Погрешность измерения случайная

Случайная погрешность измерения (Случайная погрешность) Случайная ошибка измерения (Случайная ошибка) Составляющая погрешности измерения, изменяющаяся случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины в [c.93]

По источнику происхождения различают три основных вида погрешностей измерения случайные, систематические и промахи (или грубые погрешности). [c.31]

Допускаемая погрешность измерения включает случайные и неучтенные систематические погрешности измерения. Случайная погрешность измерения не должна превышать 0,6 допускаемой погрешности измерения. При этом исходят из предположения, что случайная погрешность измерения распределяется по нормальному закону и достаточным является [c.462]

ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ. СЛУЧАЙНЫЕ ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ [c.85]

При современной трактовке погрешности измерения как случайной величины или случайного процесса (см. разд. 2.1.2), нет никакого противоречия между концепциями погрешности и неопределенности . И практически, как будет показано ниже, сторонники использования термина неопределенность обсуждают лишь вопрос о том, в качестве какой вероятностной характер сти-ки погрешности измерений надо принять неопределенность . При этом В1,[сказываются разные мнения, но все они едины в том, что в качестве неопределенности надо принять одну из вероятностных (или статистических) характеристик погрешности измерений — случайной в с 1 и ч и н ы. [c.86]

Таким образом, точечные и интервальные характеристики погрешностей измерений представляют собой вероятностные характеристики— детерминированные величины. Между интервальными и точечными характеристиками одной и той же погрешности измерений— случайной величины — имеется функциональная связь, известная из теории вероятностей. [c.103]

Погрешность измерения систематическая Погрешность измерения случайная [c.103]

При многократном измерении одной и той же величины с одинаковой тщательностью получаются различные числовые результаты, что является следствием случайных погрешностей измерения. Случайные погрешности трудно устранить, поэтому их влияние учитывается допуском на размер или другой параметр. Однако теоретически можно приблизительно определить влияние случайных погрешностей на размер обрабатываемой или измеряемой детали. [c.64]

Каждая из составляющих суммарной погрешности измерения может быть как систематической, так и случайной. Понятие о систематических и случайных погрешностях применительно к погрешностям изготовления деталей дано в I главе. Эти понятия полностью могут быть перенесены на погрешности измерения. Случайные погрешности измерения являются величинами, подчиняющимися в основном закону нормального распределения. Совокупность случайных погрешностей измерения характеризуется величиной средней квадратической погрешности а, которая может быть выражена через случайные погрешности — I, еслн известно истинное значение измеряемой величины I [c.287]

Погрешность измерения включает в себя случайные и неучтенные систематические погрешности измерения. Случайная погрешность измерения не должна превышать 0,6 от допускаемой погрешности измерения и принимается равной 2а. [c.269]

Сокращение времени разработки перспективных и доводки новейших ГТД, а также систем их регулирования требует проведения расчетов динамических характеристик (постоянных времени, коэффициентов передачи и др.) силовой установки по результатам наблюдений. Под наблюдениями имеются в виду результаты как математического моделирования перспективных ГТД, так и стендовых или летных испытаний новейших двигателей и их систем регулирования. В связи с этим необходимо разработать систему машинных алгоритмов, которая при ее реализации на ЭВМ позволяет быстро и в большом количестве обрабатывать результаты наблюдений, выдавать исследователю искомые характеристики ГТД. В работе [1] предложен основанный на применении метода наименьших квадратов (МНК) алгоритм, позволяющий рассчитывать коэффициенты линейной модели ГТД при невысоких уровнях искажений полезной информации в наблюдениях. Однако получаемая при стендовых и летных испытаниях ГТД полезная информация, как правило, имеет значительные искажения (погрешности измерения, случайные неравномерности измеряемых параметров двигателя и др.), что чрезвычайно затрудняет расчет искомых характеристик. Цель настоящей работы — дальнейшее совершенствование алгоритма расчета, предложенного в работе [1], и распространение его на практически важные случаи. [c.68]

Погрешность, указанная в инструкциях по эксплуат<ш ии УЗ-толщиномеров, соответствует лишь приборной погрешности, характеризующей возможность данного прибора при измерении временного интервала t прохождения ультразвукового импульса в изделии. При реальном процессе измерения к приборной добавляются случайные ошибки, связанные с неточностью установки преобразователя в точку измерения, с толщиной слоя контактной жидкости (машинного масла) между искателем и поверхностью металла, а также систематические ошибки, обусловленные точностью установки нуля и скорости звука С. Сумма всех этих погрешностей и определяет погрешность измерения, которая, как правило, больше приборной. [c.203]

Предельная суммарная погрешность измерения или изготовления, состоящая из систематических и случайных погрешностей, на основании уравнений (4.16) и (4.18) [c.96]

В общем случае погрешность измерения является случайной функцией времени X (/), так как нельзя предсказать ее значение в момент времени можно лишь вычислить ее вероятностные характеристики. При проведении одной серии измерений получают одну кривую, так называемую реализацию этой функции. Совокупность реализаций характеризует случайную функцию. Погрешность измерений в определенный момент времени, называемый сечением случайной функции Д (/, ), при наличии нескольких реализации характеризуется средним значением (математическим ожиданием) и рассеянием (дисперсией). Характеристиками случайной функции X (ij служат математическое ожидание (/) и корреляционная 5 131 [c.131]

Здесь использованы обозначения Л — результат измерения в единицах измеряемой величины А, А, Ад, Ас. Дс.и- с. в — соответственно погрешность измерения, нижняя и верхняя ее границы, систематическая составляющая погрешности измерения, нижняя и верхняя ее границы, Р, Ра — вероятность, с которой погрешности измерения и соответственно ее систематическая составляющая находятся в соответствующих границах о (А), а (Ас) — соответственно оценка среднего квадратического отклонения случайной составляю- [c.133]

Конкретное сочетание погрешности измерения и измеряемого параметра является событием случайным. Тогда с учетом закона нормального распределения обеих составляюш,их можно записать [c.137]

Таким образом, в соответствии с принятой методикой учета погрешности измерений достоверное значение к можно определить из теоретической модели с поправками на систематические ф, и случайные погрещности [c.125]

Различают систематическую и случайную погрешности измерения. [c.68]

Случайная погрешность измерения — составляющая погрешности измерения, изменяющаяся случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины. Влияние случайной погрешности можно уменьшить путем многократных измерений, выбирая в качестве окончательного результата измерения среднее значение. Для обработки результатов измерений, содержащих случайные погрешности, используется математический аппарат теории вероятностей. [c.68]

Составляющую погрешностей измерений, изменяющуюся случайным образом при последовательных измерениях одной и той же величины, называют случайной погрешностью измерений. [c.7]

Случайная погрешность измерений не может быть определена для каждого отдельного измерения. Однако при большом числе последовательных измерений физической величины слу- [c.7]

Погрешности измерений принято делить на случайные б и систематические 0, которые в ходе проведения измерений проявляются одновременно, т. е. [c.103]

Случайные погрешности изменяются случайно при повторных измерениях одной и той же величины. [c.103]

Систематические погрешности отличаются тем, что они остаются постоянными или закономерно изменяются при повторных измерениях одной и той же величины. Если систематические погрешности больше случайных, то они могут быть вычислены и исключены из результатов измерений. [c.103]

Для примера определим максимальную погрешность и вероятностную оценку погрешности измерения изобарной теплоемкости Ср воздуха при невысокой температуре и атмосферном давлении методом проточного калориметра. В этом методе Ср вычисляется по формуле (4.1), из которой следует, что в эксперименте необходимо измерить количество теплоты <Э, подведенной к воздуху, массовый расход воздуха т, а также температуру воздуха до калориметра /1 и после него и. С целью снижения случайной погрешности в стационарном состоянии выполнено восемь серий измерений. [c.134]

Погрешность измерения температуры и давления прежде всего вызвана систематической погрешностью манометра и термометра и систематической погрешностью несовершенства метода измерения. Под несовершенством метода измерения подразумевается измерение в неравновесных состояниях. Кроме того, возможно влияние случайных факторов и появление случайной погрешности в определении температуры и давления. Определение удельного объема как среднего нескольких состояний уменьшает случайную погрешность. С учетом изложенных выше причин целесообразно принять Ар=0,1 МПа, А7 =1- 2 К. [c.135]

Прямое измерение — измерение, результат которого можно прочесть на шкале прибора. В качестве примера прямых измерений можно привести взвешивание на весах, измерение электрического напряжения вольтметром, измерение термо-ЭДС, развиваемой термопарой, потенциометром и т. п. Общая погрешность прямого измерения состоит из систематической и случайной погрешностей. Для уменьшения влияния случайных факторов и, следовательно, уменьшения случайной погрешности измерения проводят несколько раз. В результате этих единичных измерений получают п значений измеряемой величины Х, Хг,. .., Хп- Окончательный результат прямого измерения Хер определяется как среднее арифметическое единичных измерений [c.181]

Случайные погрешности измерения этих параметров aai-висят от колебания режима во время опыта для снижения их следует проводить запись показаний приборов через небольшие промежутки времени и полученные значения усреднять. [c.205]

Вместе с тем, поскольку сама погрешность измерений —случайная величина, она тоже обладает некоторым законом распределения, имеющим свои характеристики — детерминированные, неслучайные характеристики, отражающие асю генеральную совокупность случайной величины — погрешности измеренсий. [c.98]

Однако, если мы будем проводить экспериментальное определение значения физической величины, повторяя эксперимент, как правило, будем получать результаты наблюдения, имеющие в определенных пределах различные значения. В точных измерениях результаты отдельных измерений всегда различны, что вызвано большим числом разных причин. Проблема заключается в том, чтобы определить, какое из полученных значений может быть наилучшей оценкой измеряемой величины и какую погрешность можно ожидать в последующих измерениях при сохранении условий измерения. Анализируя распределение частоты появления погрешностей той или иной величинБ относительно истинного размера, можно выделить два вида составляющих погрешностей измерения случайные и систематические. [c.36]

Нормируемые метрологические характеристики стандартизованы. К ним относятся систематическая составляющая погрешности измерения, случайная сосгавляющая, динамические характеристики и др. Показатели точности и формы представления результатов измерения должны соответствовать стандартам. Например, точность измерения целесообразно представлять интервалом, в котором с установленной вероятностью находится суммарная погрешность измерения, отдельно интервалом систематической составляющей и т. д. [c.81]

Установленные стандартом погрегчностн измерения являются наибольшими, которгле можно допускать прн измерении они включают как случайные, лак и неучтенные систематические погрешности измерения погреннюстн измерительных средств, установочных мер, базирования, температурных деформаций и т. д.). [c.115]

Случайная погрешность измерения не должна превышать 0,6 от предела допускаемой погрешности намерения. Выделение при нормировании случайной погрешности, а не систематической объясняется трудностью оп[)елелеиия последней. Случайная погрешность измерения принимается с доверительной вероятностью 0,95-4 (+ 2а), что приемлемо для практики. [c.115]

На основании равенства (4.11) можно считать, что при нормальном расиределепии с вероятностью, равной 0,9973, предельная случайная погрешность измерения [c.96]

I) (I) — стаидэртная аппроксимация функции распределения соответственно случайной и систематической ногрен]ности измерения /д (I) /о (ь) — соответственно функции распределения (плотности вероятности) систематической н случайной составляющих погрешности измерения, задаваемые таблицами, графиками или формулами. Наименьшие разряды числовых значенн результата измерений и числовых показателен точности должны быть одинаковы. Значащих цифр численных показателей точности измерений должно быть не более двух. [c.134]

А.нализ формул (6.1) и (6.2) показывает, что если Д ет/7 = 0,1, то практически весь допуск отводится иа компенсацию технологических погрешностей, так как при этом TJT = 0,9. .. 0,995. Даже если принять Л = 0,4, то и тогда на компенсацию технологических погрешностей можно выделить (0,6. .. 0,917) Т. Согласно ГОСТ 8.051—8 (СТ СЭВ 303—76) пределы допускаемых погрешностей измерения для диапазона — 500 мм колеблются от 20 (для грубых квалитегов) до 35 % табличного допуска. Стандартизованные погрешности измерения являются наибольшими и включают как случайные, так и систематические (неучтенные) погрешности измерительных средств, установочных мер, элементов базирования и т. д. Случайная погрепшость измерения не должна превышать 0,6 предела допускаемой погрешностн. Ее принимают равной удвоенному среднему квадратическому отклонению погрешности измерения. Допускаемые погрешности измерения являются наибольшими из возможных. Однако экономически нецелесообразно выбирать их менее 0,1 табличного допуска. Следовательно, точность средства измерения должна быть примерно иа порядок выше точности контролируемого параметра изделия. Таким образом, увеличение точности средств изготовления изделий неизбежно приводит к необходимости опережающего создания средств измерения со значительно большей точностью намерения принцип опережающего увеличения точности средств измерения по сравнению с точностью средств изготовления). [c.137]

Математическая постановка обратных задач часто оказывается некорректной, поскольку нарушается требование единственности и устойчивости решения по отношению к малым возмущениям исходных данных. Эти трудности можно пояснить на примере восстановления начального распределения температур. Из теории регулярного режима (п. 1.3.3) известно, что начальные неоднородности поля температур быстро сглаживаются во времени. Поэтому сильно различающиеся по структуре начальные распределения приводят по прошествии некоторого времени к весьма сходным конечным распределениям, искаженным, кроме тогоу случайными возмущениями и погрешностями измерений. Если не отфильтровать эти погрешности и принять их за следы действительных особенностей начального распределения, то результат восстановления не будет иметь ничего общего с действительностью. [c.30]

Опыт показывает, что многократно повторяя измерение некоторой величины, мы получаем следующее отношение числа результатов измерений, которые попадают в любой выделенный интервал значений, к общему числу измерений, т. е. относительная частота попадания в выделенный интервал, является приблизительно постоянным числом, причем указанное отношение характеризуется определенным законом распределения. На этом основании к изучению как самих результатов измерения, так и их погрешностей применяют теоретико-вероятностную модель. Другими словами, появление в процессе многократных измерений того или иного значения величины является случайным собы-тием, которое можно исследовать с помощью теории вероятностей. В свою очередь, и погрешность измерения также является случайной величиной. [c.71]

В большинстве случаев случайные погрешности не определяют точность технических измерений, а поэтому отпадает необходимость в многократно повторяюш,ихся измерениях. Поэтому в промышленных и лабораторных условиях прямые измерения практически постоянных физических величин выполняются, как правило, однократно с помощью рабочих (технических и повышенной точности) средств измерений, а точность результатов оценивается относительной предельной (максимальной) погрешностью измерения [c.9]

Чтобы получить достаточно высокую точность измерения электрических величин, нужно выбрать амперметр и вольтметр не только высокого класса точности, но и с такими пределами измерения, чтобы измеряемые в опыте величины были близки к пределу прибора. Наиболее высокая точность измерений может быть получена в случае применения потенциометрического метода с четырехпроводной схемой. Электрическая схема в этом случае аналогична схеме измерения сопротивления термометра сопротивления (см. рис. 3.14) с тем лишь отличием, что дополнительно используется делитель напряжения, так как падение напряжения на нагревателе составляет обычно несколько вольт и не может быть измерено на потенциометре. Большое внимание должно быть уделено обеспечению стабильности напряжения во время опыта, так как его колебания увеличивают случайную погрешность измерений. Поэтому при точных измерениях теплоемкости для питания калориметрического нагревателя применяют батарею аккумуляторов большой емкости. [c.105]

Если общая относительная погрешность измерений, включающая и систематическую и случайную составляющие, 2 , то количест- [c.8]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...