Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Kurs metrologii laboratoryjnej. Cz. IV. Niepewność pomiaru w praktyce

Hantz A.

Laboratorium - Przegląd Ogólnopolski

|

2008

|

nr 10

22--25

PL

Niepewność pomiaru jest nierozerwalnie złączona z procedurami badawczymi lub pomiarowymi obowiązującymi w laboratoriach. Zgodnie z prawami obowiązującymi w przyrodzie nie ma dokładnych pomiarów, możemy jedynie wyznaczyć przedział, w którym wartość wyniku pomiaru się znajduje. Wielkość przedziału zależy od przyjętego poziomu ufności. lstotną sprawą jest wnikliwa analiza wszystkich składowych niepewności. Źle przeprowadzona analiza budżetu niepewności może doprowadzić do sytuacji, w której może zostać zaakceptowany wynik niezgodny lub może zostać odrzucony wynik zgodny. Niepewność pomiaru w ostatnich czasach jest wnikliwie analizowana zarówno przez ośrodki badawcze, laboratoria, jak i placówki naukowe.

EN

Research or measuring procedures being in effect in laboratories are inseparably linked with the uncertainty of the measurement. According to rules observed in nature, there are no precise measurements, we can only determine the interval within which the value of the measurement result lies. Its size depends on the accepted confidence level. An insight analysis of all components of the uncertainty is an essential matter. Incorrect analysis of the uncertainty budget can lead to the situation in which an incorrect result is accepted or a correct result is rejected. The uncertainty of the measurement has been thoroughly analyzed lately by research centres, laboratories as well as scientific institutions.

2

Obliczanie niepewności wyników pomiarów pośrednich w wybranych przypadkach szczególnych

Skubis T.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2005

|

R. 51, nr 2

21-23

PL

W artykule przedstawiono model obliczenia niepewności złożonej w przypadku funkcji o zerowych wrażliwościach I rzędu albo o silnie nieliniowym równaniu, gdy składniki niepewności zależne od wrażliwości wyższych rzędów mają istotny wpływ na niepewność złożoną. Uogólnienie modelu zachowuje ogólną ideę składania niepewności. Polega ono na uwzględnieniu różniczek wyższych rzędów, które należy traktować jak inne składniki niepewności. Niepewność złożona jest średnią kwadratową tych wszystkich składników. Zwrócono uwagę na uniknięcie problemu skorelowania składników niepewności, jaki powstaje gdy niektóre skłądniki są podzielone na części ułamkowe i występują pod znakiem sumy wielokrotnie. Jako przykłady zastosowania metody przedstawiono transfer Hamona, którego funkcja ma zerowe wrażliwości I rzędu, oraz wielomian wyższego rzędu, dla ktorego w pewnych punktach różniczki zależne od wrażliwości II rzędu mają wartości porównywalne z różniczkami I rzędu.

EN

A model for the calculation of the combined uncertainty in the case of function characterized by zero value sensitivities of 1st order or by strong non-linearity, when component uncertainties depended of higher order sensitivities have substantial effect into combined uncertainty therr is presented in the paper. Generalization of the model applies the main idea of the combined uncertainty calculation. the generalization depends on taking into account higher order differentials. these should be similarly to the other uncertainty components. The combined uncertainty there equal to the rms value of the all function uncertainty components. the attention there is paid into correlation of the uncertainty components, when of them there are divided into fractional parts, and then appear several times under sum denotation. The Hamon transfer there is analysed as an example. Both 1st order sensitivities of its function there are equal to the 0. The second specific function is a polynomial of higher order, when in specific points the differentials depended on the second order sensitivities have the same order values as 1st order differentials.

3

Szacowanie niepewności złożonej wyniku pomiaru poziomu hałasu odniesionego do ośmiu godzin

Siedlecka K.

LAB Laboratoria, Aparatura, Badania

|

2004

|

R. 9, nr 6

38-41

4

Reductive interval arithmetic application to uncertainty calculation of measurement result burdened correlated errors

Jakubiec J.

Metrology and Measurement Systems

|

2003

|

Vol. 10, nr 2

137-156

EN

The results of operations made in accordance with rules of reductive interval arithmetic depend on specific properties of numbers which form intervals being arguments of these operations. The paper deals with an application of the arithmetic in the case when intervals consists of numbers modeling random errors of measurement results. Uncertainties introduced by partial errors into a measurement result are then identified with radii of intervals. One determines a procedure of extended combined uncertainty calculation in the situations when the partial errors have different distributions and they are correalted. An accuracy analysis of the procedure in selected cases has been presented.

PL

Wyniki operacji wykonywanych zgodnie z regułami redukcyjnej arytmetyki interwałowej zależą od właściwości zbiorów liczb tworzących interwały. W pracy opisano zastosowanie tej arytmetyki w przypadku, gdy interwały tworzone są na zbiorach liczb składających się z losowych błędów wyników pomiaru o wartościach oczekiwanych równych zeru. Niepewności związane z błędami składowymi wyniku pomiaru są wówczas utożsamiane z promieniami tych interwałów. Określono procedurę obliczania niepewności złożonej w przypadku, gdy błędy cząstkowe mają różnego rodzaju rozkłady, a ponadto są skorelowane. Punktem wyjścia tej procedury jest probabilistyczny model wyniku pomiaru bezpośredniego (1) oraz model pomiaru pośredniego (8), w którym błąd wypadkowy jest kombinacją liniową (9) losowych błędów składowych. Każdemu błędowi, przy użyciu funkcjonału (3), przyporządkowywany jest tzw. interwał nieobciążony, którego związki z innymi interwałami opisane są przez współczynniki koherencji zależne od współczynników korelacji i współczynników zależnych od kształtów rozkładów błędów. W punkcie 4 opisano sposób wyznaczania współczynnika koherencji w przypadku, gdy znane są wymienione współczynniki składowe. Uzyskana zależność (45) pozwala na obliczenie elementów macierzy koherencji R. Znajomość niepewności cząstkowych, współczynników modelu błędu (9) oraz macierzy koherencji pozwala na obliczenie niepewności złożonej na podstawie wyrażenia macierzowego (49). W pracy określono niedokładność tego rodzaju metody wyznaczania niepewności dla sumy dwóch skorelowanych błędów o jednakowych rozkładach jednostajnych. Wyniki obliczeń zamieszczono w tabeli 1. Rozważania teoretyczne zilustrowano przykładem obliczenia niepewności złożonej dla ilorazu dwóch wyników uzyskanych za pomocą przetwornika A/C.