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本章小结 测量是为确定被测对象的量值而进行的实验过程 误差=测量指示值-实际值 误差的表示方法 绝对误差 测量值相对误差 引用误差γm * 本章小结 随机误差是指在等精度重复条件下多次测量同一被测量时,误差的绝对值、符号都以不可预见的规律变化、但具有抵偿性的误差。 在相同条件下,对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差称为系统误差。 在规定条件下明显偏离预期检测结果的误差称为粗大误差。 测量不确定度是用一定的置信区间及其相应的置信概率表达被测量之值可能的分散程度的一种参数。 * * 没有完美的测量,因为不存在完美的测量仪器。对于仪器给出的任何读数,在显示值与实际值间都存在着有限的差异。这就是测量误差。 在理想条件下应能消除误差。但实际是不可能的,重要的要知道进入测量结果的误差量。 同时我们应记住在定量被测量时,由于我们的仪器是人工制作的设备,因此也有它自己的不确定度。这是因为存在内部的变化量,外部引入的变化量(如温度、磁场等),以及和“真实”标准的总差异。 * 精密度和准确度之间的差别在于精密度是指测量的稳定度 ── 各次测量相对平均值的变化,而准确度是指测量值与真值的接近程度。 * * * 例用温度计重复测量某个不变的温度,得11个测量值的序列(见下表)。求测量值的平均值及其标准偏差 解:①平均值 ②用公式 计算各测量值残差列于上表中 ③实验偏差 ④ 标准偏差 * 系统误差产生的原因 测量仪器设计原理及制作上的缺陷。 例如,刻度的偏差,刻度盘或指针安装偏心,使用时0点偏移,安放位置不当等。 测量时的实际温度、湿度及电源电压等环境条件与仪器要求的条件不一致等。 采用近似的测量方法或近似的计算公式等。 测量人员估计读数时,习惯偏于某一方向或有滞后倾向等原因所引起的误差 * 系统误差 系统误差不具备抵偿性,当测量次数足够多时,各次测量误差的算术平均值体现了系差大小。 可以用理论分析、比对、根据残差变化规律及公式法等判断系统误差的存在及其类型。 零示法、替代法、补偿法、对照法、微差法和交叉读数法等是削弱或削系统误差的典型测量技术。 利用修正值、修正公式削弱系差是一种常用方便的方法。在智能仪表中,可利用微处理器设计出多种消弱消除系差的方法程序。 * 系统误差的特征 绝对误差 由于随机误差的抵偿性,当n足够大时,δi的算术平均值趋于0。各次测量误差的算术平均值体现了系统误差大小。 测量结果的精确度不仅取决于随机误差,更重要的是受系统误差的影响。 * 系统误差的特征 恒值系统误差—直线a。 在整个测量过程中,误差的大小和符号固定不变 线性系统误差—直线b。 在整个测量过程中,误差值逐渐增大(或减小) 周期性系统误差—曲线c 误差值周期性变化 复杂变化的系统误差—d 误差的变化规律很复杂 * 系统误差的判断 系统误差不具备抵偿性 系统误差的判断 理论分析法 试验比对法 校准和比对法 改变测量条件法 剩余误差观测法 公式判断法 * 减小恒值误差的技术措施 削弱或削除系统误差的典型测量技术 零示法 替代法 补偿法 对照法 微差法 交叉读数法 * 粗大误差 一般情况下,它不是仪器本身固有的,主要是测量过程中由于疏忽而造成的。 例如测量者身体过于疲劳;缺乏经验,操作不当或工作责任心不强等原田造成读错刻度、记错读数或计算错误。这是产生疏失误差的主观原因。 由于测量条件的突然变化,如电源电压、机械冲击等引起仪器示值的改变。 这是产生疏失误差的客观原因。 凡确认含有疏失误差的测量数据称为坏值,应当剔除不用。 * 不确定度与坏值剔除原则 在实际测量中大于3s(x)的误差出现的可能性很小 如果某个测量值xi的剩余误差(残差)的绝对值 ? vi ? 3s(x) 就认为xi是含有过失误差的坏值,须剔除。 莱特检验法 如果某个测量值xi的剩余误差的绝对值 ? vi ? Gs(x) 就认为xi是坏值,须剔除——格拉布斯检验法 2.2 测量不确定度 * 2.2.1 测量不确定度的概念 不确定度是建立在误差理论基础上的一个新概念 在传统误差理论中,总想确定“真值”,而真值却又难以确定,导致测量结果带有不确定性。 不确定度愈小,测量结果的质量愈高,愈接近真值,可信程度愈高。 A X=A±Δx · ±Δx 偏离真值的大小 总想确定“真值” 误差 Y=y±U Ο ±U 被测量可能分散的程度 真值所处范围的估值 不确定度 y * 不确定度 不确定度是说明测量结果可能的分散程度的参数。可用标准偏差表示,也可用标准偏差的倍数或置信区间的半宽度表示。 标准不确定度: 用概率分布的标准偏差表
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