Оценка и учет случайных погрешностей

Оценка и учет случайных погрешностей [c.8]

В состав входят погрешности срабатывания датчиков (с учетом влияния динамических факторов), случайные погрешности настройки, погрешности, вызываемые зазорами, порогами чувствительности, некомпенсируемыми технологическими и другими случайными погрешностями измерительных устройств (за исключением случайных погрешностей датчика, которые входят в состав погрешности срабатывания), погрешности аттестации образцовых деталей, случайные погрешности базирования, вызываемые перекосами детали на измерительной позиции в результате, например, зазоров в гнездах устанавливающих устройств, случайные температурные погрешности. При оценке влияния зазоров необходимо учитывать соблюдается ли в конструкции принцип Аббе и какие используются схемы (синусные или тангенсные). [c.530]

На основании приведенных в работах сведений о методике и измерительной аппаратуре была произведена оценка возможных систематических погрешностей измерений и оценка доверительного интервала случайной погрешности с учетом количества проведенных опытов. Границы доверительного интервала определялись на основании средней квадратичной погрешности отдельного измерения и -критерия Стьюдента для 95%-ной доверительной вероятности. [c.148]

Для производственных процессов более характерны однократные технические прямые или косвенные измерения. Здесь процедура измерений регламентируется заранее, с тем чтобы при известной точности СИ и условиях измерения погрешность не превзошла определенное значение, т. е. значения А и Р заданы априори. Поскольку измерения выполняются без повторных наблюдений, то нельзя отделить случайную от систематической составляющей. Поэтому для оценки погрешности дают лишь ее границы с учетом возможных влияющих величин. Последние лишь оценивают своими границами, но не измеряют. На практике дополнительные погрешности, как правило, не учитываются, так как измерения осуществляют в основном в нормальных условиях, а субъективные погрешности также весьма малы. [c.74]

Остановимся еще на двух нормативно-технических документах Госстандарта — ГОСТ 8.207—76 и методических указаниях РД 50-555—85, позволяющих получить обобщающую оценку точности среднего результата измерений химического состава. При известном для генеральной совокупности значении среднего квадратического отклонения а, характеризующем межлабораторную воспроизводимость измерений, границы случайной погрешности е результата аналитического контроля для доверительной вероятности 0,95 (без учета знака) соответствуют формуле [c.31]

Оценка и контроль систематической и случайной составляющих погрешности без учета вариации [c.261]

О] — ориентировочная оценка без учета дрейфа, вариации и случайной составляющей погрешности [c.291]

Учет рассеивания параметров механизма. При суммировании износов звеньев механизма необходимо учитывать дисперсию процесса изнашивания, а также рассеивание размеров звеньев механизмов, если рассматривается их совокупность. Последнее связано с технологическими допусками на размеры и форму изделий. Поэтому, как это указывает акад. Н. Г. Бруевич [18, первичная ошибка каждого звена складывается из погрешности его изготовления (случайная величина для данного типа механизмов и неслучайная— для конкретного экземпляра) и из изменения её в процессе изнашивания [см. формулу (17) гл. 4, п. 3]. При оценке изменения работоспособности многозвенного механизма при износе его звеньев часто возникает необходимость определения не только средних значений изменения положения ведомого звена, но и дисперсии или пределов изменения значения А. В этом случае алгебраическое сложение должно заменяться вероятностным. При независимости износов используется соответствующая теорема сложения дисперсий, а поле рассеивания (размах) значений А может быть подсчитано как корень квадратный из суммы квадратов соответствующих размахов первичных ошибок звеньев. Если известны законы рассеивания первичных ошибок, то могут быть использованы зависимости, применяемые в технологии машиностроения для расчета погрешностей сборки механизмов. [c.341]

Время обработки спектров протонов в 256 каналах анализатора — примерно 3 мин. Для оценки погрешностей полученных спектров в дискретных энергетических интервалах был использован метод рандомизации, или метод раскачки исходных данных (спектра протонов отдачи). Суть этого метода заключается в следующем спектр нейтронов восстанавливается многократно со случайной вариацией значений спектра протонов отдачи в выбранных энергетических интервалах в предположении, что они имеют нормальное (гауссово) распределение. Это позволяет учитывать статистические погрешности, обусловленные статистическими флюктуациями количества импульсов в каналах амплитудного анализатора. Для учета погрешностей, вносимых нестабильностью измерительной аппаратуры, моделировалось плавание калибровочной кривой или зависимости эл( 0 в пределах калибровочного коридора, ширину которого устанавливали экспериментально. Многократное восстановление спектра осуществлялось по четырем калибровочным кривым — границам калибровочного коридора и его диагонали, что позволяло учитывать максимальные и минимальные значения не только функции эл(1 > но и ее производной. [c.329]

Среднее квадратическое значение (СКЗ) по способу оценки соответствует второму начальному моменту случайных величин, т. е. СКЗ = /а2. Если в нормальных условиях предел относительной погрешности 1g 6V 2 упругой измерительной системы от действия внешних факторов с учетом статистической экстраполяции наибольшего отклонения не должен превышать некоторого установленного (см. п. 5) значения Tie-< Tiv, то из выражений (39) и (40) при Ка близком, но меньше 1, находим T]v 12Д/Са. Отсюда [c.34]

Оценку точности технологического процесса производят по точности его элементов (с учетом их взаимосвязи) или изготовляемой продукции. Характеристику точности технологических процессов считают полностью определенной, если установлены величины случайных и систематических погрешностей контролируемых параметров функции распределения случайных и систематических погрешностей зависимости между погрешностями изготовления контролируемых параметров. Допускается оценка точности технологического процесса по трем показателям наихудшему показателю точности одного [c.528]

Предварительный анализ погрешностей показал, что с учетом ввода поправок, связанных с упрощением рабочей формулы и остыванием образца, систематическая ошибка в случае исследования частично прозрачных материалов не превышает 4%. Случайная ошибка, определенная по разбросу точек оценкой доверительного интервала с 95%, вероятно, не превышает 3%. [c.125]

Задача дифференциальной оценки функций влияния и учета действия условий измерений на средства и объекты измерений и их элементы удовлетворительного общего решения не имеет, некорректна и плохо обусловлена. Даже если имеется возможность ввести поправки на систематические дополнительные погрешности, остаются неисключенные остатки систематических погрешностей и случайные составляющие. В первом приближении предел неисключенных остатков систематической погрешности считают равным [c.9]

Случайная и систематическая погрешности измерений. Многочисленные источники погрешностей разделяют на две группы 1) не поддающиеся точному учету или недостаточно изученные факторы, возникновение и характер влияния которых не удается определить заранее 2) постоянно действующие или закономерно изменяющиеся в процессе измерительного эксперимента факторы. Составляющую суммарной погрешности, вызванную действием факторов первой группы, называют случайной погрешностью, второй — систематической погрешностью. Ограниченная точность установления закономерностей в последнем случае вызывает некоторую неопределенность оценок систематической погрешности, что характеризуют значением неисклю-ченного остатка систематической погрешности (НСП) [2]. [c.290]

Однако и расчет по методу регуляризации не исключает погрешностей, обусловленных отклонением реальной структуры материала от идеализированной ее модели. Для оценки указанного отклонения применяют статистические методы, основанные на различных приближениях теории случайных функций. Целью этих методов является представление эффективных значений упругих констант композиционного материала с учетом усредненных их значений и корреляционной добавки к ним. Разработке подходов к. решению этой задачи, позволяющей использовать корреляционное и сингулярное приближения теории случайных функций, в настоящее время посвящено много работ. Указанные методы теории случайных функций достаточно работоспособны только при малой относительной разнице модулей упругости компонентов материала. При этом результаты существенно зависят от точности определения корреляцион- [c.56]

Оценка технологической точности станка основывается на учете влияния случайных факторов технологического процесса, и потому при испытаниях необходимо по возможности исключать действие систематических погрешностей влияние и.зноса инструмента, регулярных тепловых воздействий, подналадок и пр. Учитывая данное условие, для оценки используются меры рассеяния (см. с. 8). [c.20]

Модель II применима для СИ, случайной составляющей по-фешности которых можно пренебречь. Эта модель включает расчет наибольших возможных значений составляющих погрешности СИ для гарантирования вероятности Р = 1 недопущения выхода погрешности СИ за расчетные пределы. Модель II используется для наиболее ответственных измерений, связанных с учетом технических и экономических факторов, возможных катастрофических последствий, угрозы здоровью людей и т.п. Когда число составляющих превышает три, данная модель дает более грубую (за счет включения редко встречающихся составляющих), но надежную оценку сверху основной пофешности СИ. [c.154]

Входное воздействие х (исследуемое значение температуры) преобразуется чувствительным элементом ИПТ в температуру чувствительного элемента, которая затем преобразуется в выходной сигнал ИПТ у (например, в термо-ЭДС для тер.чопарного ИиТ или в электрическое сопротивление терморезисторного ИПТ), поступающий на ПП. В зависимости от выбора конкретного средства измерения ПП выполняют функции масштабных или функциональных преобразований, передачи и усиления по мощности измерительной информации. Воздействие преобразуется ИПр в выходную величину в форме, пригодной для анализа температурного режима исследуемого объекта. Результирующая погрешность измерения Д= —х определяется вкладом каждого элемента измерительной цепи, который может иметь свои характерные значения погрешностей — методической или инструментальной, систематической или случайной. Оценка результирующей погрешности измерения температуры в общем случае является сложной задачей, требующей детального анализа всей измерительной цепи. Эта задача решается в настоящее время поэтапно с учетом специфики измерений и применяемых измерительных средств. [c.55]

Оценка случайной составляющей методической погрешности при измерениях может быть выполнена после исследования прохождения входного случайного сигнала через звенья всей измерительной цщпи и получения характеристик случайного сигнала на выходе. В обще случае требуется детальный анализ входных случайных сигналов, учет их воздействия на динамическую характеристику ИПТ и ПВ. В зависимости от конкретных условий существенно изме.чяется методика и трудоемкость выполняемых оценок случайной составляющей погрешности измерений. [c.74]

Систематическая составляющая погрешности будет равна сумме математических ожиданий оценок погрешностей, входящих в (2.91), а случайная составляющая — сумме их дисперсий (с учетом ковариации между ними). Исследование А5 мет ЗНа-литически и математическим моделированием показало, что при п = Кк — /Сн)>10 эта составляющая достаточно мала (см. рис. 2.13). [c.106]

Как правило, большинство экспериментаторов гарантирует химическую чистоту веществ при проведении измерений, погрешность измерения концентрации компонент не более 1%, а погрешность измерения теплопроводности компонент в пределах 2—3%. Сопоставление результатов измерений различных авторов даже при комнатных температурах обнаруживает расхождения 5—8% [6, 16, 25, 104, 159]. Вероятно, при оценке погрешности измерений исследователи обращают основное внимание на случайные ошибки, легко выявляемые по воспроизводимости результатов измерений, и недостаточно полно изучают систематические погрешности. Сравнение совокупности опубликованных данных позволяет дценить степень недостоверности экспериментальных данных, вызванную погрешностью измерений 3-—5%. Учет возможного диапазона изменения исходных параметров в формуле (1-32) показал, что ожидаемый диапазон изменения теплопроводности составляет от 3 до 7%, т. е. соизмерим с погрешностью эксперимента. [c.198]

Стандарт не устанавливает классы точности средств измерений, для которых в стандартах предусмотрены нормы отдельно для систематической и случайной составляющих погрешности, а такнсе нормирование номинальных функций влияния, если средства измерений предназначены для применения без введения поправок с целью исключения дополнительных погрешностей с учетом номинальных функций влияния. Стандарт не устанавливает также классы точности средств измерений, при применении которых в соответствии с их назначением необходимо для оценки погрешности измерений учитывать динамические характеристики. [c.207]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...