценивание погрешностей результатов измерений
- •5.2.1 Прямое многократное измерение
- •Тогда оценкой дисперсии при ограниченном числе наблюдений будет:
- •5.2.2 Прямое однократное измерение
- •5.2.3 Косвенные измерения
5.1.2 Случайные погрешности
Мы убедились, что результат измерения
случайная величина. В связи с этим при
проведении любых измерений наряду с
получением числа, выраженного в
определенных единицах (результата
измерений
),
необходимо определить степень
достоверности результата измерения.
Количественно оценить степень
достоверности результата измерения –
означает получение количественной меры
близости между случайным результатом
измерения
и неизвестным (но не случайным) истинным
значением
измеряемой величины.
Из теории вероятностей известно, что
случайные величины исчерпывающе
описываются законами распределения.
Обычно дифференциальный закон
распределения (плотность распределения
вероятностей)
.
Одним из наиболее распространенных законов распределения случайной погрешности является нормальный закон распределения
(3.7)
где
.
Из 3.7 видно, что нормальный закон
распределения целиком определяется
двумя параметрами -
и
.
В теории вероятности
принято называть математическим
ожиданием случайной величины
,
а в метрологии – систематической
погрешностью (когда
- абсолютная погрешность). В теории
вероятностей
принято называть дисперсией случайной
величины
,
а в метрологии эта величина является
мерой
Величины
и
имеют размерность погрешности
и поэтому удобны в качестве ее
характеристики.
Вид нормального закона распределения представлен на рис. 3.2
Рис. 3.2 – нормальный закон распределения погрешностей
Из 3.7 следует, что
лежит на оси симметрии кривой
,
т.е. систематическую погрешность можно
рассматривать как среднее значение
погрешностей, которые получаются при
многократных измерениях одного и того
же размера физической величины. Поэтому
систематическую погрешность считают
величиной постоянной. Из 3.7 так же
следует, что чем больше
,
тем кривая
более полога и имеет меньший максимум,
т.е чем больше
,
тем более вероятны значительные
отклонения погрешностей от их среднего
значения
.
При нормальном законе распределения погрешностей, вероятность того что погрешность отдельного измерения превысит по абсолютной величине 3 , составляет 0,003 (0,3%). Такой вероятностью на практике пренебрегают и называют величину 3 максимально возможной погрешностью («закон трёх сигм»).
Если величине
известна и исключена из результата
измерения, то это эквивалентно переносу
начала координат на рис.3.2 в точку
.
В этом случае математическое ожидание
погрешности
,
составляющей которой, теперь является,
только случайная составляющая
,
будет равно нулю (рис 3.2 преобразуется
в рис 3.3)
Рис.3.3. – нормальный закон распределения погрешностей при = 0.
Исключить
случайную погрешность
из результата
однократного измерения нельзя, так как
неизвестно, какое конкретное значение
примет
.
Однако можно
существенно уменьшить влияние
на результат
измерения, проводя многократное измерение
одного и того же размера физической
величины и усредняя их результаты. Иными
словами, для исключения случайной
погрешности
из результата
измерения необходимо определить его
математическое ожидание, которое и
будет истинным значением измеряемой
величины
.
В
этом случае с учётом что
плотность
распределения результатов однократных
измерений будет подчиняться также
нормальному закону:
,
где - дисперсия результатов однократных измерений равная дисперсии погрешности.