Erros são desvios dos resultados de medição do valor real de uma quantidade. O valor real só pode ser estabelecido realizando várias medições. Na prática, isso é impossível de implementar.
Para a análise dos desvios, o valor mais próximo do valor real é considerado o valor real do valor medido. É obtido usando instrumentos e métodos de medição de alta precisão. Para a conveniência das medições, para garantir a possibilidade de eliminação de desvios, são utilizadas diferentes classificações de erros. Considere os grupos principais.
Método de expressão
Se classificarmos os erros dos instrumentos de medição nesta base, podemos distinguir:
- Desvios absolutos. Eles são expressos em unidades da quantidade que está sendo medida.
- Desvio relativo. É expresso pela razão entre o erro absoluto e o resultado da medição ou o valor real da quantidade que está sendo medida.
- Desvio reduzido. É o erro relativo expressoa relação entre o desvio absoluto do instrumento de medição e o valor tomado como um indicador constante em toda a faixa da medição correspondente. Sua escolha é baseada no GOST 8.009-84.
Para muitos instrumentos de medição, uma classe de precisão é estabelecida. O erro dado é introduzido porque o valor relativo caracteriza o desvio apenas em um ponto específico da escala e depende do parâmetro do valor medido.
Condições e fontes
Os desvios principais e adicionais são diferenciados na classificação dos erros de acordo com esses critérios.
Os primeiros são os erros dos instrumentos de medição em condições normais de uso. Os principais desvios se devem à imperfeição da função de conversão, à imperfeição das propriedades dos dispositivos. Eles refletem a diferença entre a função de conversão real do dispositivo em condições normais e a nominal (estabelecida em documentos normativos (condições técnicas, normas, etc.)).
Erros adicionais ocorrem quando um valor se desvia do valor da norma ou por ultrapassar os limites da área normalizada.
Condições Normais
Os seguintes parâmetros normais são definidos na documentação normativa:
- Temperatura do ar 20±5 graus.
- Umidade relativa 65±15%.
- Tensão de rede 220±4, 4 V.
- Frequência de alimentação 50±1Hz.
- Sem campos magnéticos ou elétricos.
- A posição horizontal do dispositivo com um desvio de ±2 graus.
Classe de precisão
Limites de tolerância de desvios podem ser expressos em erro relativo, absoluto ou reduzido. Para poder escolher a ferramenta de medição mais adequada, é feita uma comparação de acordo com sua característica generalizada - a classe de precisão. Como regra, é o limite de desvios básicos e adicionais permitidos.
A classe de precisão permite entender os limites dos erros do mesmo tipo de instrumentos de medição. No entanto, não pode ser considerado como um indicador direto da precisão das medições realizadas por cada um desses instrumentos. O fato é que outros fatores (condições, método, etc.) também influenciam na classificação dos erros de medição. Esta circunstância deve ser levada em consideração ao escolher um instrumento de medição dependendo da precisão especificada para o experimento.
O valor da classe de precisão é refletido nas condições técnicas, normas ou outros documentos regulamentares. O parâmetro necessário é selecionado na faixa padrão. Por exemplo, para dispositivos eletromecânicos, os seguintes valores são considerados normativos: 0, 05, 0, 1, 0, 2, etc.
Conhecendo o valor da classe de precisão do instrumento de medição, você pode encontrar o valor permitido do desvio absoluto para todas as partes da faixa de medição. O indicador geralmente é aplicado diretamente na escala do dispositivo.
A natureza da mudança
Esta característica é utilizada na classificação de erros sistemáticos. Esses desvios permanecemconstante ou muda de acordo com certos padrões ao realizar medições. Aloque nesta classificação e tipos de erros que tenham caráter sistemático. Estes incluem: desvios instrumentais, subjetivos, metodológicos e outros.
Se o erro sistemático se aproximar de zero, essa situação é chamada de correção.
Na classificação dos erros de medição em metrologia, os desvios aleatórios também são diferenciados. Sua ocorrência não pode ser prevista. Erros aleatórios não são responsáveis; eles não podem ser excluídos do processo de medição. Erros aleatórios têm um impacto significativo nos resultados da pesquisa. Os desvios podem ser reduzidos por medições repetidas com processamento estatístico subsequente dos resultados. Em outras palavras, o valor médio obtido a partir de manipulações repetidas estará mais próximo do parâmetro real do que o obtido a partir de uma única medida. Quando o desvio aleatório é próximo de zero, eles falam da convergência dos indicadores do dispositivo de medição.
Outro grupo de erros na classificação - erros. Eles estão associados, via de regra, a erros cometidos pelo operador ou não contabilizados pela influência de fatores externos. As falhas geralmente são excluídas dos resultados da medição, não sendo levadas em consideração ao processar os dados recebidos.
Dependência da magnitude
O desvio pode não depender do parâmetro medido ou ser proporcional a ele. Assim, na classificação de erros em metrologia, aditivos edesvios multiplicativos.
Estes últimos também são chamados de erros de sensibilidade. Desvios aditivos geralmente aparecem devido a pickups, vibrações nos suportes, atrito e ruído. O erro multiplicativo está associado à imperfeição do ajuste de partes individuais dos instrumentos de medição. Ela, por sua vez, pode ser causada por diversos motivos, inclusive físicos e obsolescência dos equipamentos.
Normalização das características
É realizado dependendo de qual desvio é significativo. Se o erro aditivo for significativo, o limite é normalizado na forma de desvio reduzido, se for multiplicativo, utiliza-se a fórmula da magnitude relativa da mudança.
Este é um método de normalização em que ambos os indicadores são comensuráveis, ou seja, o limite da diferença principal permissível é expresso em uma fórmula de dois termos. Portanto, o indicador de classe de precisão também consiste em 2 números c e d em porcentagem, separados por uma barra. Por exemplo, 0,2/0,01. O primeiro número reflete o erro relativo em condições normais. O segundo indicador caracteriza seu aumento com o aumento do valor de X, ou seja, reflete a influência do erro aditivo.
Dinâmica de mudanças no indicador medido
Na prática, utiliza-se a classificação de erros, refletindo a natureza das mudanças na grandeza medida. Envolve a separação dos desvios:
- Para estático. Tais erros surgem ao medir mudanças lentas ounão muda nada.
- Dinâmico. Eles aparecem ao medir quantidades físicas que mudam rapidamente no tempo.
O desvio dinâmico é devido à inércia do dispositivo.
Recursos de estimativa de desvios
As abordagens modernas para a análise e classificação de erros são baseadas em princípios que garantem o cumprimento dos requisitos para a uniformidade das medições.
Para atingir os objetivos de avaliação e pesquisa, o desvio é descrito usando um modelo (aleatório, instrumental, metodológico, etc.). Ele define as características que podem ser usadas para quantificar as propriedades do erro. No decorrer do processamento da informação, é necessário encontrar estimativas de tais características.
O modelo é escolhido levando em consideração os dados de suas fontes, inclusive os obtidos durante o experimento. Os modelos são divididos em não determinísticos (aleatórios) e determinísticos. Estes últimos, respectivamente, são adequados para desvios sistemáticos.
O modelo geral para o erro aleatório é o valor que implementa a função de distribuição de probabilidade. As características de desvio neste caso são divididas em intervalo e ponto. Ao descrever o erro dos resultados da medição, geralmente são usados parâmetros de intervalo. Isso significa que os limites dentro dos quais o desvio pode ser localizado são definidos como correspondentes a uma certa probabilidade. Em tal situação, os limites são chamados de confiança e a probabilidade, respectivamente, confiança.
As características pontuais são utilizadas nos casos em que não há necessidade ou possibilidade de estimar os limites de confiança do desvio.
Princípios de avaliação
Ao escolher as estimativas de desvio, as seguintes disposições são usadas:
- Parâmetros e propriedades individuais do modelo selecionado são caracterizados. Isso se deve ao fato de que os modelos de desvio possuem uma estrutura complexa. Muitos parâmetros são usados para descrevê-los. Sua determinação é muitas vezes muito difícil e, em algumas situações, até impossível. Além disso, em muitos casos, a descrição completa do modelo contém informações redundantes, enquanto o conhecimento das características individuais será suficiente para implementar as tarefas e atingir os objetivos do experimento.
- As estimativas de desvios são determinadas aproximadamente. A precisão das características é consistente com a finalidade das medições. Isso se deve ao fato de que o erro caracteriza apenas a zona de incerteza do resultado e sua precisão final não é necessária.
- Desvio é melhor exagerar do que subestimar. No primeiro caso, a qualidade da medição diminuirá, no segundo caso, é provável a completa depreciação dos resultados obtidos.
Estime os erros antes ou depois da medição. No primeiro caso, é chamado a priori, no segundo - a posteriori.
