Вычисление абсолютной и относительной погрешности примеры. Измерение физических величин
Абсолютная и относительная погрешность числа.
В качестве характеристик точности приближенных величин любого происхождения вводятся понятия абсолютной и относительной погрешности этих величин.
Обозначим через а приближение к точному числу А.
Определени . Величина называется погрешностью приближенного числаа.
Определение
.
Абсолютной погрешностью
приближенного
числа а
называется
величина
.
Практически точное число А обычно неизвестно, но мы всегда можем указать границы, в которых изменяется абсолютная погрешность.
Определение . Предельной абсолютной погрешностью приближенного числа а называется наименьшая из верхних границ для величины , которую можно найти при данном способе получения числаа.
На практике в качестве выбирают одну из верхних границ для , достаточно близкую к наименьшей.
Поскольку
,
то
.
Иногда пишут:
.
Абсолютная погрешность - это разница между результатом измерения
и истинным (действительным) значением измеряемой величины.
Абсолютная погрешность и предельная абсолютная погрешность не достаточны для характеристики точности измерения или вычисления. Качественно более существенна величина относительной погрешности.
Определение . Относительной погрешностью приближенного числа а назовем величину:
Определение . Предельной относительной погрешностью приближенного числа а назовем величину
Так как
.
Таким образом, относительная погрешность определяет фактически величину абсолютной погрешности, приходящейся на единицу измеряемого или вычисляемого приближенного числа а.
Пример. Округляя точные числа А до трех значащих цифр, определить
абсолютную Dи относительную δ погрешности полученных приближенных
Дано:
Найти:
∆-абсолютная погрешность
δ –относительная погрешность
Решение:
=|-13.327-(-13.3)|=0.027
,a0
*100%=0.203%
Ответ: =0,027; δ=0.203%
2.Десятичная запись приближенного числа. Значащая цифра. Верные знаки числа(определение верных и значащих цифр, примеры; теория о связи относительной погрешности и числа верных знаков).
Верные знаки числа.
Определение . Значащей цифрой приближенного числа а называется всякая цифра, отличная от нуля, и нуль, если он расположен между значащими цифрами или является представителем сохраненного десятичного разряда.
Например, в числе
0,00507 =
имеем
3 значащие цифры, а в числе 0,005070=
значащие цифры,
т.е. нуль справа, сохраняя десятичный
разряд, является значащим.
Условимся впредь нули справа записывать, если только они являются значащими. Тогда, иначе говоря,
значащими являются все цифры числа а, кроме нулей слева.
В десятичной системе счисления всякое число а может быть представлено в виде конечной или бесконечной суммы (десятичной дроби):
где
,
- первая значащая
цифра, m -
целое число, называемое старшим десятичным
разрядом числа а.
Например, 518,3 =, m=2.
Пользуясь записью , введем понятие о верных десятичных знаках (в значащих цифрах) приближенно-
го числа.
Определение . Говорят, что в приближенном числе а формы n - первых значащих цифр ,
где i= m, m-1,..., m-n+1 являются верными, если абсолютная погрешность этого числа не превышает половины единицы разряда, выражаемого n-й значащей цифрой:
В противном случае
последняя цифра
называется
сомнительной.
При записи приближенного числа без указания его погрешности требуют, чтобы все записанные цифры
были верными. Это требование соблюдено во всех математических таблицах.
Термин “n верных знаков” характеризует лишь степень точности приближенного числа и его не следует понимать так, что n первых значащих цифр приближенного числа а совпадает с соответствующими цифрами точного числа А. Например, у чисел А=10, а=9,997 все значащие цифры различны, но число а имеет 3 верных значащих цифры. Действительно, здесь m=0 и n=3 (находим подбором).
При прямых измерениях
1. Пусть на вольтметре однократно измерены два напряжения U 1 = 10 В, U 2 = 200 В. Вольтметр имеет следующие характеристики: класс точности d кл т = 0,2, U max = 300 В.
Определим абсолютную и относительную погрешности этих измерений.
Так как оба измерения произведены на одном приборе, то DU 1 = DU 2 и вычисляются по формуле (В.4)
Согласно определению относительные погрешности U 1 и U 2 соответственно равны
ε 1 = 0,6 ∙ В / 10 В = 0,06 = 6 %,
ε 2 = 0,6 ∙ В / 200 В = 0,003 = 0,3 %.
Из приведенных результатов вычислений ε 1 и ε 2 видно, что ε 1 значительно больше ε 2 .
Отсюда вытекает правило: следует выбирать прибор с таким пределом измерений, чтобы показания были в последней трети шкалы.
2. Пусть некоторая величина измерена многократно, то есть произведено n отдельных измерений этой величины А х 1 , А х 2 ,..., А х 3 .
Тогда для вычисления абсолютной погрешности производят следующие операции:
1) по формуле (В.5) определяют среднее арифметическое значение А 0 измеряемой величины;
2) вычисляют сумму квадратов отклонений отдельных измерений от найденного среднего арифметического и по формуле (В.6) определяют среднюю квадратическую погрешность, которая и характеризует абсолютную погрешность единичного измерения при многократных прямых измерениях некоторой величины;
3) относительная погрешность ε вычисляется по формуле (В.2).
Вычисление абсолютной и относительной погрешности
При косвенном измерении
Вычисление погрешностей при косвенных измерениях – более сложная задача, так как в этом случае искомая величина является функцией других вспомогательных величин, измерение которых сопровождается появлением погрешностей. Обычно при измерениях, если не считать промахов, случайные погрешности оказываются весьма малыми по сравнению с измеряемой величиной. Они настолько малы, что вторые и более высокие степени погрешностей лежат за пределами точностей измерений и ими можно пренебречь. Из-за малости погрешностей для получения формулы погрешности
косвенно измеряемой величины применяют методы дифференциального исчисления. При косвенном измерении величины, когда непосредственно измеряются величины, связанные с искомой некоторой мaтематической зависимостью, удобнее вначале определить относительную погрешность и уже
через найденную относительную погрешность вычислять абсолютную погрешность измерения.
Дифференциальное исчисление дает наиболее простой способ определения относительной погрешности при косвенном измерении.
Пусть искомая величина А
связана функциональной зависимостью с несколькими независимыми непосредственно измеряемыми величинами x
1 ,
x
2 , ..., x k
, т. е.
A = f (x 1 , x 2 , ..., x k ).
Для определения относительной погрешности величины А берется натуральный логарифм от обеих частей равенства
ln A = ln f (x 1 , x 2 , ..., x k ).
Затем вычисляется дифференциал натурального логарифма функции
A
= f
(x
1 ,x
2 , ..., x k
),
dlnA = dlnf (x 1 , x 2 , ..., x k )
В полученном выражении производятся все возможные алгебраические преобразования и упрощения. После этого все символы дифференциалов d заменяются на символы погрешности D, причем отрицательные знаки перед дифференциалами независимых переменных заменяются положительными, т. е. берется наиболее неблагоприятный случай, когда все погрешности складываются. В этом случае вычисляется максимальная погрешность результата.
С учетом вышесказанного
но ε = D А / А
Данное выражение является формулой относительной погрешности величины А
при косвенных измерениях, оно определяет относительную погрешность искомой величины, через относительные погрешности, измеряемых величин. Вычислив по формуле (В.11) относительную погрешность,
определяют абсолютную погрешность величины А
как произведение относительной погрешности на рассчитанное значение А
т. е.
DА = εА , (В.12)
где ε выражено безразмерным числом.
Итак, относительную и абсолютную погрешности косвенно измеряемой величины следует рассчитать в такой последовательности:
1) берется формула, по которой рассчитывается искомая величина (расчетная формула);
2) берется натуральный логарифм от обеих частей расчетной формулы;
3) вычисляется полный дифференциал натурального логарифма искомой величины;
4) в полученном выражении производятся все возможные алгебраические преобразования и упрощения;
5) символ дифференциалов d заменяется на символ погрешности D, при этом все отрицательные знаки перед дифференциалами независимых переменных заменяются на положительные (величина относительной погрешности будет максимальной) и получается формула относительной погрешности;
6) рассчитывается относительная погрешность измеряемой величины;
7) по рассчитанной относительной погрешности вычисляется абсолютная погрешность косвенного измерения по формуле (В.12).
Рассмотрим несколько примеров расчета относительной и абсолютной погрешностей при косвенном измерении.
1. Искомая величина А связана с непосредственно измеряемыми величинами х , у , z соотношением
где a и b – постоянные величины.
2. Возьмем натуральный логарифм от выражения (В.13)
3. Вычислим полный дифференциал натурального логарифма искомой величины А , то есть дифференцируем (В.13)
4. Производим преобразования. Учитывая, что dа = 0, так как а = const, cos у /sin y = ctg y , получаем:
5. Заменим символы дифференциалов символами погрешностей и знак «минус» перед дифференциалом на знак «плюс»
6. Рассчитываем относительную погрешность измеряемой величины.
7. По рассчитанной относительной погрешности вычисляется абсолютная погрешность косвенного измерения по формуле (В.12), т. е.
Определяется длина волны желтого цвета спектральной линии ртути при помощи дифракционной решетки (используя принятую последовательность вычисления относительной и абсолютной погрешностей для длины волны желтого цвета).
1. Длина волны желтого цвета в этом случае определяется по формуле:
где С – постоянная дифракционной решетки (косвенно измеряемая величина); φ ж – угол дифракции желтой линии в данном порядке спектра (непосредственно измеряемая величина); K ж – порядок спектра, в котором производилось наблюдение.
Постоянная дифракционной решетки вычисляется по формуле
где K з – порядок спектра зеленой линии; λ з – известная длина волны зеленого цвета (λ з – постоянная); φ з – угол дифракции зеленой линии в данном порядке спектра (непосредственно измеряемая величина).
Тогда с учетом выражения (В.15)
(В.16)
где K
з, K
ж – наблюдаемые, которые считаются постоянными; φ з, φ ж – являют-
ся непосредственно измеряемыми величинами.
Выражение (В.16) – расчетная формула длины волны желтого цвета, определяемой при помощи дифракционной решетки.
4. dK з = 0; dK ж = 0; dλ з = 0, так как K з, K ж и λ з – постоянные величины;
Тогда
5. (В.17)
где Dφ ж, Dφ з – абсолютные погрешности измерения угла дифракции желтой
и зеленой линий спектра.
6. Рассчитываем относительную погрешность длины волны желтого цвета.
7. Вычисляем абсолютную погрешность длины волны желтого цвета:
Dλ ж = ελ ж.
Часто в жизни нам приходится сталкиваться с различными приближенными величинами. Приближенные вычисления - всегда вычисления с некоторой погрешностью.
Понятие абсолютной погрешности
Абсолютная погрешность приближенного значения это модуль разности точного значения и приближенного значения.
То есть из точного значения нужно вычесть приближенное значение и взять полученное число по модулю. Таким образом, абсолютная погрешность всегда величина положительная.
Как вычислять абсолютную погрешность
Покажем, как это может выглядеть на практике. Например, у нас имеется график некоторой величины, пускай это будет парабола: y=x^2.
По графику мы сможем определить приблизительное значение в некоторых точках. Например, при x=1.5 значение у приблизительно равно 2.2 (y≈2.2).
По формуле y=x^2 мы можем найти точное значение в точке x=1.5 у= 2.25.
Теперь вычислим абсолютную погрешность наших измерений. |2.25-2.2|=|0.05| = 0.05.
Абсолютная погрешность равна 0.05. В таких случаях еще говорят значение вычислено с точность до 0.05.
Часто бывает так, что точное значение не всегда можно найти, а, следовательно, абсолютную погрешность не всегда возможно найти.
Например, если мы будем вычислять расстояние между двумя точками с помощью линейки, или значение угла между двумя прямыми с помощью транспортира, то мы получим приближенные значения. А вот точное значение вычислить невозможно. В данном случае, мы можем указать такое число, больше которого значение абсолютной погрешности быть не может.
В примере с линейкой это будет 0.1 см, так как цена деления на линейке 1 миллиметр. В примере для транспортира 1 градус потому, что шкала транспортира проградуирована через каждый градус. Таким образом, значения абсолютной погрешности в первом случае 0.1, а во втором случае 1.
Пусть некоторая случайная величина a измеряется n раз в одинаковых условиях. Результаты измерений дали набор n различных чисел
Абсолютная погрешность - величина размерная. Среди n значений абсолютных погрешностей обязательно встречаются как положительные, так и отрицательные.
За наиболее вероятное значение величины а обычно принимают среднее арифметическое значение результатов измерений
.
Чем больше число измерений, тем ближе среднее значение к истинному.
Абсолютной погрешностью i
.
Относительной погрешностью i -го измерения называется величина
Относительная погрешность - величина безразмерная. Обычноотносительная погрешность выражается в процентах, для этого e i домножают на 100%. Величина относительной погрешности характеризует точность измерения.
Средняя абсолютная погрешность определяется так:
.
Подчеркнем необходимость суммирования абсолютных значений (модулей) величин Dа i . В противном случае получится тождественный нулевой результат.
Средней относительной погрешностью называется величина
.
При большом числе измерений .
Относительную погрешность можно рассматривать как значение погрешности, приходящееся на единицу измеряемой величины.
О точности измерений судят на основании сравнения погрешностей результатов измерений. Поэтому погрешности измерений выражают в такой форме, чтобы для оценки точности достаточно было сопоставить только одни погрешности результатов, не сравнивая при этом размеры измеряемых объектов или зная эти размеры весьма приближенно. Из практики известно, что абсолютная погрешность измерения угла не зависит от значения угла, а абсолютная погрешность измерения длины зависит от значения длины. Чем больше значение длины, тем при данном методе и условиях измерения абсолютная погрешность будет больше. Следовательно, по абсолютной погрешности результата о точности измерения угла судить можно, а о точности измерения длины нельзя. Выражение погрешности в относительной форме позволяет сравнивать в известных случаях точность угловых и линейных измерений.
Основные понятия теории вероятности. Случайная погрешность.
Случайной погрешностью называют составляющую погрешности измерений, изменяющуюся случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины.
При проведении с одинаковой тщательностью и в одинаковых условиях повторных измерений одной и той же постоянной неизменяющейся величины мы получаем результаты измерений – некоторые из них отличаются друг от друга, а некоторые совпадают. Такие расхождения в результатах измерений говорят о наличии в них случайных составляющих погрешности.
Случайная погрешность возникает при одновременном воздействии многих источников, каждый из которых сам по себе оказывает незаметное влияние на результат измерения, но суммарное воздействие всех источников может оказаться достаточно сильным.
Случайные ошибки являются неизбежным следствием любых измерений и обусловлены:
а) неточностью отсчетов по шкале приборов и инструментов;
б) не идентичностью условий повторных измерений;
в) беспорядочными изменениями внешних условий (температуры, давления, силового поля и т.д.), которые невозможно контролировать;
г) всеми другими воздействиями на измерения, причины которых нам неизвестны. Величину случайной погрешности можно свести к минимуму путем многократного повторения эксперимента и соответствующей математической обработки полученных результатов.
Случайная ошибка может принимать различные по абсолютной величине значения, предсказать которые для данного акта измерения невозможно. Эта ошибка в равной степени может быть как положительной, так и отрицательной. Случайные ошибки всегда присутствуют в эксперименте. При отсутствии систематических ошибок они служат причиной разброса повторных измерений относительно истинного значения.
Допустим, что при помощи секундомера измеряют период колебаний маятника, причем измерение многократно повторяют. Погрешности пуска и остановки секундомера, ошибка в величине отсчета, небольшая неравномерность движения маятника – все это вызывает разброс результатов повторных измерений и поэтому может быть отнесено к категории случайных ошибок.
Если других ошибок нет, то одни результаты окажутся несколько завышенными, а другие несколько заниженными. Но если, помимо этого, часы еще и отстают, то все результаты будут занижены. Это уже систематическая ошибка.
Некоторые факторы могут вызвать одновременно и систематические и случайные ошибки. Так, включая и выключая секундомер, мы можем создать небольшой нерегулярный разброс моментов пуска и остановки часов относительно движения маятника и внести тем самым случайную ошибку. Но если к тому же мы каждый раз торопимся включить секундомер и несколько запаздываем выключить его, то это приведет к систематической ошибке.
Случайные погрешности вызываются ошибкой параллакса при отсчете делений шкалы прибора, сотрясении фундамента здания, влиянием незначительного движения воздуха и т.п.
Хотя исключить случайные погрешности отдельных измерений невозможно, математическая теория случайных явлений позволяем уменьшить влияние этих погрешностей на окончательный результат измерений. Ниже будет показано, что для этого необходимо произвести не одно, а несколько измерений, причем, чем меньшее значение погрешности мы хотим получить, тем больше измерений нужно провести.
В связи с тем, что возникновение случайных погрешностей неизбежно и неустранимо, основной задачей всякого процесса измерения является доведение погрешностей до минимума.
В основе теории погрешностей лежат два основных предположения, подтверждаемых опытом:
1. При большом числе измерений случайные погрешности одинаковой величины, но разного знака, т.е погрешности в сторону увеличения и уменьшения результата встречаются достаточно часто.
2. Большие по абсолютной величине погрешности встречаются реже, чем малые, таким образом, вероятность возникновения погрешности уменьшается с ростом ее величины.
Поведение случайных величин описывают статистические закономерности, которые являются предметом теории вероятностей. Статистическим определением вероятности w i события i является отношение
где n - общее число опытов, n i - число опытов, в которых событие i произошло. При этом общее число опытов должно быть очень велико (n ®¥). При большом числе измерений случайные ошибки подчиняются нормальному распределению (распределение Гаусса), основными признаками которого являются следующие:
1. Чем больше отклонение значения измеренной величины от истинного, тем меньше вероятность такого результата.
2. Отклонения в обе стороны от истинного значения равновероятны.
Из приведенных выше допущений вытекает, что для уменьшения влияния случайных ошибок необходимо произвести измерение данной величины несколько раз. Предположим, что мы измеряем некоторую величину x. Пусть произведено n измерений: x 1 , x 2 , ... x n - одним и тем же методом и с одинаковой тщательностью. Можно ожидать, что число dn полученных результатов, которые лежат в некотором достаточно узком интервале от x до x + dx , должно быть пропорционально:
Величине взятого интервала dx ;
Общему числу измерений n .
Вероятность dw (x ) того, что некоторое значение x лежит в интервале от x до x + dx, определяется следующим образом:
(при числе измерений n ®¥).
Функция f (х ) называется функцией распределения или плотностью вероятности.
В качестве постулата теории ошибок принимается, что результаты прямых измерений и их случайные погрешности при большом их количестве подчиняются закону нормального распределения.
Найденная Гауссом функция распределения непрерывной случайной величины x имеет следующий вид:
, где mиs - параметры распределения.
Параметрmнормального распределения равен среднему значению áx ñ случайной величины, которое при произвольной известной функции распределения определяется интегралом
.
Таким образом, величина m является наиболее вероятным значением измеряемой величины x, т.е. ее наилучшей оценкой.
Параметр s 2 нормального распределения равен дисперсии D случайной величины, которая в общем случае определяется следующим интегралом
.
Квадратный корень из дисперсии называется средним квадратическим отклонением случайной величины .
Среднее отклонение (погрешность) случайной величины ásñ определяется с помощью функции распределения следующим образом
Средняя погрешность измерений ásñ, вычисленная по функции распределения Гаусса, соотносится с величиной среднего квадратического отклонения s следующим образом:
< s> = 0,8s .
Параметры s и m связаны между собой следующим образом:
.
Это выражение позволяет находить среднее квадратическое отклонение s , если имеется кривая нормального распределения.
График функции Гаусса представлен на рисунках. Функция f (x ) симметрична относительно ординаты, проведенной в точке x = m; проходит через максимум в точке x = m и имеет перегиб в точках m ±s. Таким образом, дисперсия характеризует ширину функции распределения, или показывает, насколько широко разбросаны значения случайной величины относительно ее истинного значения. Чем точнее измерения, тем ближе к истинному значению результаты отдельных измерений, т.е. величина s - меньше. На рисунке A изображена функция f (x ) для трех значений s.
Площадь фигуры, ограниченной кривой f (x ) и вертикальными прямыми, проведенными из точек x 1 и x 2 (рис.Б), численно равна вероятности попадания результата измерения в интервал Dx = x 1 - x 2 , которая называется доверительной вероятностью. Площадь под всей кривой f (x ) равна вероятности попадания случайной величины в интервал от 0 до ¥, т.е.
,
так как вероятность достоверного события равна единице.
Используя нормальное распределение, теория ошибок ставит и решает две основные задачи. Первая - оценка точности проведенных измерений. Вторая - оценка точности среднего арифметического значения результатов измерений.5. Доверительный интервал. Коэффициент Стъюдента.
Теория вероятностей позволяет определить величину интервала, в котором с известной вероятностью w находятся результаты отдельных измерений. Эта вероятность называется доверительной вероятностью , а соответствующий интервал (<x > ± Dx ) w называется доверительным интервалом. Доверительная вероятность также равна относительной доле результатов, оказавшихся внутри доверительного интервала.
Если число измерений n достаточно велико, то доверительная вероятность выражает долю из общего числа n тех измерений, в которых измеренная величина оказалась в пределах доверительного интервала. Каждой доверительной вероятности w соответствует свой доверительный интервал.w 2 80%. Чем шире доверительный интервал, тем больше вероятность получить результат внутри этого интервала. В теории вероятностей устанавливается количественная связь между величиной доверительного интервала, доверительной вероятностью и числом измерений.
Если в качестве доверительного интервала выбрать интервал, соответствующий средней погрешности, то есть Da = áDа ñ, то при достаточно большом числе измеренийон соответствует доверительной вероятности w 60%. При уменьшении числа измерений доверительная вероятность, соответствующая такому доверительному интервалу (áа ñ ± áDа ñ), уменьшается.
Таким образом, для оценки доверительного интервала случайной величины можно пользоваться величиной средней погрешностиáDа ñ.
Для характеристики величины случайной погрешности необходимо задать два числа, а именно, величину доверительного интервала и величину доверительной вероятности. Указание одной только величины погрешности без соответствующей ей доверительной вероятности в значительной мере лишено смысла.
Если известна средняя погрешность измерения ásñ, доверительный интервал, записанный в виде (<x > ± ásñ) w , определен с доверительной вероятностью w = 0,57.
Если известно среднее квадратическое отклонение s распределения результатов измерений, указанный интервал имеет вид (<x >± t w s) w , где t w - коэффициент, зависящий от величины доверительной вероятности и рассчитывающийся по распределению Гаусса.
Наиболее часто используемые величиныDx приведены в таблице 1.
Основной качественной характеристикой любого датчика КИП является погрешность измерения контролируемого параметра. Погрешность измерения прибора это величина расхождения между тем, что показал (измерил) датчик КИП и тем, что есть на самом деле. Погрешность измерения для каждого конкретного типа датчика указывается в сопроводительной документации (паспорт, инструкция по эксплуатации, методика поверки), которая поставляется вместе с данным датчиком.
По форме представления погрешности делятся на абсолютную , относительную и приведенную погрешности.
Абсолютная погрешность – это разница между измеренной датчиком величиной Хизм и действительным значением Хд этой величины.
Действительное значение Хд измеряемой величины это найденное экспериментально значение измеряемой величины максимально близкое к ее истинному значению. Говоря простым языком действительное значение Хд это значение, измеренное эталонным прибором, или сгенерированное калибратором или задатчиком высокого класса точности. Абсолютная погрешность выражается в тех же единицах измерения, что и измеряемая величина (например, в м3/ч, мА, МПа и т.п.). Так как измеренная величина может оказаться как больше, так и меньше ее действительного значения, то погрешность измерения может быть как со знаком плюс (показания прибора завышены), так и со знаком минус (прибор занижает).
Относительная погрешность – это отношение абсолютной погрешности измерения Δ к действительному значению Хд измеряемой величины.
Относительная погрешность выражается в процентах, либо является безразмерной величиной, а также может принимать как положительные, так и отрицательные значения.
Приведенная погрешность – это отношение абсолютной погрешности измерения Δ к нормирующему значению Хn, постоянному во всем диапазоне измерения или его части.
Нормирующее значение Хn зависит от типа шкалы датчика КИП:
- Если шкала датчика односторонняя и нижний предел измерения равен нулю (например, шкала датчика от 0 до 150 м3/ч), то Хn принимается равным верхнему пределу измерения (в нашем случае Хn = 150 м3/ч).
- Если шкала датчика односторонняя, но нижний предел измерения не равен нулю (например, шкала датчика от 30 до 150 м3/ч), то Хn принимается равным разности верхнего и нижнего пределов измерения (в нашем случае Хn = 150-30 = 120 м3/ч).
- Если шкала датчика двухсторонняя (например, от -50 до +150 ˚С), то Хn равно ширине диапазона измерения датчика (в нашем случае Хn = 50+150 = 200 ˚С).
Приведенная погрешность выражается в процентах, либо является безразмерной величиной, а также может принимать как положительные, так и отрицательные значения.
Довольно часто в описании на тот или иной датчик указывается не только диапазон измерения, например, от 0 до 50 мг/м3, но и диапазон показаний, например, от 0 до 100 мг/м3. Приведенная погрешность в этом случае нормируется к концу диапазона измерения, то есть к 50 мг/м3, а в диапазоне показаний от 50 до 100 мг/м3 погрешность измерения датчика не определена вовсе – фактически датчик может показать все что угодно и иметь любую погрешность измерения. Диапазон измерения датчика может быть разбит на несколько измерительных поддиапазонов, для каждого из которых может быть определена своя погрешность как по величине, так и по форме представления. При этом при поверке таких датчиков для каждого поддиапазона могут применяться свои образцовые средства измерения, перечень которых указан в методике поверки на данный прибор.
У некоторых приборов в паспортах вместо погрешности измерения указывают класс точности. К таким приборам относятся механические манометры, показывающие биметаллические термометры, термостаты, указатели расхода, стрелочные амперметры и вольтметры для щитового монтажа и т.п. Класс точности – это обобщенная характеристика средств измерений, определяемая пределами допускаемых основных и дополнительных погрешностей, а также рядом других свойств, влияющих на точность осуществляемых с их помощью измерений. При этом класс точности не является непосредственной характеристикой точности измерений, выполняемых этим прибором, он лишь указывает на возможную инструментальную составляющую погрешности измерения. Класс точности прибора наноситься на его шкалу или корпус по ГОСТ 8.401-80.
При присвоении прибору класса точности он выбирается из ряда 1·10 n ; 1,5·10 n ; (1,6·10 n); 2·10 n ; 2,5·10 n ; (3·10 n); 4·10 n ; 5·10 n ; 6·10 n ; (где n =1, 0, -1, -2, и т. д.). Значения классов точности, указанные в скобках, не устанавливают для вновь разрабатываемых средств измерений.
Определение погрешности измерения датчиков выполняют, например, при их периодической поверке и калибровке. С помощью различных задатчиков и калибраторов с высокой точностью генерируют определенные значения той или иной физической величины и сличают показания поверяемого датчика с показаниями образцового средства измерения, на которое подается то же самое значение физической величины. Причем погрешность измерения датчика контролируется как при прямом ходе (увеличение измеряемой физической величины от минимума до максимума шкалы), так и при обратном ходе (уменьшение измеряемой величины от максимума до минимума шкалы). Это связано с тем, что из-за упругих свойств чувствительного элемента датчика (мембрана датчика давления), различной интенсивности протекания химических реакций (электрохимический сенсор), тепловой инерции и т.п. показания датчика будут различны в зависимости от того, как меняется воздействующая на датчик физическая величина: уменьшается или увеличивается.
Довольно часто в соответствии с методикой поверки отсчет показаний датчика при поверке нужно выполнять не по его дисплею или шкале, а по величине выходного сигнала, например, по величине выходного тока токового выхода 4…20 мА.
У поверяемого датчика давления со шкалой измерения от 0 до 250 mbar основная относительная погрешность измерения во всем диапазоне измерений равна 5%. Датчик имеет токовый выход 4…20 мА. На датчик калибратором подано давление 125 mbar, при этом его выходной сигнал равен 12,62 мА. Необходимо определить укладываются ли показания датчика в допустимые пределы.
Во-первых, необходимо вычислить каким должен быть выходной ток датчика Iвых.т при давлении Рт = 125 mbar.
Iвых.т = Iш.вых.мин + ((Iш.вых.макс – Iш.вых.мин)/(Рш.макс – Рш.мин))*Рт
где Iвых.т – выходной ток датчика при заданном давлении 125 mbar, мА.
Iш.вых.мин – минимальный выходной ток датчика, мА. Для датчика с выходом 4…20 мА Iш.вых.мин = 4 мА, для датчика с выходом 0…5 или 0…20 мА Iш.вых.мин = 0.
Iш.вых.макс - максимальный выходной ток датчика, мА. Для датчика с выходом 0…20 или 4…20 мА Iш.вых.макс = 20 мА, для датчика с выходом 0…5 мА Iш.вых.макс = 5 мА.
Рш.макс – максимум шкалы датчика давления, mbar. Рш.макс = 250 mbar.
Рш.мин – минимум шкалы датчика давления, mbar. Рш.мин = 0 mbar.
Рт – поданное с калибратора на датчик давление, mbar. Рт = 125 mbar.
Подставив известные значения получим:
Iвых.т = 4 + ((20-4)/(250-0))*125 = 12 мА
То есть при поданном на датчик давлении равном 125 mbar на его токовом выходе должно быть 12 мА. Считаем, в каких пределах может изменяться расчетное значение выходного тока, учитывая, что основная относительная погрешность измерения равна ± 5%.
ΔIвых.т =12 ± (12*5%)/100% = (12 ± 0,6) мА
То есть при поданном на датчик давлении равном 125 mbar на его токовом выходе выходной сигнал должен быть в пределах от 11,40 до 12,60 мА. По условию задачи мы имеем выходной сигнал 12,62 мА, значит наш датчик не уложился в определенную производителем погрешность измерения и требует настройки.
Основная относительная погрешность измерения нашего датчика равна:
δ = ((12,62 – 12,00)/12,00)*100% = 5,17%
Поверка и калибровка приборов КИП должна выполнятся при нормальных условиях окружающей среды по атмосферному давлению, влажности и температуре и при номинальном напряжении питания датчика, так как более высокие или низкие температура и напряжение питания могут привезти к появлению дополнительной погрешности измерения. Условия проведения поверки указываются в методике поверки. Приборы, погрешность измерения которых не уложилась в установленные методикой поверки рамки либо заново регулируют и настраивают, после чего они повторно проходят поверку, либо, если настройка не принесла результатов, например, из-за старения или чрезмерной деформации сенсора, ремонтируются. Если ремонт невозможен то приборы бракуются и выводятся из эксплуатации.
Если все же приборы удалось отремонтировать то они подвергаются уже не периодической, а первичной поверке с выполнением всех изложенных в методике поверки пунктов для данного вида поверки. В некоторых случаях прибор специально подвергают незначительному ремонту () так как по методике поверки выполнить первичную поверку оказывается существенно легче и дешевле чем периодическую, из-за различий в наборе образцовых средств измерения, которые используются при периодической и первичной поверках.
Для закрепления и проверки полученных знаний рекомендую выполнить .