- •200106 «Информационно-измерительная техника и технологии»
- •Введение
- •1.2. Сигналы
- •1.3. Преобразование измерительных сигналов
- •1.4. Спектр периодических сигналов
- •1.5. Модуляция
- •1.5.1. Амплитудная модуляция
- •1.5.2. Частотная модуляция
- •1.5.3. Фазовая модуляция
- •1.5.4. Двукратные виды модуляции
- •1.6. Квантование
- •1.6.1. Квантование по уровню
- •1.6.2. Квантование по времени
- •1.6.3. Квантование по уровню и времени
- •1.7. Кодирование
- •1.7.1. Цифровые коды
- •1.7.2. Помехи
- •1.8. Модель канала
- •Раздел 2 измерительные каналы и их разделение
- •2.1. Канал связи и его характеристики
- •2.2. Согласование канала с источником информации
- •2.3. Линии связи для передачи измерительной информации
- •2.4. Структуры линий связи
- •2.5. Многоканальные системы для передачи измерительной информации
- •2.6. Погрешность систем с частотным разделением каналов
- •2.7. Погрешности систем с временным разделением каналов
- •Раздел 3 принципы обработки данных
- •3.1. Виды погрешностей
- •3.2. Обработка результатов измерений. Оценки измеряемой величины
- •3.3. Обработка результатов прямых равноточных измерений
- •3.4. Обработка результатов косвенных измерений
- •3.5. Обработка результатов совместных измерений
- •3.6. Обработка результатов неравноточных измерений
- •3.7. Проверка статистических гипотез
- •3.7.1. Проверка соответствия гипотезы и экспериментальных данных
- •3.7.2. Исключение резко отклоняющихся значений
- •3.8. Построение эмпирических распределений
- •3.9. Критерии согласия
- •3.9.1. Критерий согласия Пирсона
- •3.9.2. Критерий согласия Колмогорова
- •Раздел 4 планирование многофакторного эксперимента
- •4.1. Задачи планирования эксперимента
- •4.2. Пассивные эксперименты
- •4.3. Дисперсионный анализ
- •4.4. Регрессионный анализ
- •4.5. Активный эксперимент
- •4.6. Полный факторный эксперимент
- •4.7. Дробный факторный эксперимент
- •4.8. Устранение влияния временного дрейфа
- •4.9. Проведение факторного эксперимента и обработка его результатов
- •4.10. Оптимизация
- •4.11. Рандомизация
- •Раздел 5 введение в алгоритмическую теорию измерений
- •5.1. Вводные замечания
- •5.2. Развитие понятий числа и измерения величин
- •5.3. Теория шкал и алгоритмические измерения
- •5.4. Алгоритмы измерения в номинальной шкале, аддитивной и порядка
- •5.5. Моделирование цифровых алгоритмических измерений
- •5.6. Эквивалентность между фильтрацией и алгоритмическим измерением
- •5.7. Моделирование сигналов. Дискретизация
- •5.7.1. Модели дискретизации аналогового сигнала
- •5.7.2. Дискретизация с усреднением
- •5.7.3. Дискретизация сигналов конечной длительности
- •5.8. Цифровое представление информации
- •5.9. Системы счисления с иррациональными основаниями
- •5.9.1. Золотая пропорция
- •5.9.2. Числа Фибоначчи
- •5.9.4. Код золотой p-пропорции
- •5.10. Общий алгоритм метрологического кодирования
- •5.10.1. Алгоритм Стахова
- •5.10.2.Фибоначчиевы алгоритмы цифрового метрологического кодирования
- •Раздел 6 введение в информационную теорию измерений
- •6.1. Основные положения теории информации
- •6.1.1. Энтропия
- •6.1.2. Единицы измерения энтропии
- •6.1.3. Условная энтропия (энтропия помехи)
- •6.1.4. Суммирование нескольких погрешностей
- •6.1.5. Явление «краевой эффект». Приближенность информационных оценок каналов передачи информации
- •6.1.6. Основные положения теории информации для характеристики процесса измерения
- •6.2. Сущность измерения
- •6.2.1. Понятие натурального ряда однородных величин
- •6.2.2. Понятие шкалы реперов измеряемой величины
- •6.2.3. Измерение как сужение интервала неопределенности
- •6.3. Измерительные преобразования, функциональные шкалы, единицы измеряемой величины
- •6.3.1. Функциональная шкала измеряемой величины
- •6.3.2. Понятие единицы измерения
- •6.3.3. Метод построения измерительных устройств
- •6.4. Измерительные преобразования и преобразователи
- •6.5. Энтропийное значение погрешности
- •6.5.1. Математическое определение энтропийного значения погрешности
- •6.5.2. Эффективное значение погрешности
- •6.6. Сравнение энтропийного и среднеквадратического значений погрешности для плавных симметричных одномодальных законов распределения погрешностей
- •6.7. Энтропийное значение погрешности – основной критерий точности приборов и измерений
- •6.8. Определение энтропийного значения погрешности на практике
- •6.9. Суммирование погрешностей измерительных устройств
- •6.10. Статистическое суммирование погрешностей при наличии корреляции
- •6.11. Энтропийное значение результирующей погрешности
- •6.12. Суммирование погрешностей с равномерными законами распределения вероятностей
- •6.13. Суммирование погрешностей при равномерном и нормальном законах распределения составляющих результирующей погрешности
- •6.14. Суммирование погрешностей при произвольной степени корреляции и произвольных законах распределения вероятностей составляющих результирующей погрешности
- •И объемов (n) выборок
- •Интервала
- •Оглавление
3.4. Обработка результатов косвенных измерений
В результате косвенных измерений определяется значение физической величины, функционально связанной с другими физическими величинами, значения которых равны :
(3.4.1)
Пусть каждая из величин (j = 1, 2, ..., т) измерена с погрешностью . Необходимо оценить значение погрешности z результата косвенного измерения.
Рассматривая z как функцию т переменных , запишем ее полный дифференциал:
(3.4.2)
или
. (3.4.3)
Положив, что погрешности измерений достаточно малы, заменим в (3.4.3) дифференциалы соответствующими приращениями:
. (3.4.4)
Каждое слагаемое (3.4.4) вида представляет собой частную погрешность результата косвенного измерения, вызванную погрешностью определения величины . Частные производные носят название коэффициентов влияния соответствующих погрешностей.
Формула (3.4.4) является приближенной, так как учитывает только линейную часть приращения функции, однако в большинстве практических случаев она обеспечивает удовлетворительную точность оценки погрешностей результатов косвенных измерений.
Если известны систематические погрешности результатов прямых измерений величин , то по (3.4.4) вычисляется систематическая погрешность z результатов косвенных измерений. При этом если частные погрешности имеют разные знаки, то происходит частичная компенсация систематических погрешностей.
Эта же формула может быть использована для вычисления предельной погрешности. Пусть заданы предельные значения погрешностей прямых измерений в виде и требуется оценить предельную погрешность ±mах результата косвенного измерения. Тогда из (3.4.4) следует, что
(3.4.5)
Рассмотрим оценивание случайной погрешности результатов косвенных измерений. Пусть величины измерены со случайными погрешностями j, имеющими нулевые математические ожидания М[ ]=0 и дисперсии . Используя (3.4.4), запишем выражения для математического ожидания М[z] и дисперсии 2[z] погрешности z:
(3.4.6)
, (3.4.7)
где – коэффициент корреляции погрешностей и
Если погрешности некоррелированы, то
. (3.4.8)
Таким образом, для оценки результата косвенного измерения естественно применить формулу
, (3.4.9)
а для оценки систематических и случайных погрешностей соответственно (3.4.4) и (3.4.8).
В общем случае при нелинейной функции (3.4.1) коэффициенты влияния , присутствующие в этих формулах, в свою очередь являются функциями значений величин . Коэффициенты влияния обычно оцениваются путем подстановки в выражения частных производных оценок . Следовательно, вместо самих коэффициентов влияния получают лишь их оценки. Кроме того, иногда коэффициенты влияния определяют экспериментально. В том и другом случае они устанавливаются с некоторой погрешностью, что является еще одним источником погрешности при обработке результатов косвенных измерений. Однако в некоторых частных, но распространенных на практике случаях указанная погрешность определения коэффициентов влияния отсутствует. Рассмотрим различные ситуации.
1. Функция линейна. Пусть
(3.4.10)
где – известные коэффициенты. Тогда коэффициенты влияния
, (3.4.11)
а формулы (3.4.4) и (3.4.8) приобретают следующий вид:
(3.4.12)
. (3.4.13)
2. Функция логарифмируема. Пусть
(3.4.14)
где – известные числа, которые могут быть положительными или отрицательными, целыми или дробными.
Прологарифмируем, а затем продифференцируем (3.4.14):
(3.4.15)
(3.4.16)
Положив, что погрешности измерений малы, заменим в (3.4.16) дифференциалы соответствующими приращениями:
, (3.4.17)
где ; – относительные погрешности.
Дисперсия случайной относительной погрешности
(3.4.18)
где – дисперсии случайных относительных погрешностей прямых измерений значений величин .
Как видно из полученных формул, в данном случае расчет погрешностей упрощается при переходе к оценкам относительных погрешностей измерений.
Пример 3.4.1. Дана функция , где x, y, z – некоррелированные аргументы, полученные измерениями со средними квадратиченскими отклонениями , , . Определить .
Решение. Согласно (3.4.8) можем записать:
Пример 3.4.2. Мощность, поглощаемую в активном сопротивлении, определяют косвенно путем измерения сопротивления резистора и падения напряжения на нем с последующим вычислением по формуле . Предположим что получены следующие результаты: 10 В, 0,5 %, 100 Ом, 1 %. Оценить относительную погрешность.
Решение. Преобразуем формулу:
.
Согласно (3.4.18)
Тогда
Вт, а 1,4%.
Пример 4.3.3. Найти значение электрической энергии и среднюю квадратическую погрешность ее определения по результатам измерения силы тока, сопротивления и времени, если I = (10,230 ± 0,015) А, R = (11,68 ± 0,01) Ом, t = (405,2 ± 0,1) с.
Решение. Для нахождения энергии воспользуемся формулой . Согласно (3.4.18) формула относительной погрешности принимает вид:
кДж.
Пример 3.4.4. При измерении электрического сопротивления катушки приборами класса точности 1,0 получены следующие результаты: I = 17,2 мА, U = 440 мВ. Найти величину сопротивления и оценить точность измерения. Максимальное значение силы тока, измеряемое данным миллиамперметром, равно 75 мА, максимальное напряжение – 150 В.
Решение. Абсолютные предельные погрешности приборов составят:
I = 7510-2 мА; U = 0,015 В.
Относительные погрешности равны:
Значение сопротивления
Относительная погрешность оценки сопротивления
Абсолютная предельная погрешность оценки сопротивления
Таким образом, результат измерения должен быть записан в виде