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基于MATLAB程序实现测量不确定度评定的可行性分析

李慧奇;王凯红;张秦;王永辉

【摘要】针对传统GUM法评定过程繁琐、计算复杂的问题,提出基于MATLAB

程序实现测量不确定度评定的方法,介绍MATLAB程序,分析MATLAB程序在测量

不确定度评定过程中的应用步骤及效果,结果表明基于MATLAB程序得到的测量不

确定度评定结果与传统GUM法非常接近,验证了基于MATLAB程序进行测量不确

定度评定的可行性.

【期刊名称】《河北电力技术》

【年(卷),期】2015(034)001

【总页数】4页(P12-14,22)

【关键词】GUM;MATLAB;测量不确定度

【作者】李慧奇;王凯红;张秦;王永辉

【作者单位】华北电力大学,河北保定071003;华北电力大学,河北保定071003;

国网河北省电力公司电力科学研究院,石家庄050021;国网河北省电力公司电力科

学研究院,石家庄050021

【正文语种】中文

【中图分类】TM933

Keywords：GUM；MATLAB；MeasurementUncertainty

在测量过程中，由于方法、设备、人员、环境等因素的影响，不可避免存在误差，

测量结果具有不确定性。随着生产的发展和科技的进步，对测量数据的准确性和可

靠性提出了更高的要求。不确定度作为评定测量结果质量高低的一个重要指标，显

得极其重要。

测量不确定度是表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数。

测量不确定度只说明被测量之值的分散性，而不说明测量结果是否接近真值

。测量不确定度的评定前提是：不考虑失误值，已知的系统影响已修正。[1]

GUM法是测量不确定度评定最常用和最基本的方法，应按照国家计量技术规范中

的原则、方法和步骤进行评定。文献[1-3]按照GUM法进行测量不确定度评定，

均未进行数据的预处理，而且评定过程比较复杂，数据计算量大。基于MATLAB

编程可以实现测量不确定度的评定过程，避免了繁琐的手工计算，准确性更高，耗

费时间更短。

MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术

计算语言。MATLAB统计工具箱中有各种随机数发生器程序，如正态分布、

分布t、均匀分布、对数分布等，只需要调用就可以产生大量的随机数

。文献[4][5]给出的蒙特卡洛法是一种基于随机数的计算方法，通过建立

一个概率模型或随机过程，对模型或过程的随机采样来计算所求参数的统计特性

。[6-7]

由于某种不正常原因造成的粗大误差是偶尔的，常通过判别而剔除异常数据，格罗

布斯准则可靠性高，判别效果较好

，8-9][1。

将测量数据

x

i按大小顺序排列成顺序统计量

x

(i)，即取定显著度

α=0.05，查表可得临界值

g

0(

n,

α)。

若认为

x

(1)可疑，则有

若认为

x

(m)可疑，则有

当

g

(i)≥

g

0(

n,

α)时，即判别该测得值含有粗大误差，应予剔除。

系统误差是由于测量设备、方法、原理的不完善、不正确或环境发生变化而引起的，

是有规律性的。对于系统误差的处理应发现它、消除它，并对测量数据予以修正。

可用不同公式计算标准差比较法发现系统误差

。[1,8]

按贝塞尔公式

按别捷尔斯公式

令

若

则怀疑测量列中存在系统误差。

2.2.1