Дисциплина «Метрология, стандартизация и сертификация» является федеральной компонентой гос для технических специальностей. Поэтому она входит во многие

Задание 4 Цифровой частотомер класса точности 2,0 с номинальной частотой 50Гц показал значение 47Гц. Чему равна измеряемая частота с учётом погрешности, если она носит аддитивный характер. 4.1. Оценки измеряемой величины. Цель любого измерения – это получение результата измерений с оценкой действительного значения измеренной величины. Для достижения конечной цели проводится обработка результатов измерений. Пусть произведено n независимых измерений случайной величины с результатами . Для оценки действительного значения измеряемой величины используется среднее арифметическое значение , являющееся оценкой математического ожидания данной величины , то есть . (8) Оценкой дисперсии величины является статистическая дисперсия , определяемая как статистический второй центральный момент: (9) где – статистическая вероятность значения . Однако, заменяя дисперсию ее оценкой , допускается систематическая погрешность, возрастающая при уменьшении числа измерений n. Для устранения этой систематической погрешности следует для оценки дисперсии применять другое соотношение, отличное от (9), а именно: (10) Задание При n–кратном независимом измерении одной и той же физической величины постоянного размера на световом табло цифрового измерительного прибора в случайном порядке появлялись числа , представленные в первой графе таблицы 1, во второй графе указано число появления данного . Таблица 1. 1 8,10 8,11 8,12 8,13 8,14 8,15 8,16 8,17 8,18 8,19 8,20 2 1 2 5 10 20 24 19 11 5 2 1 Используя данные таблицы 1, определить статистические вероятности значений , то есть найти , определить среднее арифметическое значение величины , найти её статистическую дисперсию . Убедиться, что . 4.2. Законы распределения результатов и погрешностей измерений. При обработке результатов измерений приходится иметь дело с различными законами распределения измеряемых величин, рассматриваемых как случайные величины. К наиболее часто используемым законам относится нормальный закон распределения в силу возможности применения центральной предельной теоремы теории вероятностей для многократных измерений. Нормальный закон распределения величины представляется следующей плотностью распределения (11) где математическое ожидание величины , среднее квадратическое отклонение (теоретическое). При этом плотность распределения величины является размерной функцией, то есть . Рассматривая как измеряемую величину, а как её действительное значение, получим погрешность измерений . Среднее квадратическое отклонение можно представить в виде: , (12) где – квадратическое значение суммарной абсолютной погрешности в серии независимых измерений величины , – средняя квадратическая абсолютная погрешность измерений величины . Плотность распределения погрешности измеряемой величины будет равна: (13) Определим вероятность попадания случайной величины, распределённой по нормальному закону, на заданный интервал значений случайной величины . Если имеется некоторый интервал значений величины , лежащий между a и b, то вероятность того, что выражается в следующей форме: (14) где есть функция Лапласа, определяемая в виде: (15) Для функции Лапласа имеются специальные таблицы, приведённые в Приложении 1 данного пособия. В ряде случаев метрологической практики встречаются задачи, когда результаты измерений или их погрешности могут быть сосредоточены только в пределах заданного или известного из условий задачи интервала возможных значений измеряемой величины. В этом случае используют равномерный закон распределения случайной величины на интервале от a до b при постоянной величине плотности на этом интервале и при равенстве его нулю вне указанного интервала. Если проводится регулировка средств измерений при поверочных (калибровочных) работах, то значительная часть приборов имеет погрешности, группирующиеся в зоне нижних и верхних границ поля допуска. Для описания таких погрешностей используют закон Арксинуса, для которого плотность распределения имеет вид: , (16) где . Задание 1 Доказать, что для нормального закона распределения является математическим ожиданием величины , а её средним квадратическим отклонением. Задание 2 Используя данные таблицы 1, построить нормальную плотность распределения величины . Задание 3 Используя данные таблицы 1, построить нормальную плотность распределения погрешности . Задание 4 Задавшись значениями a и b, определить вероятность попадания величины в интервал . Задание 5 В цифровом измерительном приборе выполняется равномерное квантование непрерывной величины по уровню, когда диапазон измеряемых значений непрерывной величины разбивают на n равных интервалов, называемых шагом квантования. Записать распределение погрешностей квантования в виде равномерного закона распределения и построить его для разных интервалов . Задание 6 Построить график распределения (16) при разных значениях параметра а. 5.1. Идентификация законов распределения величин по результатам измерений. На практике измерений знание реального закона распределения измеренных величин необходимо для получения достоверных результатов измерений. После проведения серии измерений строится эмпирический закон распределения измеренной величины и нужно сопоставить ему модель теоретического закона распределения, то есть идентифицировать неизвестный нам закон возможных значений измеряемой величины. Эта задача решается с помощью критериев согласия, наиболее применяемым из которых является критерий согласия хи-квадрат () . Основные принципы его использования следующие. Пусть произведено n независимых измерений некоторой величины , рассматриваемой как случайной. Результаты измерений представляют в виде вариационного ряда, то есть в виде последовательности измеренных значений величины, расположенных в порядке возрастания от наименьшего к наибольшему. Далее весь диапазон измеренных значений величины разделяется на некоторое число разрядов k (интервалов). Число этих разрядов определяется в соответствии с соотношением : , где n – число измерений. Обычно значение k округляют до большего ближайшего целого. После определения числа разрядов вариационного ряда строится статистический ряд–таблица, в которой приведены длины разрядов в соответствующих единицах измерения (в порядке их соответствия оси абсцисс измеряемой величины), количество значений величины, оказавшихся в том или ином разряде, а также их статистические частоты, принимаемые в качестве вероятностей появления данного значения измеряемой величины. Далее в каждом разряде определяем теоретическую вероятность появления данного значения измеряемой величины в соответствии с формулой (14), где в качестве математического ожидания и среднеквадратического значения измеряемой величины принимаем ее среднее арифметическое значение и статистическое среднеквадратическое значение, которые определяются в соответствии со следующими формулами: где – среднее арифметическое значение в i-ом разряде, – статистическая вероятность данного значения измеряемой величины в i-ом разряде: где – статистическое среднеквадратическое значение. В качестве меры расхождения между теоретическими вероятностями и статистическими частотами критерием согласия хи-квадрат используем величину: (17) где n и k – число измерений и число разрядов статистического ряда, соответственно. Используя формулу (17), находим искомое значение и с помощью соответствующих математических таблиц по известному значению в зависимости от числа степеней свободы r распределения , где , определяем вероятность сходимости эмпирического и теоретического законов распределения. Соответствующие математические таблицы приведены в Приложении 2 данного учебного пособия. Отметим, что при использовании критерия согласия хи-квадрат в каждом разряде (интервале) должно быть не менее пяти независимых значений результата измерений. Задание Проведено 100 независимых измерений некоторой величины, значения которой приведены в первой графе таблицы 2, а число появлений этих значений дано во второй графе таблицы 2. Необходимо проверить гипотезу о том, что результат измерения подчиняется нормальному закону распределения вероятностей. Таблица 2. 1 8,30 8,35 8,40 8,45 8,50 8,55 8,60 8,65 8,70 8,75 8,80 8,85 8,90 2 1 2 4 5 8 10 18 17 13 9 7 5 1

Похожие:

	Рабочая учебная программа обсуждена на заседании кафедры математики... Дисциплина «Метрология, стандартизация и сертификация» по учебному плану относится к спецкурсу, изучаемому студентами 5-го курса...		Рабочая программа дисциплины «Метрология, стандартизация и сертификация» «Метрология, стандартизация и сертификация» по специальности 230101. 65 Вычислительные машины, комплексы, системы и сети
	Программа по дисциплине «Метрология, стандартизация и сертификация» Учебная программа по дисциплине «Метрология, стандартизация и сертификация» разработана в соответствии с требованиями Государственного...		Рабочая программа учебной дисциплины «Управление, сертификация и... «Управление, сертификация и инноватика, ч метрология, Стандартизация и сертификация»
	Рабочая программа по дисциплине «стандартизация, метрология и сертификация» Программа курса по дисциплине Стандартизация, метрология и сертификация составлена в соответствии с требованиями основной образовательной...		Рабочая программа Учебной дисциплины оп. 10 Метрология, стандартизация... Рабочая программа учебной дисциплины Метрология, стандартизация и сертификация является частью основной профессиональной образовательной...
	Программа дисциплины «Метрология, стандартизация и сертификация»... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Программа учебной дисциплины «Метрология, стандартизация и сертификация» Поэтому главной задачей дисциплины является изучение новейших основ теории и практики измерений. Также задачи дисциплины состоят...
	Рабочая программа по дисциплине б 5 Метрология, стандартизация и сертификация ...		Программа учебной дисциплины «Метрология, стандартизация и сертификация в горном деле» Данная дисциплина должна рассматриваться как теоретическая и методологическая база получения достоверных данных о состоянии природных...
	Пояснительная записка Учебная дисциплина «Метрология, стандартизация и сертификация» Изучение дисциплины базируется на знании математики, физики, технической механики, материаловедения, черчения, а также специальных...		Рабочая программа по дисциплине б метрология, сертификация и стандартизация Охватывает техническое регулирование?
	Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Дисциплина «Метрология, стандартизация и сертификация» по учебному плану относится к спецкурсу, изучаемому студентами 5-го курса...		Рабочая учебная программа дисциплины (модуля) Математика Дисциплина «Математика» входит в базовую часть математического и естественнонаучного цикла подготовки бакалавра по направлению «Стандартизация...
	Реферат по отдельным темам Целями и задачами изучения дисциплины «Метрология, стандартизация и сертификация» являются		Рабочая программа по дисциплине б 5 Метрология, стандартизация и сертификация Целью освоения дисциплины является формирование у студентов системы знаний об основах метрологии, объектах, средствах и методах измерений....