Факторы, влияющие на результат измерения

При подготовке и проведении высокоточных измерений в метрологии учитывается влияние:

· объекта измерений;

· субъекта измерений;

· способа измерения;

· средств измерений;

· условий измерения.

По этим источникам и по времени их влияния влияющие факторы можно квалифицировать на следующие группы:

1. Априорные, проявляющиеся до начала измерений.

1.1. Качество и количество априорной информации.

1.2. Неадекватность модели объекта.

1.3. Несовершенство метода измерений.

1.4. Несовершенство средств измерений.

2. Факторы, действующие в процессе измерения.

Неправильная установка средства измерений.

Влияние средства измерений на объект.

Климатические.

Электрические и магнитные.

Механические и акустические.

Ионизирующие излучения и др.

Случайные внешние помехи и внутренние шумы.

Квалификация и психофизическое состояние персонала.

3. Апостерные – действующие после измерения.

Качество алгоритма обработки данных.

Несовершенство средств обработки данных.

Квалификация и психофизическое состояние персонала.

Следует отметить, что приведённая классификация не исчерпывает всего многообразия факторов, влияющих на результат измерения.

Исключение, компенсация и учёт влияющих факторов осуществляются на этапах подготовки и выполнения измерений, обработки экспериментальных данных и представления результатов измерений.

При подготовке к измерениям климатически влияющие факторы (влияние температуры, влажности и т.п.) устраняются с помощью кондиционирования или термостатирования. Может быть местным, т.е. для СИ, отдельного блока или узла или общим для всего помещения или здания.

Электрические, магнитные или электромагнитные излучения или поля устраняются с помощью экранирования.

Влияние вибрации или сотрясений устраняется за счёт амортизации (эластичные подвесы, пружины, губчатая резина).

Влияние акустических помех ослабляется в заглушённых камерах; влияние перепадов атмосферного давления – в барокамерах.

Средства измерений необходимо располагать так, чтобы они не влияли друг на друга.

При выполнении измерений для исключения аддитивных влияющих факторов используется способ замещения. Он состоит в замене измеряемой величины равновеликой ей мерой, значение которой известно. Реакция средства измерений при этом должна остаться такой же.

При измерении сопротивления при помощи моста включают измеряемое сопротивление R¢_x в мостовую схему и уравновесив её, заменяют его затем магазином сопротивлений и, подбирая сопротивление магазина R_x, восстанавливают равновесие моста. Высокая точность измерения сопротивлений этим способом обеспечивается за счёт исключения остаточной неуравновешенности мостовой схемы, взаимного влияния её элементов, утечек и других паразитных факторов.

Для исключения прогрессирующего влияния какого-либо фактора, являющегося линейной функцией времени (например, постепенного прогрева аппаратуры, падения напряжения в цепи питания, вызванного разрядом аккумуляторов или электрических батарей и т.п.), применяется способ симметричных измерений. Он заключается в том, что в течение некоторого интервала времени выполняется несколько измерений одного и того же размера, и затем берется полусумма отдельных результатов, симметричных по времени относительно середины интервала. Разброс полусумм будет следствием:

x₁; x₂; x₃; x₄;…; x₁₀

t₁; t₂; t₃; t₄;…; t₁₀

; ; ; .

третьей аксиомы метрологии, но усиление воздействия влияющего фактора на результат измерения окажется исключенным: это воздействие будет таким, как в середине интервала. В дальнейшем его можно компенсировать поправкой.

Компенсация влияющего фактора по знаку осуществляется следующим образом. Измерение проводится дважды так, чтобы влияющий фактор оказывал противоположное действие, и берется среднее арифметическое двух опытов. Например, механические узлы некоторых средств измерений имеют люфты, влияние которых компенсируется, если измерительный механизм подводится к измеряемой величине сначала со стороны больших, а затем меньших значений (или наоборот).

Мультипликативный характер поправки результатов измерений по методу противопоставлений, т.е. влияющий фактор приводит не к изменению измеряемого значения на некоторую величину, а к умножению на некоторый коэффициент. Мультипликативные поправки безразмерны.

Например. При взвешивании на равноплечих весах

m l₁ = m_г l₂,

где m - масса взвешиваемого груза; m_г - масса уравновешивающих гирь, а l₁ и l₂ - соответствующие плечи коромысла.

Поместив груз в другую чашу, получим:

,

или с достаточно высокой степенью точности:

.

Внесение поправок в экспериментальные данные осуществляется посредством алгебраического сложения, либо умножения на поправочный множитель. Важное значение при этом имеет характер поправки.

Если аддитивная поправка представляет собой постоянную величину, значение которой q известно точно, то результат измерения (рис. 12):

Рис. 12. Внесение аддитивной поправки.

Обнаружение и исключение ошибок производится исходя из того, что при многократном измерении одного и того же постоянного размера независимые значения результата измерения должны группироваться около некоторого центра рассеяния. Каким бы ни был закон распределения вероятности результата измерения, эти его значения не могут отличаться от среднего значения больше, чем на 1,6s_Q с вероятностью не менее 0,61; больше, чем на 2s_Q - с вероятностью не менее 0,75; больше, чем на 3 s_Q - с вероятностью не менее 0,89 и т.д. Эта зависимость, соответствующая неравенству П.Л.Чебышева:

,

где t – квантиль – показывающий насколько отдельное измерение s может отличаться относительно среднего с заданным интервалом.

По исправленным экспериментальным данным рассчитывают среднее арифметическое значение и СКО. Определяют размах результатов измерения R = X_max – X_min, цену интервала разбиения , где r – принятое число интервалов разбиения. Определяют границы. Подсчитывают абсолютные частоты для каждого интервала m_i. Определяют теоретическую частоту (вероятность) попадания значений в каждый интервал при нормальном распределении [X_i-1;X_i]:

,

где F - табличные значения интегральной функции Лапласа. Рассчитываются значения

.

Гипотеза о нормальном распределении принимается, если (табличного при уравнениях значимости q и f)

q = 1 – P и

f = r – 3 – число степеней свободы,

где r – число разбиений гистограммы.

Три степени свободы (связи) отнимаются из условий:

1. Центр распределения привязан, расчётное значение его среднее арифметическое.

2. На ограничение рассеивания экспериментальных данных за счёт расчётных значений СКО.

3. Из условия, что сумма всех вероятностей равна единице.