Hatalar, bir miktarın gerçek değerinden ölçüm sonuçlarının sapmalarıdır. Gerçek değer ancak çok sayıda ölçüm yapılarak belirlenebilir. Pratikte bunu uygulamak imkansızdır.
Sapmaların analizi için gerçek değere en yakın değer, ölçülen değerin gerçek değeri olarak kabul edilir. Yüksek hassasiyetli ölçüm aletleri ve yöntemleri kullanılarak elde edilir. Ölçümlerin kolaylığı için, sapmaları ortadan kaldırma olasılığını sağlamak için farklı hata sınıflandırmaları kullanılır. Ana grupları düşünün.
İfade yöntemi
Ölçme aletlerinin hatalarını bu temelde sınıflandırırsak şunları ayırt edebiliriz:
- Mutlak sapmalar. Ölçülen niceliğin birimleriyle ifade edilirler.
- Bağıl sapma. Mutlak hata oranı ve ölçüm sonucu veya ölçülen miktarın gerçek değeri ile ifade edilir.
- Az altılmış sapma. Bu ifade edilen göreceli hatadırölçüm cihazının mutlak sapmasının oranı ve ilgili ölçümün tüm aralığı boyunca sabit bir gösterge olarak alınan değer. Seçimi GOST 8.009-84'e dayanmaktadır.
Birçok ölçüm cihazı için bir doğruluk sınıfı belirlenir. Verilen hata, bağıl değerin sapmayı yalnızca ölçekte belirli bir noktada karakterize etmesi ve ölçülen değerin parametresine bağlı olması nedeniyle ortaya çıkar.
Koşullar ve kaynaklar
Bu kriterlere göre hataların sınıflandırılmasında ana ve ek sapmalar ayırt edilir.
İlki, normal kullanım koşullarında ölçüm cihazlarının hatalarıdır. Ana sapmalar, dönüştürme fonksiyonunun kusurluluğundan, cihazların özelliklerinin kusurlu olmasından kaynaklanmaktadır. Normal koşullar altında cihazın gerçek dönüştürme işlevi ile nominal (düzenleyici belgelerde (teknik koşullar, standartlar, vb.) belirtilen) arasındaki farkı yansıtırlar.
Bir değer norm değerinden saptığında veya normalleştirilmiş alanın sınırlarının dışına çıkması nedeniyle ek hatalar meydana gelir.
Normal Koşullar
Aşağıdaki normal parametreler normatif belgelerde tanımlanmıştır:
- Hava sıcaklığı 20±5 derece.
- Bağıl nem %65±15.
- Şebeke gerilimi 220±4, 4 V.
- Güç frekansı 50±1Hz.
- Manyetik veya elektrik alan yok.
- Cihazın ±2 derecelik bir sapma ile yatay konumu.
Doğruluk sınıfı
Sapmaların tolerans sınırları, bağıl, mutlak veya az altılmış hata olarak ifade edilebilir. En uygun ölçme aracını seçebilmek için, genelleştirilmiş özelliklerine - doğruluk sınıfına göre bir karşılaştırma yapılır. Kural olarak, izin verilen temel ve ek sapmaların sınırıdır.
Doğruluk sınıfı, aynı tür ölçüm cihazlarının hata sınırlarını anlamanıza olanak tanır. Ancak, bu tür her bir alet tarafından gerçekleştirilen ölçümlerin doğruluğunun doğrudan bir göstergesi olarak kabul edilemez. Gerçek şu ki, diğer faktörler (koşullar, yöntem vb.) de ölçüm hatalarının sınıflandırılmasını etkiler. Deney için belirtilen doğruluğa bağlı olarak bir ölçüm cihazı seçerken bu durum dikkate alınmalıdır.
Doğruluk sınıfının değeri teknik koşullara, standartlara veya diğer düzenleyici belgelere yansıtılır. Gerekli parametre standart aralıktan seçilir. Örneğin, elektromekanik cihazlar için aşağıdaki değerler normatif olarak kabul edilir: 0, 05, 0, 1, 0, 2, vb.
Ölçme aracının doğruluk sınıfının değerini bilerek, ölçüm aralığının tüm bölümleri için izin verilen mutlak sapma değerini bulabilirsiniz. Gösterge genellikle doğrudan cihazın ölçeğine uygulanır.
Değişimin doğası
Bu özellik sistematik hataların sınıflandırılmasında kullanılır. Bu sapmalar kalırölçüm yaparken belirli kalıplara göre sabit veya değişir. Bu sınıflandırmada sistematik bir karaktere sahip hata türlerini tahsis edin. Bunlar şunları içerir: araçsal, öznel, metodolojik ve diğer sapmalar.
Sistematik hata sıfıra yaklaşırsa bu duruma doğruluk denir.
Metrolojide ölçüm hatalarının sınıflandırılmasında rastgele sapmalar da ayırt edilir. Onların oluşumu tahmin edilemez. Rastgele hatalar sorumlu değildir; ölçüm sürecinin dışında tutulamazlar. Rastgele hataların araştırma sonuçları üzerinde önemli bir etkisi vardır. Sapmalar, sonuçların daha sonra istatistiksel olarak işlenmesiyle tekrarlanan ölçümlerle az altılabilir. Başka bir deyişle, tekrarlanan manipülasyonlardan elde edilen ortalama değer, gerçek parametreye tek bir ölçümden elde edilen değerden daha yakın olacaktır. Rastgele sapma sıfıra yakın olduğunda, ölçüm cihazının göstergelerinin yakınsamasından bahsederler.
Sınıflandırmadaki başka bir hata grubu - özlüyor. Kural olarak, operatör tarafından yapılan veya dış faktörlerin etkisi nedeniyle hesaba katılmayan hatalarla ilişkilendirilirler. Kayıplar genellikle ölçüm sonuçlarından çıkarılır, alınan veriler işlenirken dikkate alınmaz.
Büyüklüğe bağımlılık
Sapma, ölçülen parametreye bağlı olmayabilir veya onunla orantılı olmayabilir. Buna göre, metrolojideki hataların sınıflandırılmasında, katkı maddesi veçarpımsal sapmalar.
Sonuncusu ayrıca hassasiyet hataları olarak da adlandırılır. Toplamasal sapmalar genellikle pikaplar, desteklerdeki titreşimler, sürtünme ve gürültü nedeniyle ortaya çıkar. Çarpımsal hata, ölçüm cihazlarının tek tek parçalarının ayarlanmasındaki kusur ile ilişkilidir. Buna, fiziksel ve ekipmanın eskimesi gibi çeşitli nedenler neden olabilir.
Özelliklerin normalleştirilmesi
Hangi sapmanın önemli olduğuna bağlı olarak gerçekleştirilir. Toplamsal hata önemliyse, sınır indirgenmiş sapma şeklinde normalleştirilir, çarpımsal ise, değişikliğin göreli büyüklüğü için formül kullanılır.
Bu, her iki göstergenin de ölçülebilir olduğu, yani izin verilen ana farkın sınırının iki terimli bir formülle ifade edildiği bir normalleştirme yöntemidir. Bu nedenle, doğruluk sınıfı göstergesi ayrıca bir eğik çizgi ile ayrılmış yüzde cinsinden 2 c ve d sayısından oluşur. Örneğin, 0.2/0.01 İlk sayı, normal koşullar altında bağıl hatayı yansıtır. İkinci gösterge, artışını X değerindeki bir artışla karakterize eder, yani toplamsal hatanın etkisini yansıtır.
Ölçülen göstergedeki değişikliklerin dinamiği
Uygulamada, ölçülen miktardaki değişikliklerin doğasını yansıtan hataların sınıflandırılması kullanılır. Sapmaların ayrılmasını içerir:
- Statik için. Bu tür hatalar, yavaş değişen veya ölçüm yaparken ortaya çıkar.hiç değişmiyor.
- Dinamik. Zaman içinde hızla değişen fiziksel nicelikleri ölçerken ortaya çıkarlar.
Dinamik sapma, cihazın ataletine bağlıdır.
Sapmaları tahmin etme özellikleri
Hataların analizine ve sınıflandırılmasına yönelik modern yaklaşımlar, ölçümlerin tekdüzeliği için gerekliliklere uygunluğu sağlayan ilkelere dayanmaktadır.
Değerlendirme ve araştırma hedeflerine ulaşmak için sapma bir model (rastgele, araçsal, metodolojik vb.) kullanılarak tanımlanır. Hatanın özelliklerini ölçmek için kullanılabilecek özellikleri tanımlar. Bilgi işleme sürecinde, bu tür özelliklerin tahminlerini bulmak gerekir.
Model, deney sırasında elde edilenler de dahil olmak üzere kaynaklarındaki veriler dikkate alınarak seçilir. Modeller deterministik olmayan (rastgele) ve deterministik olarak ikiye ayrılır. İkincisi sırasıyla sistematik sapmalar için uygundur.
Rastgele hata için genel model, olasılık dağılım işlevini uygulayan değerdir. Bu durumda sapma özellikleri aralık ve noktaya bölünmüştür. Ölçüm sonuçlarının hatasını tanımlarken genellikle aralık parametreleri kullanılır. Bu, sapmanın bulunabileceği sınırların belirli bir olasılığa karşılık gelen olarak tanımlandığı anlamına gelir. Böyle bir durumda, sınırlara güven ve olasılık sırasıyla güven denir.
Nokta karakteristikleri, sapmanın güven sınırlarını tahmin etmeye gerek veya olasılık olmadığı durumlarda kullanılır.
Değerlendirme ilkeleri
Sapma tahminlerini seçerken aşağıdaki hükümler kullanılır:
- Seçilen modelin bireysel parametreleri ve özellikleri karakterize edilir. Bunun nedeni sapma modellerinin karmaşık bir yapıya sahip olmasıdır. Bunları tanımlamak için birçok parametre kullanılır. Belirlemeleri genellikle çok zordur ve hatta bazı durumlarda imkansızdır. Ek olarak, çoğu durumda, modelin tam açıklaması gereksiz bilgiler içerirken, bireysel özelliklerin bilgisi görevleri uygulamak ve deneyin hedeflerine ulaşmak için oldukça yeterli olacaktır.
- Sapmaların tahminleri yaklaşık olarak belirlenir. Özelliklerin doğruluğu, ölçümlerin amacı ile tutarlıdır. Bunun nedeni, hatanın yalnızca sonucun belirsizlik bölgesini karakterize etmesi ve nihai doğruluğuna gerek olmamasıdır.
- Sapma, abartmaktan daha iyidir. İlk durumda, ölçümün kalitesi düşecek, ikinci durumda, elde edilen sonuçların tamamen değer kaybetmesi muhtemeldir.
Ölçümden önce veya sonra hataları tahmin edin. İlk durumda buna a priori, ikinci durumda ise a posteriori denir.
