Точность измерений
Я столкнулся с фактом, который удивил меня и скорее всего удивит и вас. Оказывается, измерить напряжение в сети с точностью хотя бы до одного вольта — почти невыполнимая задача.
Шесть приборов на этом фото показывают разные значения, причём максимальное отличается от минимального, более чем на 6 вольт.
В процессе подготовки статьи об измерителях мощности я провёл эксперимент с одновременным измерением сетевого напряжения несколькими приборами и получив такие разные результаты начал разбираться с точностью.
Обычно для цифровых приборов производители указывают точность в виде ±(0.8%+10). Эта запись означает плюс-минус 0.8% плюс 10 единиц младшего разряда. Например, если прибор измеряет напряжение и показывает целые и десятые значения, то при напряжении 230 вольт его точность будет ±(230/100*0.8+10*0.1), то есть ±2.84 В (десять единиц младшего разряда в данном случае составляют 1 вольт).
Иногда указывается точность в виде ±(0.5FS+0.01). FS — это Full Scale. Такая запись означает, что прибор может иметь отклонения показаний до 0.5% от предела диапазона измерения плюс 0.01 вольта (если это вольтметр). Например, если диапазон 750V и указано ±(0.5FS+0.01), отклонение может быть до ±(750/100*0.5+0.01), т. е. ±3.76 В независимо от того, какое напряжение измеряется.
Есть два неприятных нюанса.
Часто в характеристиках прибора производители указывают общие значения точности для типа измерения, а на отдельных диапазонах всё может быть ещё хуже. Так, для моего мультиметра UNI-T UT61E, который я всегда считал очень точным, для измерения переменного напряжения везде, в том числе на сайте производителя указана точность ±(0.8%+10), но если внимательно почитать инструкцию, на 48й странице можно обнаружить вот такую табличку:
В диапазоне 750 V на частоте сети точность измерения на самом деле составляет ±(1.2%+10), то есть ±3.76 В на напряжении 230 В.
Второй нюанс в том, что запись точности зависит от того, сколько знаков после запятой показывает прибор. ±(1%+20) может оказаться точнее, чем ±(1%+3), если первый прибор показывает два знака после запятой, а второй один. В характеристиках приборов количество знаков после запятой на каждом диапазоне указывают редко, поэтому о реальной точности можно только гадать.
Из таблички, приведённой выше, я узнал удивительное. Оказывается, мой UNI-T UT61E на напряжении до 220 вольт показывает два знака после запятой, и значит имеет точность ±1.86 В на напряжении 220 В, ведь в данном случае в записи ±(0.8%+10) 10 — это всего лишь 0.1 В, а вот при напряжении более 220 вольт он начинает показывать один знак после запятой и точность снижается более, чем вдвое.
Я вам ещё не сосем заморочил голову? 🙂
С моим вторым мультиметром Mastech MY65 всё ещё интереснее. На его коробке указана точность измерения переменного напряжения для диапазона 750V ±(0.15%+3). У прибора в этом диапазоне один знак после запятой, значит точность вроде как ±0.645 В на напряжении 230 В.
Но не тут то было! В коробке лежит инструкция, в ней уже ±(1%+15) на том же диапазоне 750 V, а это уже ±3.8 В на напряжении 230 В.
Но и это ещё не всё. Смотрим официальный сайт. А там уже ±(1.2%+15), то есть ±4.26 В на 230 В. Точность неожиданно уменьшилась почти в семь раз!
Этот MY65 вообще странный. Под этим названием продаются два разных мультиметра. Вот, например на одном и том же сайте зелёный MY65 и жёлтый MY65 с разными возможностями, разной конструкцией и разными параметрами.
В китайских интернет-магазинах часто встречается вот такая штука за 3.5 доллара, которая втыкается в розетку и показывает напряжение.
Знаете, какая у неё точность? ±(1.5%+2). Теперь вы знаете, как это расшифровать. Штука показывает целые вольты, значит на напряжении 230 вольт её точность составляет ±(230/100*1.5+2), то есть ±5.45 В. Как в анекдоте, плюс-минус трамвайная остановка.
На самом деле всё не так плохо. Многие приборы имеют реальную точность на порядок выше заявленной. Но эта точность не гарантируется производителем. Может будет гораздо точнее, чем обещали, а может и нет.
Метрология, стандартизация и сертификация
Лекция 2. Виды и методы измерений
1. Основные понятия и определения. Виды измерений.
2. Методы измерений.
3. Понятие о точности измерений.
4. Основы обеспечения единства измерений
1. Основные понятия и определения. Виды измерений
Измерение — совокупность операций по применению системы измерений для получения значения измеряемой физической величины.
Измерения могут быть классифицированы по метрологическому назначению на три категории:
Ненормированные – измерения при ненормированных метрологических характеристиках.
Технические – измерения при помощи рабочих средств измерений.
Метрологические – измерения при помощи эталонов и образцовых средств измерений.
Ненормированные измерения наиболее простые. В них не нормируются точность и достоверность результата. Поэтому область их применения ограничена. Они не могут быть применены в области, на которую распространяется требование единства измерений. Каждый из нас выполнял ненормированные измерения длины, массы, времени, температуры не задумываясь о точности и достоверности результата. Как правило, результаты ненормированных измерений применяются индивидуально, т.е. используются субъектом в собственных целях.
Технические измерения удовлетворяют требованиям единства измерений, т.е. результат бывает получен с известной погрешностью и вероятностью, записывается в установленных единицах физических величин, с определённым количеством значащих цифр. Выполняются при помощи средств измерений с назначенным классом точности, прошедших поверку или калибровку в метрологической службе. В зависимости от того, предназначены измерения для внутрипроизводственных целей или их результаты будут доступны для всеобщего применения, необходимо выполнение калибровки или поверки средств измерений. Средство измерений, прошедшее калибровку или поверку, называют рабочим средством измерений. Примером технических измерений является большинство производственных измерений, измерение квартирными счётчиками потреблённой электроэнергии, измерения при взвешивании в торговых центрах, финансовые измерения в банковских терминалах. Средство измерений, применяемое для калибровки других средств измерений, называют образцовым средством измерений. Образцовое средство измерений имеет повышенный класс точности и хранится отдельно, для технических измерений не применяется.
Метрологические измерения не просто удовлетворяют требованиям единства измерений, а являются одним из средств обеспечения единства измерений. Выполняются с целью воспроизведения единиц физических величин для передачи их размера образцовым и рабочим средствам измерений. Метрологические измерения выполняет метрологическая служба в стандартных условиях, сертифицированным персоналом.
В дисциплине «Метрология, стандартизация и сертификация» рассматриваются технические измерения.
Можно выделить следующие виды измерений.
1) По характеру зависимости измеряемой величины от времени методы измерений подразделяются на:
2) По способу получения результатов измерений (виду уравнений измерений) методы измерений разделяют на прямые, косвенные, совокупные и совместные.
При прямом измерении искомое значение величины находят непосредственно из опытных данных (например, измерение диаметра штангенциркулем).
При косвенном измерении искомое значение величины определяют на основании известной зависимости между этой величиной и величинами, подвергаемыми прямым измерениям.
Совместными называют измерения двух или нескольких не одноимённых величин, производимые одновременно с целью нахождения функциональной зависимости между величинами (например, зависимости длины тела от температуры).
Совокупные – это такие измерения, в которых значения измеряемых величин находят по данным повторных измерений одной или нескольких одноименных величин (при различных сочетаниях мер или этих величин) путем решения системы уравнений.
3) По условиям, определяющим точность результата измерения, методы делятся на три класса.
Измерении максимально возможной точности (например, эталонные измерения), достижимой при существующем уровне техники.
Контрольно-поверочные измерения, погрешность которых с определенной вероятностью не должна превышать некоторое заданное значение.
Технические измерения, в которых погрешность результата определяется характеристиками средств измерения.
4) По способу выражения результатов измерений различают абсолютные и относительные измерения.
Абсолютное измерение основано на прямых измерениях величины и (или) использования значений физических констант.
При относительных измерениях величину сравнивают с одноименной, играющей роль единицы или принятой за исходную (например, измерение диаметра вращающейся детали по числу оборотов соприкасающегося с ней аттестованного ролика).
5) В зависимости от совокупности измеряемых параметров изделия различают поэлементный и комплексный методы измерения.
Поэлементный метод характеризуется измерением каждого параметра изделия в отдельности (например, эксцентриситета, овальности, огранки цилиндрического вала).
Комплексный метод характеризуется измерением суммарного показателя качества (а не физической величины), на который оказывают влияние отдельные его составляющие (например, измерение радиального биения цилиндрической детали, на которое влияют эксцентриситет, овальность и др.).
Измерения
Терминология и требования к точности методов и результатов измерений регламентированы в комплексе из шести государственных стандартов РФ – ГОСТ Р ИСО 5725 под общим заголовком «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений», введенных в действие в 2002 году (далее Стандарт 5725). Стандарты ГОСТ Р ИСО являются переводом с английского языка международных стандартов ИСО 5725:1994.
Слово «метод» в Стандарте 5725 охватывает и собственно метод измерений и методику их выполнения и должно трактоваться в том или ином смысле (или в обоих смыслах) в зависимости от контекста. Поскольку Стандарт 5725 указывает, каким образом можно обеспечить необходимую точность измерения, в принципе становится возможным сравнивать по точности различные методы измерений, методики их выполнения, организации (лаборатории) и персонал (операторов), осуществляющих измерения.
Появление Стандарта 5725 было вызвано возрастанием роли рыночных стимулов к качественному выполнению измерений, данный стандарт даёт ответы на такие острые вопросы, как: что такое качество измерений и как его измерять; можно ли определить, насколько при измерении той или иной величины один метод (методика) совершеннее другого или одна испытательная организация лучше другой; в какой степени следует доверять измеренным и зафиксированным значениям; и т.п.
В отечественной метрологии погрешность результатов измерений, как правило, определяется сравнением результата измерений с истинным или действительным значением измеряемой величины.
Истинное значение – значение, которое идеальным образом характеризует в качественном и количественном отношении соответствующую величину.
Действительное значение – значение величины, полученное экспериментальным путем и настолько близкое к истинному значению, что в поставленной измерительной задаче может быть использовано вместо него.
В условиях отсутствия необходимых эталонов, обеспечивающих воспроизведение, хранение и передачу соответствующих значений величин, необходимых для определения погрешности (точности) результатов измерений, в отечественной и международной практике за действительное значение зачастую принимают общее среднее значение (математическое ожидание) заданной совокупности результатов измерений, выражаемое в отдельных случаях в условных единицах. Эта ситуация и отражена в термине «принятое опорное значение» и рекомендуется для использования в отечественной практике.
Понятие принятого опорного значения является более универсальным, чем понятие «действительное значение». Оно определяется не только как условно истинное значение измеряемой величины через теоретические константы и (или) эталоны, но и (в их отсутствии) как ее среднее значение по большому числу предварительно выполненных измерений в представительном множестве лабораторий. Таким образом, принятым опорным значением может быть как эталонное, так и среднее значение измеряемой характеристики.
Точность – степень близости результата измерений к принятому опорному значению.
В рамках обеспечения единства измерений вводится термин «правильность» – степень близости к принятому опорному значению среднего значения серии результатов измерений. Показателем правильности обычно является значение систематической погрешности.
Прежде термин «точность» распространялся лишь на одну составляющую, именуемую теперь правильностью. Однако стало очевидным, что он выражает суммарное отклонение результата от эталонного (опорного) значения, вызванное как случайными, так и систематическими причинами.
Прецизионность – степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях. Независимые результаты измерений (или испытаний) – результаты, полученные способом, на который не оказывает влияние никакой предшествующий результат, полученный при испытаниях того же самого или подобного объекта.
Необходимость рассмотрения «прецизионности» возникает из-за того, что измерения, выполняемые на предположительно идентичных материалах при предположительно идентичных обстоятельствах, не дают, как правило, идентичных результатов. Это объясняется неизбежными случайными погрешностями, присущими каждой измерительной процедуре, а факторы, оказывающие влияние на результат измерения, не поддаются полному контролю.
Прецизионность зависит только от случайных погрешностей и не имеет отношения к истинному или установленному значению измеряемой величины. Меру прецизионности обычно выражают в терминах неточности и вычисляют как стандартное отклонение результатов измерений. Меньшая прецизионность соответствует большему стандартному отклонению. Количественные значения мер прецизионности существенно зависят от регламентированных условий. Крайними случаями таких условий являются условия повторяемости и условия воспроизводимости.
Повторяемость – прецизионность в условиях повторяемости. В отечественных НД наряду с термином «повторяемость» используют термин «сходимость».
Условия повторяемости (сходимости) – условия, при которых независимые результаты измерений (или испытаний) получаются одним и тем же методом на идентичных объектах испытаний, в одной и той же лаборатории, одним и тем же оператором, с использованием одного и того же оборудования, в пределах короткого промежутка времени. В качестве мер повторяемости (а также воспроизводимости) в Стандарте 5725 используются стандартные отклонения.
Стандартное (среднеквадратическое) отклонение повторяемости (сходимости) – это стандартное (среднеквадратическое) отклонение результатов измерений (или испытаний), полученных в условиях повторяемости (сходимости). Эта норма является мерой рассеяния результатов измерений в условиях повторяемости.
В Стандарте 5725 для крайних условий измерений введены показатели свойств повторяемости и воспроизводимости пределов.
Предел повторяемости (сходимости) – значение, которое с доверительной вероятностью 95% не превышается абсолютной величиной разности между результатами двух измерений (или испытаний), полученными в условиях повторяемости (сходимости).
Воспроизводимость – прецизионность в условиях воспроизводимости.
Условия воспроизводимости – это условия, при которых результаты измерений (или испытаний) получают одним и тем же методом, на идентичных объектах испытаний, в разных лабораториях, разными операторами, с использованием различного оборудования.
Стандартные (среднеквадратические) отклонения воспроизводимости – стандартные (среднеквадратические) отклонения результатов измерений (испытаний), полученных в условиях воспроизводимости. Эта норма является мерой рассеяния результатов измерений (или испытаний) в условиях воспроизводимости.
Предел воспроизводимости – значение, которое с доверительной вероятностью 95% не превышается абсолютной величиной разности между результатами измерений (или испытаний), полученными в условиях воспроизводимости.
Для практики измерений важен термин «выброс». Выброс – элемент совокупности значений, который несовместим с остальными элементами данной совокупности.
В Стандарте 5725 установлены правила представления в стандартах на методы испытаний стандартных отклонений повторяемости и воспроизводимости, пределов повторяемости и воспроизводимости, систематической погрешности метода. Значение систематической погрешности всегда представляется вместе с описанием принятого опорного значения, относительно которого оно определялось. Значения стандартных отклонений повторяемости и воспроизводимости представляются с указанием условий эксперимента, в результате которого они были получены (число участвующих лабораторий, контролируемые значения измеряемой величины в диапазоне измерения метода, наличие выбросов в данных отдельных лабораторий).
В соответствии с утвержденным Порядком введения в действие описываемого ГОСТ Р его положения вводятся в действие при разработке новых и (или) пересмотре действующих методик выполнения измерений (МВИ).
Создание системы контроля точности результатов измерений в соответствии со Стандартом 5725 и международными стандартами позволит нашей стране избежать убытков во внешней торговле.
Глава 1 Измерения и погрешности
1.1 Результат измерения
Рассмотрим простейший пример: измерение длины стержня с помощью линейки. Линейка проградуирована производителем с помощью некоторого эталона длины — таким образом, сравнивая длину стержня с ценой деления линейки, мы выполняем косвенное сравнение с общепринятым стандартным эталоном.
Во-вторых, мы никак не можем быть уверенны, что длина стержня на самом деле такова хотя бы с точностью до ошибки округления. Действительно, мы могли приложить линейку не вполне ровно; сама линейка могла быть изготовлена не вполне точно; стержень может быть не идеально цилиндрическим и т.п.
И, наконец, если пытаться хотя бы гипотетически переходить к бесконечной точности измерения, теряет смысл само понятие «длины стержня». Ведь на масштабах атомов у стержня нет чётких границ, а значит говорить о его геометрических размерах в таком случае крайне затруднительно!
Она показывает, насколько погрешность мала по сравнению с самой измеряемой величиной (её также можно выразить в процентах: ε = δ x x ⋅ 100 % ).
О необходимости оценки погрешностей.
Измерим длины двух стержней x 1 и x 2 и сравним результаты. Можно ли сказать, что стержни одинаковы или различны?
В физическом эксперименте (в том числе лабораторном практикуме) оценка погрешностей должна проводиться всегда (даже когда составители задания забыли упомянуть об этом).
1.2 Многократные измерения
Проведём серию из n одинаковых ( однотипных ) измерений одной и той же физической величины (например, многократно приложим линейку к стержню) и получим ряд значений
Что можно сказать о данном наборе чисел и о длине стержня? И можно ли увеличивая число измерений улучшить конечный результат?
По набору результатов 𝐱 можно вычислить их среднее арифметическое:
Это значение, вычисленное по результатам конечного числа n измерений, принято называть выборочным средним. Здесь и далее для обозначения выборочных средних будем использовать угловые скобки.
Кроме среднего представляет интерес и то, насколько сильно варьируются результаты от опыта к опыту. Определим отклонение каждого измерения от среднего как
Разброс данных относительно среднего принято характеризовать среднеквадратичным отклонением :
| s = Δ x 1 2 + Δ x 2 2 + … + Δ x n 2 n = 1 n ∑ i = 1 n Δ x i 2 | (1.2) |
Будем увеличивать число измерений n ( n → ∞ ). Если объект измерения и методика достаточно стабильны, то отклонения от среднего Δ x i будут, во-первых, относительно малы, а во-вторых, положительные и отрицательные отклонения будут встречаться примерно одинаково часто. Тогда при вычислении ( 1.1 ) почти все отклонения Δ x i скомпенсируются и можно ожидать, что выборочное среднее при n ≫ 1 будет стремиться к некоторому пределу:
Тогда предельное значение x ¯ можно отождествить с «истинным» средним для исследуемой величины.
Предельную величину среднеквадратичного отклонения при n → ∞ обозначим как
Замечание. В общем случае указанные пределы могут и не существовать. Например, если измеряемый параметр меняется во времени или в результате самого измерения, либо испытывает слишком большие случайные скачки и т. п. Такие ситуации требуют особого рассмотрения и мы на них не останавливаемся.
Многие случайные величины подчиняются так называемому нормальному закону распределения (подробнее см. Главу 2 ). Для таких величин могут быть строго доказаны следующие свойства:
1.3 Классификация погрешностей
Чтобы лучше разобраться в том, нужно ли многократно повторять измерения, и в каком случае это позволит улучшить результаты опыта, проанализируем источники и виды погрешностей.
В первую очередь, многократные измерения позволяют проверить воспроизводимость результатов: повторные измерения в одинаковых условиях, должны давать близкие результаты. В противном случае исследование будет существенно затруднено, если вообще возможно. Таким образом, многократные измерения необходимы для того, чтобы убедиться как в надёжности методики, так и в существовании измеряемой величины как таковой.
При любых измерениях возможны грубые ошибки — промахи ( англ. miss). Это «ошибки» в стандартном понимании этого слова — возникающие по вине экспериментатора или в силу других непредвиденных обстоятельств (например, из-за сбоя аппаратуры). Промахов, конечно, нужно избегать, а результаты таких измерений должны быть по возможности исключены из рассмотрения.
Как понять, является ли «аномальный» результат промахом? Вопрос этот весьма непрост. В литературе существуют статистические критерии отбора промахов, которыми мы, однако, настоятельно не рекомендуем пользоваться (по крайней мере, без серьезного понимания последствий такого отбора). Отбрасывание аномальных данных может, во-первых, привести к тенденциозному искажению результата исследований, а во-вторых, так можно упустить открытие неизвестного эффекта. Поэтому при научных исследованиях необходимо максимально тщательно проанализировать причину каждого промаха, в частности, многократно повторив эксперимент. Лишь только если факт и причина промаха установлены вполне достоверно, соответствующий результат можно отбросить.
Кроме того, удобно разделять погрешности по их происхождению. Можно выделить
Замечание. Разделение погрешностей на систематические и случайные не является однозначным и зависит от постановки опыта. Например, производя измерения не одним, а несколькими однотипными приборами, мы переводим систематическую приборную ошибку, связанную с неточностью шкалы и калибровки, в случайную. Разделение по происхождению также условно, поскольку любой прибор подвержен воздействию «естественных» случайных и систематических ошибок (шумы и наводки, тряска, атмосферные условия и т. п.), а в основе работы прибора всегда лежит некоторое физическое явление, описываемое не вполне совершенной теорией.
1.3.1 Случайные погрешности
Случайный характер присущ большому количеству различных физических явлений, и в той или иной степени проявляется в работе всех без исключения приборов. Случайные погрешности обнаруживаются просто при многократном повторении опыта — в виде хаотичных изменений ( флуктуаций ) значений < x i >.
Если случайные отклонения от среднего в большую или меньшую стороны примерно равновероятны, можно рассчитывать, что при вычислении среднего арифметического ( 1.1 ) эти отклонения скомпенсируются, и погрешность результирующего значения » display=»inline»> ⟨ x ⟩ будем меньше, чем погрешность отдельного измерения.
Случайные погрешности бывают связаны, например,
с особенностями используемых приборов : техническими недостатками (люфт в механических приспособлениях, сухое трение в креплении стрелки прибора), с естественными (тепловой и дробовой шумы в электрических цепях, тепловые флуктуации и колебания измерительных устройств из-за хаотического движения молекул, космическое излучение) или техногенными факторами (тряска, электромагнитные помехи и наводки);
с особенностями и несовершенством методики измерения (ошибка при отсчёте по шкале, ошибка времени реакции при измерениях с секундомером);
с несовершенством объекта измерений (неровная поверхность, неоднородность состава);
со случайным характером исследуемого явления (радиоактивный распад, броуновское движение).
1.3.2 Систематические погрешности
Систематические погрешности, в отличие от случайных, невозможно обнаружить, исключить или уменьшить просто многократным повторением измерений. Они могут быть обусловлены, во-первых, неправильной работой приборов ( инструментальная погрешность ), например, сдвигом нуля отсчёта по шкале, деформацией шкалы, неправильной калибровкой, искажениями из-за не нормативных условий эксплуатации, искажениями из-за износа или деформации деталей прибора, изменением параметров прибора во времени из-за нагрева и т.п. Во-вторых, их причиной может быть ошибка в интерпретации результатов ( методическая погрешность ), например, из-за использования слишком идеализированной физической модели явления, которая не учитывает некоторые значимые факторы (так, при взвешивании тел малой плотности в атмосфере необходимо учитывать силу Архимеда; при измерениях в электрических цепях может быть необходим учет неидеальности амперметров и вольтметров и т. д.).
Систематические погрешности условно можно разделить на следующие категории.
Известные погрешности, которые могут быть достаточно точно вычислены или измерены. При необходимости они могут быть учтены непосредственно: внесением поправок в расчётные формулы или в результаты измерений. Если они малы, их можно отбросить, чтобы упростить вычисления.
Погрешности известной природы, конкретная величина которых неизвестна, но максимальное значение вносимой ошибки может быть оценено теоретически или экспериментально. Такие погрешности неизбежно присутствуют в любом опыте, и задача экспериментатора — свести их к минимуму, совершенствуя методики измерения и выбирая более совершенные приборы.
Чтобы оценить величину систематических погрешностей опыта, необходимо учесть паспортную точность приборов (производитель, как правило, гарантирует, что погрешность прибора не превосходит некоторой величины), проанализировать особенности методики измерения, и по возможности, провести контрольные опыты.
Погрешности известной природы, оценка величины которых по каким-либо причинам затруднена (например, сопротивление контактов при подключении электронных приборов). Такие погрешности должны быть обязательно исключены посредством модификации методики измерения или замены приборов.
Наконец, нельзя забывать о возможности существования ошибок, о которых мы не подозреваем, но которые могут существенно искажать результаты измерений. Такие погрешности самые опасные, а исключить их можно только многократной независимой проверкой измерений, разными методами и в разных условиях.
В учебном практикуме учёт систематических погрешностей ограничивается, как правило, паспортными погрешностями приборов и теоретическими поправками к упрощенной модели исследуемого явления.
Точный учет систематической ошибки возможен только при учете специфики конкретного эксперимента. Особенное внимание надо обратить на зависимость (корреляцию) систематических смещений при повторных измерениях. Одна и та же погрешность в разных случаях может быть интерпретирована и как случайная, и как систематическая.
