III. Mezinárodní konference STROJÍRENSKÁ TECHNOLOGIE PLZEŇ 2009 21. 22. 1. 2009

Podobné dokumenty
Úvod do zpracování měření

ij m, velikosti n je tvořen (n m) rozměr-ným polem dat x x x 22 x n1 ... x n2 7.1 Druhy korelačních koeficientů

Geometrická posloupnost a její užití, pravidelný růst a pokles, nekonečná geometrická řada. 1 n. r s. [ a)22 ; b)31,5 ; c)-50 ; d)0 ; e)

INSTITUT FYZIKY. Měření voltampérové charakteristiky polovodičové diody

2. část: Základy matematického programování, dopravní úloha. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

OPTIMÁLNÍ FILTRACE METALURGICKÝCH SIGNÁLŮ POMOCÍ INFORMAČNÍCH KRITÉRIÍ

VY_52_INOVACE_J 05 02

20. Kontingenční tabulky

Katedra elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava

FINANČNÍ MATEMATIKA. Jarmila Radová KBP VŠE Praha

Parametry kvality elektrické energie ČÁST 6: OMEZENÍ ZPĚTNÝCH VLIVŮ NA HROMADNÉ DÁLKOVÉ OVLÁDÁNÍ

Nejistoty v mìøení III: nejistoty nepøímých mìøení

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA TŘETÍ MGR. JÜTTNEROVÁ Název zpracovaného celku: KOMBINACE, POČÍTÁNÍ S KOMBINAČNÍM ČÍSLY

KOMPLEXNÍ ČÍSLA (druhá část)

Pokusy s kolem na hřídeli (experimenty s výpočty)

METODICKÉ POKYNY PRO AKREDITACI

ZATÍŽENÍ SNĚHEM A VĚTREM

Goniometrie trigonometrie

VY_52_INOVACE_2NOV70. Autor: Mgr. Jakub Novák. Datum: Ročník: 8. a 9.

Využití pojistné matematiky v práci pojišťovacího zprostředkovatele

Metodický list pro první soustředění kombinovaného Bc. studia předmětu MATEMATIKA A3

Digitální učební materiál

Změnu DPH na kartách a v ceníku prací lze provést i v jednotlivých modulech.

( ) ( ) Sčítání vektorů. Předpoklady: 7201


EKONOMETRIE 8. přednáška Klasický lineární regresní model

7. Silně zakřivený prut

Problematika měření velkých průměrů v pracovních podmínkách

P2 Chyby a nejistoty měření

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro čtvrtý ročník dálkového studia

Fyzikální praktikum 3 - úloha 7

2.6.4 Lineární lomené funkce s absolutní hodnotou

Gymnázium, Praha 10, Voděradská 2 Projekt OBZORY

ORGANIZACE VELETRHU Z POHLEDU VYSTAVOVATELE

269/2015 Sb. VYHLÁŠKA

Výrazy lze též zavést v nečíselných oborech, pak konstanty označuji jeden určitý prvek a obor proměnné není množina čísel.


Střední průmyslová škola a Vyšší odborná škola technická Brno, Sokolská 1. Podpora digitalizace a využití ICT na SPŠ CZ.1.07/1.5.00/34.

ČESKÝ INSTITUT PRO AKREDITACI, o. p. s. Dokumenty EA. EA - Evropská spolupráce pro akreditaci. Číslo publikace: EA 4/02

Srovnání barevné reprodukce různých typů zobrazovačů

Základní zapojení operačních zesilovačů



KONTROLA HLADINY OLEJE u převodovek ALLISON řady 3000 a 4000


IV. NEJISTOTY MENÍ A ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDK

SITEMAP / STRUKTURA. VÝVOJ ONLINE PREZENTACE / ETAPA I. CLIENT / DHL Global Forwarding THEQ ALL GOOD THINGS


SYLABUS PŘEDNÁŠKY 6b Z INŽENÝRSKÉ GEODÉZIE (Polohové vytyčování) 4. ročník bakalářského studia studijní program G studijní obor G

CHEMOMETRIKA a STATISTIKA. Prozatímní učební text (srpen 2012) Miloslav Suchánek

Obec Málkov. Málkov. Číslo jednací: Vaše č.j./ze dne: Vyřizuje / linka: Dne: OO-5/ / Vojtíšková Marie Ing./

1 Měření kapacity kondenzátorů

Lučina č.p. 1

Penzijní připojištění a Doplňkové penzijní spoření

Přímá úměrnost

METODICKÝ POKYN - DEFINICE MALÝCH A STŘEDNÍCH PODNIKŮ

Výpočet dotace na jednotlivé druhy sociálních služeb

6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

Í Č Á Í Č Č Ř Á Č Ž Č Á Í Á Ó ň Í

Č e s k ý m e t r o l o g i c k ý i n s t i t u t Okružní 31,

Střídavý proud v životě (energetika)

Numerická integrace. 6. listopadu 2012

2 EXPLORATORNÍ ANALÝZA

Doba rozběhu asynchronního motoru.

Studie o zkušenostech se špatným zacházením v dětském věku (ACE) realizovaná v ČR ZÁVĚREM. Velemínský Miloš

Zefektivnění zadávání znaků na mobilním telefonu bez T9

Formulář pro standardní informace o spotřebitelském úvěru - vzor

Metrologické zabezpečení systémů prediktivní údržby

Modul pro testování elektrických obvodů

S MOTORY S HLADKÝM PLÁŠTĚM 0,37 1,1 kw

Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř.17. listopadu 49

2.1. Pojem funkce a její vlastnosti. Reálná funkce f jedné reálné proměnné x je taková

MODEL MOSTU. Ing.Jiřina Strnadová. Evropský sociální fond Praha a EU Investujeme do vaší budoucnosti. Předmět:Fyzika

AMC/IEM HLAVA B PŘÍKLAD OZNAČENÍ PŘÍMOČARÉHO POHYBU K OTEVÍRÁNÍ


Projekční činnost (dendrologické průzkumy, náhradní výsadby, osazovací plány, realizační dokumentace), realizace sadových úprav, údržba, poradenství

Malé vodní elektrárny

ZÁKLADNÍ PRINCIPY ÚČTOVÁNÍ DPH

Sbírka zákonů ČR Předpis č. 415/2012 Sb.


Oblastní stavební bytové družstvo, Jeronýmova 425/15, Děčín IV

Tři hlavní druhy finančního rozhodování podniku #


VYR-32 POKYNY PRO SPRÁVNOU VÝROBNÍ PRAXI - DOPLNĚK 6

SILNIČNÍ DAŇ U OSOBNÍCH AUTOMOBILŮ

Účetní případ MD D DOTACE OD ZŘIZOVATELE. Neinvestiční dotace (1/12, čtvrtletní platby, mimořádné platby) předpis x úhrada

ZÁVAZNÉ STANOVISKO. Vyřizuje: Ing. Jana Kučerová tel.: fax:


DOKUMENT EA EA 4/02 M:2013

Vlastimil ŠEVČÍK 1 NAVRHOVÁNÍ KLAPKOVÝCH UZÁVĚRŮ

Základní škola, Staré Město, okr. Uherské Hradiště, příspěvková organizace. Komenské 1720, Staré Město, Metodika


se sídlem Purkyňova 125, Brno , IČ: , DIČ: CZ , tel.: , Znalecký posudek

PETERKA & PARTNERS v.o.s. Praha - Bratislava. Magdaléna Vyškovská daňový poradce

TESTOVÁNÍ SOFTWARU PAM STAMP MODELOVÝMI ZKOUŠKAMI

STANOVISKO č. STAN/1/2006 ze dne



Transkript:

NEJISTOTY PŘESNÝCH DÉLKOVÝCH MĚŘENÍ Z POHLEDU TERMINOLOGIE A JEJICH DEFINIC Abstrakt Ig. Ig. Štěpáka DVOŘÁČKOVÁ V deší době samotý výsledek bez dáí eistoty e iž zcela bezceý. Měřeím reprezetativího vzork téže veličiy, třebaže za podmíek opakovatelosti, získáme totiž pokaždé růzé hodoty. Tto růzorodost maí a svědomí tzv. zdroe eistoty, které proces měřeí ovlivňí. Cílem tohoto příspěvk e vést čteáře do problematiky eistot měřeí z pohled termiologie a eich defiic. Klíčová slova: metrologie, měřeí, etalo, přesost měřeí, eistota měřeí, chyba měřeí, kalibrace ÚVOD V sočasé době se prolíaí dva přístpy k vyhodocováí výsledků měřeí. Prví, v ašich kočiách patřičě zažitý a dloho dob v praxi požívaý, představe klasické vyhodocováí chyb měřeí. Teto přístp se platňe měřeí, ehož výstpem e ediý výsledek měřeí, apř. kalibrace měřidla. Tato klasická metoda však iž emožňe plohodoté vyádřeí dosažeé přesosti měřeí, zeméa popis hlavích vlivů a daé měřeí, které maí vliv a eho kvalit a další požadovaé parametry. Novým přístpem e v solad s ovými árodími a meziárodími předpisy z oblasti metrologie přístp z pohled eistoty měřeí. Je to přístp, který možňe efektivěší vyšetřeí všech vlivů a měřeí a faktorů, které aše měřeí moho ovlivit. Jeho zavedeí v praxi zameá, že k výsledk měřeí při kalibraci přidržíme eistot měřeí, která e vyhodocea z sktečých podmíek měřeí, za kterých byla kalibrace provedea. Po opakovaých kalibracích steého ebo podobého měřidla pak vypočteá eistota může být vyhodocea zov, tetokrát iž a základě opakovaých měřeí za podmíek opakovatelosti měřeí. NEJISTOTY MĚŘENÍ Poem eistota měřeí e defiová v ČSN 0 05 ako parametr přidržeý k výsledk měřeí charakterizící rozsah hodot, které e možo důvodě přiřadit k měřeé veličiě. Jedá se tedy o iterval okolo výsledk měřeí, ve kterém leží (s rčito pravděpodobostí) pravá hodota veličiy. Pravo hodot veličiy sice elze rčit, ale lze i staovit (pomocí eistoty) itervalem "od - do", ve kterých bde pravděpodobě ležet. ZPŮSO VYHODNOCOVÁNÍ NEJISTOTY MĚŘENÍ A JEJÍ TYPY Na počátk vyhodoceí eistoty měřeí stoí detailí pochopeí podstaty tohoto měřeí, které bývá popsáo tzv. modelem měřeí. Neistoty měřeí se skládaí z ěkolika dílčích složek. Ke staoveí eich velikosti se žívaí podle ČSN P ENV 3005 dva základí způsoby (typy) staoveí eistoty:

- způsob A vyhodoceí stadardí eistoty měřeí (statistické zpracováí aměřeých údaů); - způsob vyhodoceí stadardí eistoty měřeí (ié ež statistické zpracováí aměřeých údaů). V ormě ČSN P ENV 3005 so pak defiováy drhy eistoty: - stadardí eistota; - kombiovaá eistota; - rozšířeá eistota. Vyhodoceí stadardích eistot měřeí způsobem A Dle defiice e eistota typ A staovea výpočtem z opakovaě provedeých měřeí daé veličiy. V praxi to zameá, že pokd provedeme opakovaý odečet hodoty eměé měřeé veličiy a máme k dispozici měřicí přístro s dostatečým rozlišeím, evyheme se istém rozptyl aměřeých hodot. Předpokládáme, že během tohoto opakovaého měřeí se eměí ai daá měřeá veličia, ai ovlivňící veličiy, které a aše měřeí působí. Dále e v defiici vedeo, že míro eistoty typ A e výběrová směrodatá odchylka výběrového průměr. Výběrová odchylka proto, že aměřeé hodoty x představí rčitý malý výběr z prakticky eomezeého možství hodot, kterých veličia může abývat. Výběrového průměr proto, že hodota, která se vádí ako výsledek měřeí, se získá výpočtem průměré hodoty opakovaě provedeých odečtů. Tomto matematickém popis také odpovídá příslšý vztah pro výpočet eistoty typ A: A ( x) = s( x) = ( ) ( x i x) i= () kde: x = x i i= () Pro platost tohoto vztah e té, aby počet odečteých měřeí byl větší ež 0 t. 0), ze kterých se eistota typ A vypočítá. Neí-li možé dodržet tto podmík, e to provést doplňkovo korekci pro zohleděí malého počt opakovaých měřeí a ebo eistot vyhodotit způsobem. Vyhodoceí stadardích eistot způsobem Postp pro staoveí stadardí eistoty typ e založe a staoveí eistoty iým ež statistickým vyhodoceím série pozorováí. V tomto případě vychází staoveí eistoty z rčitých odborých zalostí a racioálího úsdk pracovíka, který měřeí provádí a eistoty ásledě vyhodoce. Tyto eistoty moho být odvozey a základě: - údaů a zkšeostí z dříve provedeých měřeí; - zkšeostí s chováím a vlastostmi příslšých materiálů a měřicího vybaveí, popřípadě eich obecé zalosti; - údaů výrobce měřicí techiky; - údaů váděých v kalibračích listech; - eistot referečích údaů převzatých s přírček.

Při rčováí eistoty metodo typ se vychází z dílčích eistot edotlivých zdroů. ( ) z Je-li záma maximálí odchylka -tého zdroe eistoty z max, rčí se eistota podle ásledícího vztah: ( ) z z max ( z ) = (3) k Kde k e sočiitel vycházeící ze zákoa rozděleí, kterým se příslšý zdro eistot řídí, takže apř. pro ormálí (Gassovo) rozděleí e k =, popř. 3, pro rovoměré rozděleí k =,73 atd. V ěkterých případech však může být záma iž přímo hodota stadardí eistoty ( z ) (apř. z kalibračího list měřidla). Výsledá eistota se rčí metodo pro p zdroů z, z, z, z p dle ásledícího vztah: kde: ( z ) A so eistoty edotlivých zdroů, eich sočiitele citlivosti. p ( z ) ( x) A = (4) = Toto úpravo se eistotě typ dostává charakter směrodaté odchylky a ako s takovo se s í dále prace. Požití rovoměrého rozděleí představe přiměřeé statistické vyádřeí edostatečé zalosti vstpí (měřeé) veličiy x, pokd o í eso zámy ié iformace, ež so apř. limity eí variability. Pokd ale víme, že pravděpodobost výskyt hodot v okolí střed iterval hodot e vyšší ež pravděpodobost výskyt hodot v kraích iterval, může být vhoděší požití troúhelíkového ebo ormálího rozděleí. Naopak, pokd e výskyt hodot v mezích iterval pravděpodoběší ež ve střed iterval, může být vhoděší požití U rozděleí. Neistoty kombiovaé V reálé praxi e málokdy vystačíme s edím typem eistoty měřeí. Ve většiě případů se staove kombiovaá eistota měřeí, která e výsledkem kombiace obo typů eistoty měřeí A i. Výsledá kombiovaá stadardí eistota výsledků měřeí (veličiy x) e geometrickým sočtem eistoty typ A a eistoty typ dle ásledícího vztah: ( x) ( x) + ( x) C = (5) Stadardí kombiovaá eistota c byla rčea s pravděpodobostí P = 68%, t. pro koeficiet rozšířeí k =. Pro io pravděpodobost se eistota měřeí praví vyásobeím koeficietem rozšířeí vhodého rozděleí. Neistoty rozšířeé Jak iž bylo v text vedeo, výše vedeým postpem se získá stadardí kombiovaá eistota. Ozačeí stadardí vyadře, že při skládáí této eistoty byly požity hodoty směrodatých odchylek. Za rčitých podmíek e možo považovat rozděleí takto rčeé eistoty za přibližě ormálí. Z toho e zřemé, že takto vypočteá A

eistota měřeí pokrývá asi 67 % možých variat výsledků. Jiými slovy až /3 výsledků měřeí se může ocitot mimo takto staoveé pásmo eistot. Z metrologického hlediska e taková sitace epřípstá, proto přistpeme k vyásobeí stadardí eistoty koeficietem rozšířeí, který ám moží získat pokrytí možých výsledků s vyšší pravděpodobostí. V praxi se ečastěi požívá postp rčeí koeficiet rozšířeí dohodo pro rčito odhadovao pravděpodobost pokrytí výsledk měřeí. Z paralely s ormálím rozděleím so vžité dva základí koeficiety: k = pro pravděpodobostí pokrytí přibližě 95%; k = 3 pro pravděpodobostí pokrytí přibližě 99,7%. Rozšířeo eistot vypočteme ze vztah: U = k (6) C ZÁVĚR Cílem tohoto příspěvk bylo vést čteáře do problematiky eistot měřeí z pohled termiologie a eich defiic. Teto čláek sovisí s řešeím proekt MSM 467478850, který e podporová MŠMT ČR. LITERATURA [] Čech Jaroslav; Perikář Jiří; Podaý Kamil. Stroíreská metrologie. 4.vydáí. CERM, 005. ISN 80-4-3070-; [] Šrámek Ja. Neistoty přesých délkových měřeí [akalářská práce]. VUT ro 008. Faklta stroího ižeýrství; [3] Perikář Jiří; Tykal Miroslav. Stroíreská metrologie II..vydáí. CERM, 006, ISN 80-4-3338-8; [4] www.cmi.cz -oficiálí stráky ČMI.

UNCERTAINTIES OF ACCURATE LENGHT MEASUREMENT OUT OF THE TERMINOLOGY PROJECTION AND THEIR DEFINITION. Abstrakt I this time are earigs qite valeless free of certaity. We get every time of the measremets represetative specime o oe s behalf cotio of repeatability. The diferece implicate mie of certaity which iflece the process of measremet. The drift of this article is brig i readers to problems of measremet certaity ot of the termiology proectio ad their defiitio. Keywords: metrology, measremet, etalo (stadard), accracy of measremet, certaity of measremet, error of measremet, calibratio AUTOR Ig. Ig. Štěpáka DVOŘÁČKOVÁ Faklta stroí, katedra obráběí a motáže Techická iverzita v Liberci, Stdetská, 46 7 Liberec, ČR stepaka.dvorackova@cetrm.cz ZPĚT