Teorie měření a regulace

Podobné dokumenty
CW01 - Teorie měření a regulace

T- MaR. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb. Teorie měření a regulace. Podmínky názvy. 1.c-pod. ZS 2015/ Ing. Václav Rada, CSc.

Posouzení přesnosti měření

Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

Teorie měření a regulace

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Pro vzdělanější Šluknovsko. 32 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Bc. David Pietschmann.

Postup pro kalibraci vyměřené zkušební dráhy pro stanovení konstanty vozidla W a účinného obvodu pneumatik (dále jen dráhy )

Teorie měření a regulace

3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT

Detailní porozumění podstatě měření

Vyjadřování nejistot

Měřicí přístroje a měřicí metody

Chyby měření 210DPSM

Vyjadřování přesnosti v metrologii

Chyby a neurčitosti měření

Literatura Elektrická měření - Přístroje a metody, Metrologie Elektrotechnická měření - měřící přístroje

Úvod do problematiky měření

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Stanovení akustického výkonu Nejistoty měření. Ing. Miroslav Kučera, Ph.D.

Mˇ eˇren ı ˇ cetnost ı (Poissonovo rozdˇ elen ı) 1 / 56

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. Stanovení základních materiálových parametrů

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Teorie měření a regulace

Použitý rezistor (jmenovitá hodnota): R1 = 270 kω je přesný metalizovaný rezistor s přesností ± 0,1%.

2. PŘESNOST MĚŘENÍ A1B38EMA P2 1

Náhodné chyby přímých měření

Bilance nejistot v oblasti průtoku vody. Mgr. Jindřich Bílek

ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI

POKYN PRO UVÁDĚNÍ SHODY A NEJISTOT MĚŘENÍ V PROTOKOLECH O ZKOUŠKÁCH

Technický experiment, příprava, provedení, hodnocení výsledků

Teorie měření a regulace

VYUŽITÍ MULTIFUNKČNÍHO KALIBRÁTORU PRO ZKRÁCENOU ZKOUŠKU PŘEPOČÍTÁVAČE MNOŽSTVÍ PLYNU

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. GUM: Vyjádření nejistot měření

Nejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Abstrakt. Abstract. Klíčová slova. Keywords. Strana 5

CW01 - Teorie měření a regulace

Manuální, technická a elektrozručnost

Nejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík

1. Změřte závislost indukčnosti cívky na procházejícím proudu pro tyto případy:

Metodika pro stanovení cílové hodnoty obsahu hotově balených výrobků

Laboratorní práce č. 1: Měření délky

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Resolution, Accuracy, Precision, Trueness

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Korekční křivka napěťového transformátoru

Členění podle 505 o metrologii

NEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE

Technická diagnostika, chyby měření

Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno

Regulační diagramy (RD)

ČESKÝ INSTITUT PRO AKREDITACI, o.p.s. Dokumenty ILAC. ILAC Mezinárodní spolupráce v akreditaci laboratoří

HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI KONTROLNÍCH PROSTŘEDKŮ

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

Téma 22. Ondřej Nývlt

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

Základní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3)

Přesnost a chyby měření

CW01 - Teorie měření a regulace

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Národní informační středisko pro podporu jakosti

d p o r o v t e p l o m ě r, t e r m o č l á n k

Zákony hromadění chyb.

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k )

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Počítání s neúplnými čísly 1

Simulace. Simulace dat. Parametry

Základy teorie pravděpodobnosti

Zápočtová práce STATISTIKA I

Stavba slovníku VIM 3: Zásady terminologické práce

1. Úvod, odhad nejistot měření, chyba metody. 2. Přístroje pro měření proudu, napětí a výkonu - přehled; měřicí zesilovače;

POČET PLATNÝCH ČÍSLIC PRAVIDLA PRO UVÁDĚNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ 2

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

Část 4 Stanovení a zabezpečení garantované hladiny akustického výkonu

Zpracování experimentu I

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

ELT1 - Přednáška č. 6

Úloha 5: Spektrometrie záření α

KVALITA DAT POUŽITÁ APLIKACE. Správnost výsledku použití GIS ovlivňuje:

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

Regresní analýza 1. Regresní analýza

FJFI ČVUT V PRAZE. Úloha 8: Závislost odporu termistoru na teplotě

KGG/STG Statistika pro geografy

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin

Semestrální práce. 2. semestr

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

1. Změřit metodou přímou závislost odporu vlákna žárovky na proudu, který jím protéká. K měření použijte stejnosměrné napětí v rozsahu do 24 V.

Národní informační středisko pro podporu kvality

Transkript:

Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb semmmm Teorie měření a regulace nejistoty - 2 17.SPEC-ch.3. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc.

NEJISTOTY MĚŘENÍ a co s tím souvisí 2. Speciál informací o nejistotách VR - ZS 2015/2016

CHYBY Označení v literatuře není jednotné. obvyklý symbol je δ nebo ε někdy (a to dosti často) také e, Δ - a bohužel jinde i jinak.. úvodní upozornění... VR - ZS 2015/2016

CHYBY - rekapitulace ABSOLUTNÍ CHYBA X = X (přístroj) X (skutečná) Platí i pro měření v závislosti na probíhajícím čase RELATIVNÍ CHYBA X = X / X (odečet na přístroji) * 100 % POMĚRNÁ (redukovaná) CHYBA XM = X / M (měřicí rozsah) * 100 % VR - ZS 2015/2016

Skutečná chyba (statická chyba - odchylka) je dána vztahem: y = y - x i ~ y - x s nebo x i = x s - x 1 - x 2 Absolutní chyba = = y - x stř ~ x s - x i nebo X = X (přístroj) X (skutečná) VR - ZS 2015/2016

Relativní chyba r = ( y / y ) = ( / y ) nebo r = ( y / y ) * 100% = ( / y ) * 100% Vyjádřeno pomocí třídy přesnosti přístroje T p = ( y max / x max ) * 100% = ( max / x max ) * 100% VR - ZS 2015/2016

Skutečná chyba význam jednotlivých značek: y --- údaj přístroje x i --- skutečná (ideální) hodnota x s --- naměřená hodnota x stř --- střední hodnota měřené veličiny (obvykle zastoupená jejím nejlepším odhadem) x 1 --- soustavná chyba měření x 2 --- náhodná chyba měření --- chyba absolutní (má rozměr měřené veličiny) r --- chyba relativní (je vždy udávána jako poměrová) y max --- maximální (přípustná) chyba max --- maximální (přípustná) absolutní chyba --- rozsah přístroje (jeho maximum) x max VR - ZS 2015/2016

Metodika a postup výpočtu nejistot měření jsou zpracovány například v: Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, TPM 0051-93, dokument EA 4/02 Vyjadřování nejistot měření při kalibraci, ČSN P ENV 13005 Pokyn pro vyjádření nejistoty měření. VR - ZS 2015/2016

Metodika a postup výpočtu nejistot měření jsou zpracovány například v: Němeček, P.: Nejistoty měření. Česká společnost pro jakost, Praha, 2008, 98 stran formátu A4, ISBN 978-80-02-02089-9 Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, TPM 0051-93, dokument EA 4/02 Vyjadřování nejistot měření při kalibraci Metodika a postup výpočtu nejistot měření dobře popsáno řadě článků : ČSN P ENV 13005 Pokyn pro vyjádření nejistoty měření. v

Nejistota měření (výsledku měření) - umožňuje jednotný přístup k hodnocení výsledků měření experimentů v různých oblastech vědy a techniky - při uvádění výsledku měření je třeba uvést i nejistotu měření - je to parametr charakterizující rozsah (interval) hodnot okolo výsledku měření, který je možné odůvodněně přiřadit hodnotě měřené veličiny. Základem určování nejistoty je statistický přístup - předpokládá se určité rozdělení pravděpodobnosti, které udává pravděpodobnost, s jakou se v intervalu daném nejistotou nachází skutečná hodnota měřené veličiny. VR - ZS 2015/2016

Nejistota měření Cílem stanovení nejistot při měření je zjištění intervalu hodnot okolo indikovaného výsledku měření. Umožňuje jednotný přístup k hodnocení výsledků měření experimentů ve všech oblastech vědy, techniky i běžného života. Při uvádění výsledku měření je třeba uvést i hodnotu nejistoty měření problémem však bývá její znalost nebo (alespoň) kvalifikovaný odhad. VR - ZS 2015/2016

Nejistota, citlivost, přesnost, rozlišení a správnost měření I když se běžně hovoří o přesnosti nebo o nepřesnosti měření jako o rozdílu správné a naměřené hodnoty, ke správné hodnotě obvykle nemáme jiný přístup než právě měřením. Ve skutečnosti bychom měli mezi pojmy rozlišovat. Výsledek měření se vždy pohybuje v jistém tolerančním poli kolem skutečné hodnoty, kterou prakticky nikdy neznáme. Výsledný rozdíl mezi oběma hodnotami je někdy tvořen i velmi složitou kombinací dílčích faktorů.

Nejistota měření Nejistota měření charakterizuje rozsah hodnot, které lze přiřadit k měřené veličině. Je označována symbolem u. Podrobnější informace naleznete např. v odkazu Nejistota měření. http://cs.wikipedia.org/wiki/nejistota_m%c4%9b%c5%99en%c3%ad

Nejistota měření Pro vyhodnocení nejistot je nutné porozumět fyzikálnímu principu a podstatě prováděného měření výborná znalost metody měření a schopnost analyzovat vlivy působící v průběhu měření celková přesná, vyčerpávající analýza zdrojů nejistoty analýza možností a velikostí vlivu na výsledek.

Nejistota měření Cílem stanovení nejistot při měření je zjištění intervalu hodnot okolo indikovaného výsledku měření. Umožňuje jednotný přístup k hodnocení výsledků měření experimentů ve všech oblastech vědy, techniky i běžného života. Při uvádění výsledku měření je třeba uvést i hodnotu nejistoty měření problémem však bývá její znalost nebo (alespoň) kvalifikovaný odhad.

Rozdělení pravděpodobnosti nebo rozložení pravděpodobnosti (někdy také distribuce pravděpodobnosti). náhodné veličiny je pravidlo, kterým každému jevu popisovanému touto veličinou přiřazujeme určitou pravděpodobnost. Rozdělení pravděpodobnosti náhodné veličiny získáme pokud každé hodnotě diskrétní náhodné veličiny, popř. intervalu hodnot spojité náhodné veličiny, přiřadíme pravděpodobnost. Rozdělení pravděpodobnosti lze také chápat jako zobrazení, které každému elementárnímu jevu přiřazuje určité reálné číslo, které charakterizuje pravděpodobnost tohoto jevu.

Nejistota měření zdroje a původy Nekompletní definice a/nebo nedokonalá realizace měřené veličiny (chyba přípravy nebo použití špatných teorií) - definice měřené veličiny, Nereprezentativní vzorkování naměřené hodnoty nemusí reprezentovat definovanou měřenou veličinu, (měření v nevhodný časový okamžik, špatná konstelace okolností ovlivňujících měření (obvykle nepravidelně, náhodně, atp.). Nedostatečná znalost vlivů okolního prostředí nebo jejich nedokonalé měření (zjištění) špatná příprava.

Zdroje nejistot Jsou to zdroje, které nějakým způsobem ovlivňují neurčitost jednoznačného stanovení výsledku měření a tím vzdalují naměřenou hodnotu od hodnoty skutečné.

Nejčastějšími zdroji nejistot jsou: - nedokonalá či neúplná definice měřené veličiny - nevhodný výběr přístroje - nevhodný výběr vzorků měření - nevhodný postup při měření - zaokrouhlování - linearizace, aproximace - interpolace a extrapolace - regrese

Nejčastějšími zdroji nejistot jsou: - neznámé vlivy prostředí - nekompenzované vlivy prostředí - nedodržení shodných podmínek při opakovaných měřeních - subjektivní vlivy obsluhy a její nepřesnosti - nepřesnost etalonů - nepřesnost referenčních materiálů.

Nejistota měření zdroje a původy Vliv lidského faktoru při odečítání z analogových měřidel. Omezené rozlišení měřicího přístroje nebo práh rozlišení citlivost a přesnost přístroje. Nepřesné hodnoty etalonů, cejchovních přístrojů, referenčních materiálů, atp. Nepřesné hodnoty konstant a dalších parametrů získaných z externích zdrojů a použitých při výpočtu, nevhodná aproximace a zjednodušení obsažené ve výpočtech, měřicí metodě a postupu. Změny působící při opakovaných měřeních veličiny.

Zdroje nejistoty měření je mnoho možných zdrojů nejistot měření - vznikající v důsledku: - nekompletní definice měřené veličiny, - nedokonalé realizace definice měřené veličiny, - nereprezentativní vzorkování naměřené hodnoty nemusí reprezentovat definovanou měřenou veličinu, - nedostatečná znalost vlivů okolního prostředí nebo jejich nedokonalé měření, - vliv lidského faktoru při odečítání z analogových měřidel, - omezené rozlišení měřicího přístroje nebo práh rozlišení,

.. - nepřesné hodnoty měřicích etalonů a referenčních materiálů, - nepřesné hodnoty konstant a dalších parametrů získaných z externích zdrojů a použitých při výpočtu, - aproximace a zjednodušení obsažené v měřicí metodě a postupu, - změny v opakovaných pozorováních měřené veličiny, která jsou prováděna za zjevně shodných podmínek, -. - vlivy vázané na použité přístroje, etalony a vybavení, - vlivy okolního prostředí a jejich změny, - vlivy metody, - vlivy operátora, - ostatní vlivy.

Cílem stanovení nejistot při měření, je zjištění úplného intervalu hodnot okolo výsledku měření. Vztah mezi chybou měření a nejistotou ukazuje grafické znázornění výsledku měření při kalibraci

Kvantifikace chyby Chybou e i naměřené veličiny je rozdíl: e i = x i - μ o e i x i x i výsledek o skutečná hodnota μ o VR - ZS 2015/2016

Kvantifikace chyby jednotlivé naměřené hodnoty x i jednotlivé naměřené hodnoty x i e i μ 0 e i μ 0 správné a přesné měření nesprávné a nepřesné měření VR - ZS 2015/2016

CHYBY Indikace přístroje Nejistota měření Konvenčně pravá (skutečná) hodnota Nejistota indikace -U ind +U ind -U s +U s Nejistota skutečnosti -U c -u c x ind Δ x Chyba měření x s +U c +u c Rozšířená nejistota měření Reálná nejistota obvykle u c * 2 = U c VR - ZS 2015/2016

U ind - rozšířená nejistota indikace zkoušeného měřidla, U s - rozšířená nejistota konvenčně pravé hodnoty, U c - rozšířená nejistota měření, x - chyba měření, x ind - indikace zkoušeného přístroje, x s - konvenčně pravá hodnota, u c - standardní kombinovaná nejistota chyby měření (2*u c = U c ), u xind - standardní nejistota hodnoty x ind, u xs - standardní nejistota hodnoty x s.

Validace Ve všeobecnosti znamená ověření platnosti a v laboratořích se stěžejně využívá pro ověření platnosti analytické metody pro definovanou oblast použití, matrici, zkušební zařízení, apod. Jakost služeb úzce souvisí s validací metody. VR -- ZS 2009/2010 2013/2014

Validace Činnost zkušebních laboratoří v oblasti validace probíhá ve 4 rovinách: - vývoj nových zkušebních a měřících metod a technik - výroba referenčních materiálů, etalonů - zavádění nových norem a technických předpisů - poskytování analytického servisu.

Zkušební laboratoře a provozní pracoviště musí mít a používat postupy pro odhad nejistoty měření slouží k identifikaci všech složek nejistoty a o přiměřený odhad výsledné (celkové) nejistoty a musí zajistit, aby způsob uvádění výsledků nevzbuzoval nesprávnou představu o hodnotě nejistoty. Přiměřený odhad musí být založen na znalosti provedení metody a na oblasti použití měření a musí využívat např. předchozích zkušeností a údajů o validaci. V určitých případech může povaha zkušební metody vylučovat přesné, metrologicky a statisticky oprávněné výpočty nejistoty měření.

Nejistota měření postupně se zavádí namísto pojmu chyba měření a správná hodnota měření vyjadřuje rozsah hodnot, které je možno k měřené veličině racionálně přiřadit podle nových norem MH je def. jako střední prvek souboru, který reprezentuje měřenou veličinu a nejistotu měření charakterizující rozptýlení hodnot základní kvantitativní charakter. nejistoty standardní nejistota u stand. nejistoty typu A (u A ) stand. nejistoty typu B (u B ) kombinovaná nejistota (u c ) - statistická analýza opakovaných měření - příčiny neznámé, velikost klesá s poč. měření - vyhodnoceny pro jednotlivé zdroje nejistoty - velikost nezáv. na počtu opakování měření - společné působení vyjadřuje výsledná standardní nejistota typu B - sloučení standardních nejistot typu A a B - v praxi nevystačíme jen s typem A nebo B

Typy nejistot Základní charakteristikou nejistoty je tzv. standardní nejistota u. Standardní nejistoty se dělí podle způsobu vyhodnocení na standardní nejistoty typu A a typu B. Rozdělení nejistot pole způsobu, kterým byly získány: - nejistota typu A - nejistota typu B. VR - ZS 2015/2016

Typy nejistot Nejistota typu A se stanoví výpočtem z opakovaně provedených měření dané veličiny počet mření je znám - je způsobována náhodnými chybami, jejichž příčiny se všeobecně považují za neznámé - předpokladem je existence normálního rozdělení pravděpodobnosti těchto chyb.. Nejistota typu B je stanovena jinak než opakovaným měřením - je způsobována známými a odhadnutelnými vlivy - proto nezávisí na počtu měření - stanoví se možné zdroje nejistot a určí se standardní nejis-toty (hodnoty) u každého zdroje nejistot (převzetím hodnot z te-chnické dokumentace - kalibrační listy, technické normy, údaje výrobce atd. nebo kvalifikovaným odhadem). VR - ZS 2015/2016

Typy nejistot Výsledná nejistota se skládá z několika dílčích nejistot. Z nejobecnějšího hlediska se rozdělují do dvou složek. Typ A - statistické zpracování opakovaně naměřených údajů za stejných podmínek měření - tlak, teplota, vlhkost. Typ B - nejistota způsobená známými nebo odhadnutelnými příčinami - nedokonalostí měřících přístrojů, vlivem operátora, vlivem použitých metod měření. Z těchto dvou nejistot se dále určuje kombinovaná nejistota podle vztahu:

Nejistota měření Rozdělení nejistot podle způsobu, kterým byly získány: - nejistota typu A stanoví se výpočtem z opakovaně provedených měření dané veličiny počet měření je dán/znám - nejistota typu B stanoví se jinak než opakovaným měřením stanoví se možné zdroje nejistot a určí se standardní nejistoty (hodnoty) u každého zdroje nejistot (převzetím hodnot z technické dokumentace - kalibrační listy, technické normy, údaje výrobce atd. nebo kvalifikovaným odhadem).

Typy nejistot Nejistota typu A se stanoví výpočtem z opakovaně provedených měření dané veličiny - je způsobována náhodnými chybami, jejichž příčiny se všeobecně považují za neznámé - předpokladem je existence normálního rozdělení pravděpodobnosti těchto chyb... je způsobována náhodnými chybami, jejichž příčiny se všeobecně považují za neznámé. Předpokladem je existence normálního rozdělení pravděpodobnosti těchto chyb.

Nejistota typu A je, stejně jako výše uvedené chyby, způsobena mnoha malými náhodnými vlivy. Je-li počet měření n alespoň 10, určení nejistoty je stejné jako v případě jednoduchého stanovení chyby. Při menším počtu násobíme chybu koeficientem A k z tabulky - se zmenšujícím se n totiž klesá věrohodnost nejistoty koeficient to kompenzuje. počet měř. n 10 9 8 7 6 5 4 3 2 koef. A k 1 1.2 1.2 1.3 1.3 1.4 1.7 2.3 7.0

Mírou nejistoty typu A je výběrová směrodatná odchylka výběrového průměru. Výběrová - naměřené hodnoty představují určitý malý výběr z prakticky nekonečného množství hodnot, kterých by mohla měřená veličina nabývat. Výběrového průměru - hodnota, která se uvádí jako výsledek měření - se získá výpočtem průměrné hodnoty jako opakovaně provedených odečtů, tedy sečtením všech hodnot a vydělením součtu počtem provedených odečtů.

Vyhodnocení stand. nejistoty typu A vychází ze statistické analýzy série opakovaných měření nezávislá, stejně přesně pozorovaná měření odhad x je průměr nam. hodnot nejistota příslušná k odhadu - směrodatná odchylka výběrového průměru u n A (X ) i 1 ( x) ( X ) N N N x i N počet prvků výběrového souboru x 1 směrodatná odchylka libovolného odměru odhad směrodatné odchylky aritmetického průměru - nejistota způsobena kolísáním naměřených údajů - pro n<10 je takto určená nejistota málo spolehlivá 2 x N i 1 N x i

Vyhodnocování nejistot typu A Vychází ze statistické analýzy opakované série měření. Rozložení chyb zejména náhodných se nejlépe vyjadřuje odhadem výsledné hodnoty pro počet měření n (n > 1) za vhodný počet se považuje n > 30 - který je vyjadřován aritmetickým průměrem: Z praxe je známo, že pro N = 50 chyba chyby (protože chyba ±σ je také odhadnuta) má hodnotu asi 10 %.

Vyhodnocování nejistot typu A Grafické znázornění hodnot jednotlivých měření tj. reálně odečtené hodnoty a jejich odchylka (chyba) od skutečné (ideální) hodnoty. naměřená hodnota x x1 x2 δ2 x4 ±δ3 δ1 x3 -δ3 x5 -δ3 měření číslo

Vyhodnocování nejistot typu A To je splněno, pokud je rozložení chyb dáno Gaussovým rozdělením (normálním rozdělením) pravděpodobnost dp, že absolutní chyba leží v intervalu ( ε, ε + dε ), je: dp = G(ε)*dε = (1 / SQRT(2*π*σ)) * exp(-ε 2 / 2* σ 2 )*dε kde σ je tzv. směrodatná odchylka charakterizující šířku Gaussova rozdělení čili šířku rozptylu chyb σ 2 se nyzývá rozptyl

Vyhodnocování nejistot typu A Obecný tvar pravděpodobnostního intervalu rozložení chyb je prakticky shodné s Gaussovým rozdělením (normálním rozdělením) s mezním rozmezím pro hodnotu k = 3 protože pro hodnoty k > 3 je hodnota pravděpodobnosti pod 1% a není tudíž významnou hodnotou. záporná chyba kladná chyba

Vyhodnocování nejistot typu A Hustota pravděpodobnosti Gaussovo rozdělení náhodné veličiny G(ε) 0,3415 0,3415 Celkový největší výskyt 0,683 0,1355 0,1355 0,00135 0,0217 0,0217 0,00135 μ = 0 ε

Vyhodnocování nejistot typu A Četnost Gaussovo rozdělení náhodné veličiny 68,3 % ε 95 % 99,7 %

Vyhodnocování nejistot typu A Gaussovo rozdělení náhodné veličiny - grafy hustot normálního rozdělení s různými charakteristikami.

Vysvětlivka k údaji: celkový největší výskyt = 0,683 znamená, že pro 1000 měření a stejný počet aritmetických průměrů - přibližně 68,3 % získaných průměrů bude ležet právě v oblasti ±σ kolem nulové hodnoty μ = 0 Pro praxi se hodí tabulka, že pravděpodobnost chyby je menší než hodnota: 0,954 pro ±2*σ 0,9973 pro ±3*σ 0,5 pro ±0,674*σ

Vyhodnocování nejistot typu A Nejistota tohoto odhadu se určí jako výběrová směrodatná odchylka = střední kvadratická chyba aritmetického průměru která nejlépe určuje míru přesnosti stanovení výsledku měření - této hodnoty podle vztahu: obvyklé označení. u Ax = σ 0 V případě malého počtu měření (n < 10), je tento výpočet málo spolehlivý, a proto se musí ještě připočítat nejistota typu B.

Typy nejistot Nejistota typu B je stanovena jinak než opakovaným měřením - je způsobována známými a odhadnutelnými vlivy - proto nezávisí na počtu měření. je způsobována známými a odhadnutelnými vlivy, proto nezávisí na počtu měření.

Nejistota typu B je nemá náhodný charakter. Při opakovaných měřeních na sebe upozorní trvalým výskytem. Tuto nejistotu stanovíme z charakteru měření, bez statistického výpočtu, tj. jde o nedokonalosti způsobené měřicími přístroji, technikou, metodami, konstantami, podmínkami, za kterých měření probíhá, popř. vlivem operátora. Při jejím určení se tedy odhaduje maximální rozsah odchylek od naměřené hodnoty tak, aby v něm skutečná hodnota s velkou pravděpodobností ležela.

V případě, že máme stanoveno více nejistot v měřicím řetězci, výslednou nejistotu dostaneme jejich geometrickým součtem. Korelace mezi jednotlivými zdroji nejistot typu B se nebere v úvahu.

Vyhodnocení stand. nejistoty typu B Odhaduje se na základě: údajů měřicí techniky údajů získaných při kalibraci a z certifikátů zkušeností s vlastnostmi a chováním materiálů a techniky - nepřímá měření výsledná nejistota je dána geometrickým součtem dílčích nejistot - při dodržení ref. podmínek zdroj nej. typu B je údaj o přesnosti MP u B ( z) z 3 Δz absolutní chyba veličiny z plyne z vlastností rovnoměrného rozdělení - při nedodržení ref. podm. navíc vliv okolních veličin (třeba znát jejich vliv na údaj MP)

Vyhodnocování nejistot typu B Je založeno na jiných než statistických přístupech. Nejistota typu B se odhaduje na základě všech dostupných informací. Například údaje výrobce měřící techniky, zkušenosti z předchozích sérií měření, z poznatků o chování materiálů, údaje získané při kalibraci a třeba nejistoty referenčních údajů uvedených v příručkách. Vychází se z dílčích nejistot jednotlivých zdrojů.

Nejistota měření Kombinovaná standardní nejistota Kombinovaná standardní nejistota výsledku měření je geometrickým součtem nejistoty typu A a nejistoty typu B. Rozšířená standardní nejistota U Standardní kombinovaná nejistota u byla určena s pravděpodobností P = 68%, tj. pro koeficient rozšíření k = 1. Pro jinou pravděpodobnost se nejistota přepočte vynásobením koeficientem rozšíření k.

Kombinovaná standardní nejistota u je kvadratickým sloučením nejistot typu A a B u(x i ) = SQRT [u A (x i ) 2 + u B (x i ) 2 ]

Vyhodnocení kombinované nejistoty kombinovaná standardní nejistota u C sloučení u A a u B u C u 2 A u 2 B v daném intervalu leží každá hodnota veličiny x s pravděpodobností 68 % pro větší pravděpodobnost rozšířená nejistota U U( x) k u ( x) pro k r =2 je pravděpodobnost 95 % pro k r =3 je pravděpodobnost 99,7 % r C k r koeficient rozšíření <2;3> U rozšířené nejistoty musí být vždy uvedena hodnota koef. rozšíření k r

Nejistota měření Rozšířená standardní nejistota U V praxi se uvádí nejistota výsledku měření rozšířená koeficientem k = 2, což pro normální rozdělení odpovídá pravděpodobnosti pokrytí asi 95%. Tento postup stanovení nejistot vychází z předpokladu nekorelovaných vstupních veličin nejsou a přímého měření.

Příklad stanovení nejistot Výpočet nejistoty jednoduchého délkového měření (přímé měření) stanovení výšky zkušebního tělesa. Použité měřidlo: digitální posuvné měřítko s rozlišením 0,01 mm. 1. měření 2. měření 3. měření Výška [mm] 1 63,23 63,40 63,22 63,28 2 63,40 63,33 63,31 63,35 3 63,21 63,35 63,41 63,32 4 63,52 63,41 63,24 63,39 5 63,26 63,14 63,26 63,22 6 63,24 63,29 63,22 63,25 7 63,36 63,18 63,37 63,30 8 63,21 63,23 63,33 63,26 9 63,28 63,27 63,24 63,26 10 63,30 63,45 63,14 63,30

Výpočet nejistoty měření příklad 1 Zadání: Analog. voltmetr TP=0,5V, MR=10 V, pracuje při referenčních podmínkách. Opakovaná měření vždy hodnota 5,05 V nejistota typu A se nebude uvažovat. stačí vypočítat nejistotu typu B standardní nejistota typu B Při volbě k r =2 bude výsledek: TP* MR 0,5*10 ub x 029 100* 3 100* 3 U 0, V U(x) = u B *k r = 0,029 * 2 = 0,058 V U x =5,05 V U(x)=0,058 V (pro k r =2) MH rozšířená nejistota

Výpočet nejistoty měření příklad 2 Multimetr ± 0,1% rdg ±0,05% fs, MR=10V MH={5,003; 5,006; 5,001; 5,008; 5,002; 5,000; 5,005; 5,004; 5,008; 5,007} V Odhad měřené veličiny: U x1 =5,0044 V Standardní nejistota typu A: xi x i 1 ua( x) ( X ) 0, 0009 V N N N 1 N 2 Standardní nejistota typu B: ΔU=5,0044*0,1*10-2 + 10*0,05*10-2 =0,01 V - předpokládáme u MP rovnoměrné rozložení hodnot Kombinovaná nejistota: 2 2 uc u u 0, 0059 V A B U u B 0058 V 3 0, Rozšířená nejistota (k r =2): U Ux1 =0,012 V

Výpočet 1. Výpočet standardní nejistoty typu A. Průměrná výška: y = 63,26 mm Výběrová směrodatná odchylka: s 0 (y) = 0,05 Nejistota typu A: u A (y) = 0,02 mm.

Výpočet standardní nejistoty typu B. veličiny, které mohou ovlivňovat výsledek měření: chyba čtení, teplotní roztažnost kovového měřidla, přesnost měřidla zjištěná kalibrací, popřípadě udávaná výrobcem, nejistota kalibrace měřidla. Nejistota typu B: u B (y) = 0,01 mm

Kombinovaná nejistota u(y) = 0,022 mm Rozšířená nejistota U = k * u(y) = 2 * u(y) = 0,044 mm

Výsledná rozšířená nejistota se zokrouhlí nahoru na stejný číselný řád, v němž se udává výsledná hodnota, tedy výška zkušebního tělesa 63,3 mm. Nejistota měření je ± 0,1 mm. Vyjádření výsledku: 63,3 ± 0,1 mm

Je-li známá maximální odchylka j-tého zdroje, pak se nejistota j-tého zdroje určí podle vztahu Hodnota k je součinitel vycházející ze zákona rozdělení viz Gaussovo rozdělení). Výsledná nejistota se pro m zdrojů určí následovně: A je součinitel citlivosti jednotlivých zdrojů.

Konečný tvar výsledku měření: Základní obecný tvar: X = x m ± σ měřená veličina = výsledná hodnota ± směrodatná chyba

Příklad měření - měření délky objektu Naměřené výsledky v [m]: 17,62 17,62 17,615 17,62 17,61 17,61 17,62 17,625 17,62 17,62 17,61 17,615 17,61 17,605 17,61 předpokládáme, že měření má normální rozdělení, takže nejlepším odhadem měřené veličiny je aritmetický průměr: x = 17.61533 střední kvadratická chyba aritmetického průměru: σ 0 = σ / SQRT (15) = 0,0015 m. zaokrouhl. 0,002 m výsledek: x = 17.615 ± 0,002 [m]

Chyba měřicího přístroje ANALOGOVÝ MP Celková výsledná relativní chyba analogového měřicího přístroje a tedy i třída přesnosti do níž je zatříděn a následně hodnoty tímto přístrojem změřené (a publikované) je vždy vztažena k maximální hodnotě měřicího rozsahu. Pokud se vztahuje k naměřené hodnotě, výrobce to vyznačí, protože takový přstroj je kvalitnější viz příklad. Při odečítání je nutno vymezit (anulovat) chybu vzniklou špatným čtením musí být zajištěna paralaxa, kolmost čtecího oka, ručky a stupnice.

Chyba měřicího přístroje Příklad. ANALOGOVÝ MP Měřicím přístrojem s jmenovitým rozsahem Im = 10 ma byl změřen proud I = 8,3 ma. Podle technických údajů výrobce je třída přesnosti TP = 2,5 % Největší přípustná chyba měřeného proudu je Δm = ( 2,5/100) * 10 ma = 0,25mA. To znamená správný údaj v rozmezí hodnot I = 8,05 ma až 8,55 ma Relativní chyba naměřené hodnoty proudu je pak δm = 0,25/ 8,3 = 0,030 = 3 %.

Chyba měřicího přístroje DIGITÁLNÍ MP Celková výsledná relativní chyba digitálního přístroje bude: - závislá na velikosti měřené hodnoty a vyjadřované v procentech měřené hodnoty - závislá buď na použitém rozsahu (v tom případě vyjádřené v procentech použitého rozsahu) nebo vyjádřené počtem jednotek (digitů) nejnižšího místa číslicového displeje na zvoleném rozsahu.

Chyba měřicího přístroje DIGITÁLNÍ MP Příklad. Měřicím přístrojem bylo naměřeno napětí U = 1,5136 V na jmenovitém rozsahu Um = 2 V u DMP to představuje mezní údaj číslicového displeje 1,9999 V. Největší přípustná chyba je podle údaje výrobce dána hodnotou 0,05 % z měřené hodnoty a dále 3-mi jednotkami (digity) nejnižšího místa číslicového displeje. Údaj

Chyba měřicího přístroje. DIGITÁLNÍ MP Údaj 0,05 % z měřené hodnoty přestavuje chybu U = (0,05/100)*1,5136 V = 7,568*10-4 V a údaj třetí jednotky nejnižšího místa znamená chybu U = 0,0003 V = 3*10-4 V. celková největší přípustná chyba je Δm = (7,568 + 3)*10-4 V = 10,568*10-4 V a po zaokrouhlení na dvě platné číslice Δm = (1,1)*10-3 V. Relativní chyba naměřené hodnoty je δm = (1,1)*10-3 V /1,5136 V = 0,000727 V = 0,07 %.

CHYBY Základní zásady používání měřících přístrojů Před zahájením měření musí být na přístroji nastaven správný (odpovídající) měřící rozsah pokud není známa ani přibližně možná reálná hodnota měřené veličiny (respektive její nejmenší a největší hodnota), vždy nastavíme rozsah největší (pro nejvyšší hodnoty). Jinak snadno dojde k přetížení přístroje, případně k jeho poškození (obvykle nevratnému). Při volbě rozsahu vždy začínáme u nejvyššího možného!!! Měřená veličina nebo přesněji obvod, musí být ke vstupním (měřicím) svorkám připojen správně, zejména s ohledem na polaritu.

Základní zásady používání měřících přístrojů Měřící přístroj by měl být připojen pouze po dobu nezbytnou ke správnému změření (odečtu hodnoty) dané veličiny. Výjimkou jsou trvale zapojená měřidla např. v technologických procesech, ve špatně dostupných měřicích místech pokud se měření opakují, u složitých zapojení, atp. Výběr vhodného přístroje musí proběhnout před měřením a musí mimo jiné obsahovat i posouzení, zda přístroj svou konstrukcí či svými vlastnostmi neovlivní měřenou hodnotu.

Základní zásady používání měřících přístrojů Měřicí přístroj musí při měření zaujímat pro něj předepsanou polohu (vodorovně, svisle, šikmo, atp.) viz jeho technické parametry nebo příslušná značka uvedená přímo na stupnici přístroje. Nedodržení polohy má (může mít) za následek naměření nesprávných údajů (na první pohled od správných k nerozeznání).

a to by bylo k tomuto tématu vše. VR - ZS 2015/2016

CHYBY VR - ZS 2014/2016