Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Niepewność pomiaru skuteczności przedziałowej odpylacza

100%

Kępa A.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2007

|

tom R. 11, nr 1

21-24

PL

W artykule teoretycznie i praktycznie określono niepewność pomiaru skuteczności przedziałowej odpylacza. Decydujący wpływ na powyższą wielkość ma niepewność określenia składu ziarnowego, która jest najwyższa przy krańcach przedziału uziarnienia materiału sypkiego użytego w badaniach. W analizowanym przypadku, jedynie w centrum przedziału uziarnienia niepewność wynosi 3-4 punkty procentowe.

2

Przedział ufności a błąd systematyczny pomiaru

100%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2007

|

tom R. 53, nr 9 bis

29--30

PL

Referat omawia zagadnienie randomizacji oddziaływani systematycznego do postaci zmiennej losowej. Oddziaływanie t traktowane jest jako część przedziału ufności związanego z wynikiem pomiaru. Przykładami takich oddziaływań najczęściej są błędy wskaza lub poprawki. Przedstawiono prostą i praktyczną metodę randomizacji.

EN

The paper concerns the problem of treatment of the systematic effect as a random variable. This systematic effect is a part of the coverage interval of a measurement result. The simple randomization of a known systematic error as a bias or correction is presented. It is useful in practical metrological application.

3

Szacowanie niepewności pomiarów

100%

Terenowski H.

Problemy Techniki Uzbrojenia

|

2010

|

tom R. 39, z. 115

77--84

PL

Wyznaczanie niepewności pomiaru jest konieczną częścią każdej procedury pomiarowej. W referacie omówiono klasyczne metody wyznaczania niepewności pomiaru. Wskazano na znaczenie walidacji procedur pomiarowych, analizy źródeł błędów przypadkowych i sposobu ich opracowania w zależności od rozkładu prawdopodobieństwa. Przedstawiono sposób wyznaczania niepewności standardowej przy pomiarach bezpośrednich i pośrednich, budżet niepewności oraz uwagi związane z wyborem współczynnika rozszerzenia k przy wyznaczaniu niepewności rozszerzonej.

EN

Determination of measurement uncertainty, is obligatory part of each measurement procedure. In this paper, classical methods on determination of measurement uncertainty, were discussed. It was pointed to importance of validation in measurement procedures, analysis of sources of random errors and manner of their development in dependence on probability distribution. A way of determination of standard uncertainty in direct and indirect measurements, uncertainty budget and notes connected with selection of extension factor k at determination of extended uncertainty were presented.

4

Problematyka niepewności pomiaru - więcej pytań niż odpowiedzi

100%

Kubisa S.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2007

|

tom R. 53, nr 2

3-3

5

Określenie niepewności pomiaru w badaniach instalacji klimatyzacyjnych

100%

Müller J.

Czasopismo Techniczne. Środowisko

|

2012

|

tom R. 109, z. 4-Ś

167--181

PL

Określenie niepewności pomiaru w badaniach instalacji klimatyzacyjnej jest bardzo istotnym zagadnieniem z punktu widzenia oszczędności energetycznych. Pomiary dokonywane w różnych punktach instalacji dają sygnał dla automatycznej regulacji, która jest odpowiedzialna za optymalne utrzymywanie parametrów powietrza. Właściwe obliczenie i przedstawienie niepewności pomiaru daje informację o jakości instalacji i pomiarach zarówno w eksploatacji istniejących systemów, jak i w badaniach laboratoryjnych.

EN

Estimating the uncertainty of the measurements when testing the air-conditioning installation is a very important issue because it has a strong effect on energy efficiency of the whole system. The measurements taken in various points of the system give the signal used by automatic regulation, which is responsible for controlling the air parameters. Proper calculation and presentation of uncertainty of measurements give the information of a quality of the system in running the existing installation as well as in laboratory tests.

6

Metody szacowania niepewności pomiarów w badaniach kompatybilności elektromagnetycznej

80%

Kuciński S.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2007

|

tom Vol. 48, nr 8

101-105

PL

W artykule przedstawiono niektóre metody szacowania niepewności pomiarów w badaniach kompatybilności elektromagnetycznej. Podano ogólne informacje o niepewności pomiarów oraz o metodach pomiarów i badań stosowanych w tej dziedzinie. Zaprezentowano przykłady wyznaczania niepewności w pomiarach emisji elektromagnetycznej oraz opisano metody stosowane przy określaniu niepewności pomiarów prądu generatora wyładowań elektrostatycznych. W podsumowaniu krótko oceniono dotychczas stosowane metody szacowania niepewności pomiarów w badaniach kompatybilności elektromagnetycznej.

EN

In the article some uncertainty methods in electromagnetic compatibility tests were presented. The general information about measurement uncertainty and measurement and testing methods used in this field were given. The examples of estimating measurement uncertainty in electromagnetic emission and during current measurement of electrostatic discharge generator were described. In conclusion the short evaluation of uncertainty measurement methods in electromagnetic compatibility tests were given.

7

Metrologia współrzędnościowa w inżynierii produkcji - dokładność pomiaru a dokładność wytwarzania

80%

Gawlik J. , Sładek J. , Ryniewicz A. , Krawczyk M. , Kupiec R.

Inżynieria Maszyn

|

2010

|

tom R. 15, z. 3

7-19

PL

W artykule opisano problematykę oceny dokładności pomiarów realizowanych przy zastosowaniu współrzędnościowych systemów pomiarowych. Przedstawiono metody wyznaczania niepewności pomiaru oraz problem relacji pomiędzy dokładnością urządzeń i systemów pomiarowych a dokładnością pomiaru. Opisano też metody wykorzystujące koncepcję modeli symulacyjnych - wirtualnych maszyn pomiarowych jako skutecznych narzędzi szacowania niepewności pomiarów.

EN

This article presents the problems of estimating the accuracy of measurements made by using coordinate measuring machines. The methods of estimating the uncertainty of measurements and issues concerning the relation between the accuracy of instruments and measuring systems and the accuracy of measurement are described. Methods based on the concept of simulation models (Virtual Measuring Machines) as effective tools for estimation of measurement uncertainty are also described.

8

Historyczne źródła teorii błędu i niepewności pomiaru

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2012

|

tom R. 16, nr 7-8

72-75

PL

W artykule przedstawiono historyczne podstawy kształtowania się myśli metrologicznej związanej z opracowaniem danych pomiarowych. Omówiono zasadnicze osiągnięcia tych rozważań w postaci metody najmniejszych kwadratów, prawa propagacji błędu i centralnego twierdzenia granicznego. Uzupełniono je o wnioskowanie dotyczące przedstawiania błędu pomiaru w postaci histogramu i wyrażania go przez niepewność. Rozważania takie publikowano już w XIX wieku. Uzasadniają one współczesne podejście opisujące wyniki pomiaru wielkości mierzonej (mezurandu) rozkładem prawdopodobieństwa.

EN

Historical basics of metrological conceptions concerning the evaluation of measurement data are presented. The method of least squares, law of error propagation and central limit theorem as a historical achievement are discussed. The inference treating measurement error as a histogram and expressing it as a uncertainty are completed. This approach was published in XIX century, and nowadays justifies expressing the measurement result as a measurand described by the probability distribution.

9

Nowe podejście w dziedzinie wyrażania niepewności pomiaru

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2006

|

tom R. 10, nr 7-8

34-37

PL

Omówiono nowy projekt dokumentu dotyczący wyrażania niepewności pomiaru, opracowany przez Wspólny Komitet ds. Przewodników Metrologicznych działający pod kierownictwem dyrektora Międzynarodowego Biura Miar. Projekt formułuje zasadę propagacji rozkładów prawdopodobieństwa realizowaną poprzez matematyczny model pomiaru przy zastosowaniu metody Monte Carlo. Dokument proponuje również, aby symulacja Monte Carlo była walidującą dla innych metod obliczeniowych niepewności pomiaru, przede wszystkim związanych z prawem propagacji niepewności.

10

Wyrażanie niepewności pomiaru w badaniach ilościowych

80%

Kujawska A.

LAB Laboratoria, Aparatura, Badania

|

2007

|

tom R. 12, nr 6

40-41

11

Kryteria wyboru współczynnika rozszerzenia w procedurach obliczania niepewności pomiaru przy wzorcowaniu

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2001

|

tom R. 5, nr 1

43--46

PL

Opisano sposoby wyznaczania wartości współczynnika rozszerzenia w procedurach obliczania niepewności pomiaru przy wzorcowaniu. Przedstawiono kryteria matematyczne niezbędne do poprawnego wyznaczania niepewności rozszerzonej przy założonym poziomie ufności. Przedyskutowano podstawowe zasady jakimi należy kierować się przy wyborze współczynnika rozszerzenia.

EN

The method for calculation of coverage factor in the measurement uncertainty evaluation procedures in calibration is described. The mathematical criteria indispensable to correct evaluation of expanded uncertainty corresponds to a assumed coverage probability are presented. The basic principles of the coveraae factor choice are discussed.

12

Historyczna droga kształtowania się teorii niepewności pomiaru

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2013

|

tom R. 59, nr 5

387--389

PL

Przedstawiono historyczną drogę kształtowania się teorii niepewności pomiaru na przestrzeni dwóch stuleci. Droga ta zaczyna się od wnioskowań Gaussa i Laplacea co do rozkładu błędu w postaci krzywej dzwonowej, wzbogacona przez rozwiązanie Gosseta, w postaci rozkładu Studenta dla skończonej liczby serii obserwacji i uogólnienie tego rozwiązania przez Welcha i Satterthwaitea. Rozwiązania te znalazły odbicie w teorii niepewności sformułowanej w pracy Dietricha, na które powołują się autorzy Przewodnika wyrażania niepewności pomiaru, opracowanego pod koniec XX wieku.

EN

The paper describes a historical way formulating the measurement uncertainty theory. The first achievements were: Gauss’s law of error propagation in 1809 and Laplace’s statement of the central limit theorem in 1810. This achievement leads to normal density function as the basis distribution for population of measurement data. The inference of normal distribution for measurand confirms the Airy’s work in 1875 using the term “uncertainty”, and formulates the law uncertainty propagation. The second step was a Gosset’s distribution of a probable error for the mean in 1908, called as a Student distribution. The generalization of this solution was a paper by Welch and Satterthwaite concerning a distribution for the measurand defined by a linear measurement function. The distribution was a Student distribution with effective degree of freedom. The above approach was used by Dietrich to formulate the general theory of uncertainty. The basic assumption of this theory is an equal treating of random and systematic uncertainties in a probabilistic way. His work was a basic reference for the Guide to express the uncertainty in measurements, published in 1995.

13

Ocena dokładności przybliżenia splotu rozkładów prostokątnego i normalnego rozkładem trapezowym

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2001

|

tom R. 5, nr 5

9-11

PL

Przedstawiono analizę matematyczną splotu dwóch rozkładów prostokątnych i splotu rozkładów prostokątnego i normalnego. Opisano przybliżenie powyższego splotu rozkąłdem trapezowym. Oceniono wartośc błędu przybliżenia współczynnika rozszerzenia dla tego splotu współczynnikiem rozszerzenia dla rozkładu trapezowego przy poziomie ufności p=95%. Porównano błąd przybliżenia z błędami uzyskiwanymi tradycyjnymi metodami oszacowania współczynnika k. Przestawiono również błędy przybliżeń dla różnych poziomów ufności.

EN

Convolution of rectangular distributions and convolution of rectangular and normal distributions are analyzed. Convolution of rectangular and normal distributions is approximated by trapezoidal distribution. At the 95% confidence level, there is estimated the approximation error defined by the coverage factor for the rectangular and normal distributions convolution and the converage factor for trapezoidal distribution. The approximation error is compared with the errors derived by traditional methods of coverage factor estimation The approximation errors at various confidence levels are also presented.

14

Randomizacja odchylenia pomiarowego przy ocenie zdolności pomiarowej przyrządu

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2013

|

tom R. 17, nr 7-8

96--99

PL

Randomizację odchylenia pomiarowego wykorzystuje się przy ocenie zdolności pomiarowej przyrządu. Odchylenie pomiarowe to estymata błędu systematycznego wyznaczana jako różnica pomiędzy wskazaniem przyrządu pomiarowego a wartością wzorcową. Randomizacja polega na przyjęciu odpowiedniego rozkładu prawdopodobieństwa dla tego odchylenia. Miarą zdolności pomiarowej przyrządu jest niepewność rozszerzona obliczana po wykonaniu pomiaru na wzorcu pomiarowym. Niepewność tę odnosi się do wartości granicznej, którą może być największy błąd dopuszczalny. Zdolność pomiarowa jest wskaźnikiem umożliwiającym ocenę jakości metrologicznej przyrządu.

EN

Randomizing of a bias is used in evaluation of measurement instrument capability. Bias is an estimate of systematic error treated as difference between an indication of measuring instrument and a value of standard. Randomization relies on the assumption of suitable probability distribution for the bias. The measure of the capability is an expanded uncertainty calculating after measurement on the standard. The expanded uncertainty is related to limited value. This limited value may be a maximum permissible error.

15

Analytical estimation of uncertainty of coordinate measurements of geometric deviations. Models based on distance between point and straight line

80%

Jakubiec W.

Advances in Manufacturing Science and Technology

|

2009

|

tom Vol. 33, nr 2

45-53

EN

The paper is the first of a series on possibility of analytical evaluation of uncertainty of coordinate measurements. The paper presents models for evaluation of uncertainty of measurement of some geometrical deviations (straightness, coaxiality and perpendicularity of an axis to a plane) basing on the formula for distance between point and straight line. An essential element of the proposed methodology is the use of minimal mathematical number of characteristic points of the measured workpiece and expressing the deviation as a function of coordinates' difference of the points.

PL

W artykule przedstawiono ocenę możliwości analitycznego wyznaczania niepewności pomiarów współrzędnościowych. Przyjęto modele wyznaczania niepewności niektórych odchyłek geometrycznych (prostoliniowości, współosiowości i prostopadłości osi do płaszczyzny), których podstawą są równania na odległość punktu od prostej. Istotnym elementem prezentowanej metodyki jest wykorzystanie minimalnej liczby charakterystycznych punktów mierzonego przedmiotu oraz wyrażenie odchyłki jako funkcji różnic współrzędnych tych punktów.

16

Metoda randomizacji oddziaływania systematycznego i jej praktyczne zastosowanie

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2011

|

tom R. 57, nr 11

1293-1296

PL

Przedstawiono metodę randomizacji oddziaływania systematycznego zawierającego dwie składowe, w postaci odchylenia pomiarowego i niepewności jego wyznaczenia. Oddziaływanie systematyczne tworzy zmienną losową, opisaną centrowanym rozkładem płasko-normalnym. Rozkład ten jest splotem rozkładu prostokątnego z normalnym. Dzięki temu możliwy jest łatwy opis analityczny, jak również numeryczny, przyjętego rozwiązania. Obliczenia niepewności standardowej i współczynnika rozszerzenia tak zdefiniowanej zmiennej losowej nie są skomplikowane i mogą być łatwo implementowane do praktyki metrologicznej.

EN

The paper concerns a problem of randomization of the systematic effect being a part of the coverage interval associated with the measurement result. This effect is characterized by two components: systematic and random. The systematic component is estimated by the bias and the random component is estimated by the uncertainty associated with the bias. Taking into consideration these two components, there can be created a random variable with zero expectation and the standard deviation calculated by randomizing the systematic effect. The method of randomization of the systematic effect is based on the Flatten-Gaussian distribution. The standard uncertainty, being the basic parameter of the systematic effect, can be calculated with a simple mathematical formula, represented by (9). The numerical formula (11) can be also used for calculation of this standard uncertainty with a random generator represented by (12). The pre-sented evaluation of the uncertainty is more rational than those obtained with use of other methods, represented in literature [11-13]. It is useful for practical metrological application.

17

Historyczne aspekty wyrażania niepewności pomiaru

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2012

|

tom R. 16, nr 2

538-539

PL

Historyczne podstawy dotyczące analizy danych pomiarowych pojawiły się już XIX wieku. Ukształtowały się w postaci metody najmniejszych kwadratów, prawa propagacji błędu i centralnego twierdzenia granicznego. Uzupełniały je o wnioskowania dotyczące przestawiania błędu pomiaru w postaci histogramu. Rozwiązania te uzasadniają współczesne podejście w dziedzinie opracowania wyniku pomiaru, opisujące wielkość mierzoną rozkładem prawdopodobieństwa.

EN

Historical basics concerning the analysis of a measurement data were appeared in XIX century. They were formulated as a method of least squares, law of error propagation and central limit theorem. The inference treating measurement error as a histogram and expressing it as a uncertainty was also completed. Nowadays this approach justifies expressing the measurement result as a measurand described by the probability distribution.

18

Zdolność pomiarowa przyrządu

80%

Fotowicz P.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2013

|

tom R. 17, nr 2

540-541

PL

Zdolność pomiarowa jest wskaźnikiem umożliwiającym ocenę jakości metrologicznej przyrządu. Miarą zdolności pomiarowej przyrządu jest niepewność rozszerzona obliczana po wykonaniu pomiaru na wzorcu pomiarowym. W budżecie niepewności uwzględnia się obok składowej przypadkowej również składową systematyczną w postaci odchylenia pomiarowego. Skumulowaną niepewność odnosi się do wartości granicznej, którą może być największy błąd dopuszczalny.

EN

Capability of measurement instrument is an indicator enabling evaluation of metrological quality of instrument. The measure of the capability is an expanded uncertainty calculating after measurement on the standard. The uncertainty budget consists both random and systematical eaects as a bias. The aggregated uncertainty is related to limited value. This limited value may be a maximum permissible error.

19

Procedury obliczania niepewności pomiaru stosowane w warunkach wzorcowania

80%

Fotowicz P.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka

|

2001

|

tom z. 98

257-264

PL

Przedstawiono podstawowe zalecenia jakimi należy się kierować przy opracowywaniu procedury obliczania niepewności pomiaru w warunkach wzorcowania. Omówiono zasady tworzenia funkcji pomiaru, wyznaczenia niepewności standardowej, złożonej i rozszerzonej oraz współczynnika rozszerzenia. Zaprezentowano analizę niepewności w postaci jej budżetu.

EN

The elaboration of the procedures of measurement uncertainty evaluation in calibration is presented. The theoretical basis of model function and calculating the standard uncertainty is discussed. The uncertainty analysis for a measurement called the uncertainty budget is described. Ten method of calculating coverage factor corresponds to a coverage probability of approximately 95 % is discussed.

20

Wyznaczanie niepewności przetwarzania próbkującego za pomocą redukcyjnej arytmetyki interwałowej

80%

Jakubiec J.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska

|

2002

|

tom z. 181

65-82

PL

Przetwarzanie próbkujące ma na celu dostarczanie ciągów wyników pomiaru wartości chwilowych wielkości zmiennej w czasie. Pojedynczy wynik jest efektem przetwarzania analogowego, analogowo-cyfrowego i na końcu programowego. Błąd wyniku jest wypadkową wielu błędów cząstkowych o różnym charakterze, a zatem wyznaczanie jego niepewności jest zagadnieniem złożonym. W referacie przedstawiono metodę opartą na redukcyjnej arytmetyce interwałowej, pozwalającą na obliczenie niepewności na podstawie znajomości funkcji gęstości prawdopodobieństwa opisujących poszczególne źródła błędu oraz współczynników algorytmu przetwarzania. Związek między niepewnościami ma postać równania macierzowego uwzględniającego zależności zachodzące między różnymi rozkładami błędu w procesie ich splatania. Rozważania teoretyczne zilustrowano przykładem obliczenia niepewności dla przyjętej struktury przetwornika próbkującego.

EN

The aim of sampling processing is to deliver sequences of measurement results representing instantaneous values of an input quantity of a sampling converter. The single result is an effect of analog processing, analog-to-digital conversion and digital processing, so its error is a composition of many different partial errors. Thus, calculation of the result uncertainty is a sophisticated task. The paper presents a method applied to reductive interval arithmetic which allows calculating uncertainty for the known probability density function of the error value sets and the known coefficients of the digital processing algorithm. The relationship between uncertainties is of matrix form the elements of which depend on relations between the error value sets during its convultion. The general considerations have been illustrated by the example presenting uncertainty calculation for the assumed structure of a sampling converter.