测量不确定度评定与表示2013(cj).ppt

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测量不确定度评定与表示2013(cj)

* MCM给出的测量结果为: Y的估计值y;y的标准不确定度u(y); 包含概率p时的Y的包含区间[ylow,yhigh]。 在输出量的PDF为非对称分布时,具有相同包含概率p的Y的包含区间不至一个,此时要给出最短包含区间。 通常,为获得包含概率p为95%的输出量包含区间,测量模型计算的次数 M为106 。所以计算量大,必须使用相应的计算机软件进行。 * * * ③被测件重量测得值的合成标准不确定度uc(m): (3)去除相关性 为避开相关,由显示天平自动直接读出测得的差值d ,测量模型:m=d; u(d)就是测得值m的合成标准不确定度,它可以由多项不相关的分量合成得到。 由于处理的方法不同,评定结果不确定度大小不同,应在不确定度报告中明确指明处理的方法。 * 协方差的估计方法 两个输入量的估计值xi与xj 的协方差在以下情况时可取为零或忽略不计: a) xi和xj中任意一个量可作为常数处理, b) 在不同实验室用不同测量设备、不同时间测得的量值, c) 独立测量的不同量的测量结果。 * 如果测量两输入量时同时使用了同一台测量仪器、实物标准器或参考数据,则输入量就可能有较大相关性。 a)用同时观测两个量的方法确定协方差估计值: 设xik,xjk分别是Xi及Xj的测得值。下标k为测量次数(k=1,2,…,n)。 分别为第i个和第j个输入量的测得值的算术平均值;两个重复同时观测的输入量xi,xj的协方差估计值为: * b)当两个输入量均因与同一个量有关而相关时,协方差的估计方法: 设 xi=F(q),xj =G(q) 式中,q为使xi与xj 相关的变量Q的估计值,F,G 分别表示两个量与q 的测量函数。 则xi与xj 的协方差 为: * 相关系数的估计方法 根据对两个输入量量Xi和Xj同时观测的n组测量数据,相关系数的估计值为: 如果两个输入量的测得值xi和xj相关,xi变化?i会使xj相应变化?j,则xi和xj的相关系数可用经验公式近似估计: * 采用适当方法去除相关性 1)将引起相关的量作为独立的附加输入量进入测量模型 [例] 在测量模型中两个输入量I和t因为均与Rs有关而相关,将Rs作为独立的附加输入量进入测量模型后得到: 在这个测量模型中输入量间不相关了。 * 2)采取有效措施变换输入量 例如,在量块校准中校准值的不确定度分量中包括标准量块的温度?s及被校量块的温度? 两个输入量,即L=f(?s, ?,… )。 由于两个量块处在实验室的同一测量装置上,温度?s与? 是相关的。但只要将? 变换成?=?s+??,这样就把被校量块与标准量块的温度差??与标准量块的温度?s作为两个输入量,此时这两个输入量间就不相关了,即L=f(?s, ?? ,… )中?s与?? 不相关。 * 合成标准不确定度的有效自由度 在以下情况时需要计算有效自由度?eff: 1)当需要评定Up时为求得kp而必须计算uc(y)的有效自由度?eff ; 2)当用户为了解所评定的不确定度的可靠程度而提出要求时。 * 有效自由度计算公式的使用条件: 如果合成方差uc2(y)是二个或多个估计方差分量ci2u2(xi)的合成(独立),每个xi是正态分布的输入量Xi的估计值时,变量(y-Y)/ uc(y)的分布可以近似为t 分布,此时合成标准不确定度的有效自由度可用Welch—Setterthwaite公式计算: * GUM G.6.2: “ 由于合成概率分布的计算是很难用可用的信息的范围和可靠性来证明的,因此输出量的近似分布是可以接受的。 根据中心极限定理,通常假设(y-Y)/uc(y)的概率分布是t 分布,取kp= tp(?eff),由式 Welch—Setterthwaite公式得到?eff,根据uc(y)的有效自由度?eff得到t因子。” * 扩展不确定度的确定 扩展不确定度是被测量可能值包含区间的半宽度。扩展不确定度分为U和 Up两种。在给出测量结果时,一般情况下报告扩展不确定度U。 U=kuc ,包含因子k值一般取2或3。 当y的概率分布近似为正态分布,且uc(y)的有效自由度较大情况下,若k=2,则由U =2uc所确定的区间具有的包含概率约为95%。若k=3,则由U =3uc所确定的区间具有的包含概率约为99%。 * — 在大多数情况下取k=2,当取其他值时,应说明其来源。 — 当给出扩展不确定度U时,一般应注明所取的k值; — 若未注明k值,则指k=2。 * 扩展不确定度Up — 当要求扩展不确定度所确定的区间具有接近于规定的包含概率p时,扩展不确定度

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