Создан заказ №3252372
15 ноября 2018
Обработка результатов измерений Как правило для определения какой-либо величины
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по метрологии. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
Обработка результатов измерений
Как правило, для определения какой-либо величины, проводятся так называемые многократные наблюдения, которые характеризуются наличием значительных случайных погрешностей. И задача обработки измерений заключается в том, чтобы по полученным (или имеющимся) результатам наблюдений вычислить наилучшую оценку измеряемой ФВ и тот интервал, в котором она находится с заданной вероятностью [ REF _Ref530770318 \r \h 4]. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Иными словами, благодаря выполнению статистической обработки результатов измерений можно установить действительное значение измеряемой ФВ и оценить погрешности измерений – как случайные, так и систематические.
Обычно используется следующий алгоритм обработки результатов:
расчет основных метрологических характеристик (воспроизводимость и правильность данных, исключение промахов);
определение вида функциональной зависимости аналитического сигнала от содержания определяемого элемента;
расчет метрологических характеристик параметров градуировочного графика и результатов анализа;
оценка нижней границы определяемых содержаний вещества, коэффициента чувствительности и пределов обнаружения;
представление результатов статистической обработки в компактном виде.
Обработка прямых многократных измерений происходит следующим образом.
Оценка среднего арифметического ряда наблюдений, которое принимается за действительное измеренное значение величины, высчитывается как
Оценка дисперсии ряда наблюдений находится по формуле
Обнаружение грубых погрешностей или промахов при известной дисперсии или при неизвестной дисперсии проводится статистическим методом и сводится к сравнению нормированного отклонения. Используются различные критерии (например, Шовине, Романовского, Фишера и др.). Как пример рассмотрим рассчитываемый критерий Фишера и сравнение его с табличным теоретическим значением для имеющихся исходных данных:
Если , то проверяемое значение не содержит грубой погрешности и не подлежит исключению из серии измерений; если , то значение нужно исключить и рассчитать среднее и СКО заново по новой исправленной выборке.
Дисперсия среднего арифметического представляет собой среднеквадратическое отклонение результата измерения и находится как
Согласно стандарту, оценка доверительных границ случайной и систематической погрешности выполняется следующим образом [ REF _Ref478247216 \r \h 3].
Неисключенные систематические погрешности принято рассматривать как случайные с равномерным симметричным законом распределения плотности вероятности и определять каждую границами ±θi. Причем в качестве границы θi принимают, например, пределы допускаемых основных и дополнительных погрешностей средств измерений.
Общую границу θ = θ(РД) вычисляют по формуле
где к – коэффициент, зависящий от r, принятой доверительной вероятности Ра и связи между составляющими погрешностей θi.
Данная доверительная вероятность РД должна быть равна принятой при расчете доверительной границы случайной погрешности результата измерения. При Рд = 0,9 коэффициент к = 0,95; при Рд = 0,95 к = 1,1; при Рд = 0,99 к = 1,4. При других вероятностях коэффициент к определяют по установленному стандарту.
Обычно на погрешность результата измерения с многократными наблюдениями влияют и случайные погрешности, и неисключенные систематические. Тогда границы погрешности результата измерения ±Δ оцениваются так.
Если значение общей границы погрешности θ < 0,8, то НСП пренебрегают, считая их несущественными по сравнению со случайными погрешностями, и полагают, что граница погрешности результата измерения Δ r = ε = t(PД, n).
При значении θ > 8 пренебрегают случайной погрешностью по сравнению с НСП и полагают, что граница погрешности результата измерения Δ = θ.
Если 0,8 < θ < 8, границу погрешности результата измерения вычисляют путем композиции распределений случайных погрешностей и НСП, рассматриваемых как случайные величины:
Здесь К – коэффициент, зависящий от соотношения случайной погрешности и НСП; SΣ — оценка суммарного СКО результата измерения.
Алгоритм оценки результата косвенного измерения [ REF _Ref478247230 \r \h 6]:
1) Рассчитываем результат косвенных измерений величины Z по исходной формуле.
2) Находим среднее квадратическое отклонение случайной погрешности результата косвенного измерения:
3) Запишем результат в виде: Z, , n.
Если измерения величин X и (или) Y являются прямыми многократными, то необходимо произвести оценку измерения величин X и (или) Y, и только потом приступать к оценке величины Z.
3. Задача
Условие:
Вы разработали новую автоматизированную установку для измерения напряжения пробоя конденсаторов и хотите внедрить ее на производстве для контроля качества продукции. Экономический эффект подсчитали. Однако завод ее не берет, т.к. у него нет гарантии в том, что она измеряет правильно. Ваши действия?
Решение:
Для подтверждения характеристик разработанной установки можно выполнить процедуру поверки.
Поверка – определение метрологическим органом погрешностей средства измерений и установление его пригодности к применению [ REF _Ref530770439 \r \h 4]. В отдельных случаях при поверке вместо определения значений погрешностей проверяют, находится ли погрешность в допустимых пределах. Т.о., поверку средства измерения проводят для установления их пригодности к применению. Пригодным к применению в течение определенного межповерочного интервала времени признают те средства измерения, поверка которых подтверждает их соответствие метрологическим и техническим требованиям к данному средству измерения. Средства измерений подвергают первичной, периодической, внеочередной, инспекционной и экспертной поверкам. В данном случае потребуется подвергнуть автоматизированную установку первичной поверке – именно ей подвергаются средства измерения при выпуске из производства или ремонта, а также средства измерения, поступающие по импорту.
Кроме того, можно подать заявку на проведение добровольной сертификации разработанной установки. Как известно, цель добровольной сертификации – подтверждение соответствия продукции требованиям стандартов, технических условий, рецептур и других документов, определяемых заявителем (им может быть изготовитель, поставщик, продавец, потребитель продукции). В ходе добровольной сертификации происходит следующее:
Сначала заявитель подает заявку на получение сертификата и комплект документов по продукции;
Представленные данные рассматриваются компетентными органами, и на их основании принимается решение по заявке;
Поводится отбор образцов для проведения испытаний;
Если процедура предусматривает, проводится инспектирование производства;
Полученные результаты анализа проверяются на соответствие нормативным требованиям;
На основе проведенных исследований выдается сертификат и знак соответствия.
Предположительно, следует использовать для этого схему сертификации 1...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
16 ноября 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Обработка результатов измерений
Как правило для определения какой-либо величины.docx
2018-11-19 10:44
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор раньше срока выполнила,все четко пояснила...Вообщем я очень благодарна и с удовольствием обращусь еще!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
