ведущий специалист - начальник группы метрологической экспертизы отдела главного метролога ФГУП «ОКБ «Факел», г. Калининград
Часть вторая
Продолжим наш разговор и перейдем к следующему шагу алгоритма действий по выбору метода или способа повышения точности измерений.
Итак, после тщательно выполненного анализа, как правило, выявляют и оценивают отдельные составляющие погрешности измерений расчетными или расчетно-экспериментальными способами и определяют, какие составляющие погрешности измерений доминируют. В результате этой работы устанавливают, насколько снизится суммарная погрешность после того, как будет значительно уменьшена та или иная ее составляющая.
Пример. Пусть погрешность измерений складывается из составляющих ∆1 и ∆2, причем
Примем закон распределения плотностей вероятностей для обеих составляющих одинаковым (например, нормальным), а значение вероятности, которой соответствуют границы ∆1 и ∆2, одним и тем же. Тогда суммарную погрешность можно найти по известной формуле квадратического суммирования:
Отсюда видно, что «подавив» погрешность ∆2, мы получим всего лишь десятипроцентный выигрыш в значении суммарной погрешности измерений. Поэтому, в данном случае, рассматривая метод повышения точности измерений, следует стремиться к «подавлению» именно погрешности ∆1.
Сегодня метрологи сходятся на том, что в большинстве практических ситуаций не удается оценить характеристики погрешности измерений с относительной погрешностью меньшей, чем на 20-25 %. Из этого, в частности, следует, что более или менее спокойно решаться проводить мероприятия, направленные на повышение точности измерений, можно лишь в тех случаях, когда, согласно оценкам, будет обеспечен выигрыш в точности, по крайней мере, в полтора-два раза.
Рассмотрим конкретные методы повышения точности измерений, которые используются в случаях доминирования:
При доминировании случайной составляющей погрешности измерений наиболее эффективным методом ее уменьшения является выполнение многократных наблюдений с последующим усреднением их результатов. Более подробно этот метод описан в РМГ 64, поэтому я лишь напомню его суть.
Известно, что случайная составляющая погрешности измерений среднего значения меньше случайной составляющей погрешности измерений текущих значений. Для повышения точности измерений текущих значений необходимо, чтобы усреднение не приводило к существенному сглаживанию информации о процессе изменения измеряемой величины. Снижение случайной составляющей погрешности измерений путем усреднения результатов измерений текущих значений может быть достигнуто при выполнении формального условия
где - τзх интервал времени затухания корреляционной функции измеряемой величины;
- τзп интервал времени затухания корреляционной функции случайной составляющей погрешности измерений;
- Т интервал времени между измерениями текущих значений;
- n число усредняемых результатов измерений текущих значений в течение интервала усреднения.
В этом случае среднее квадратическое отклонение (далее - СКО) случайной составляющей погрешности измерений средних значений σср при числе измерений текущих значений n за интервал времени усреднения nT определяют по формуле
где σ т - СКО случайной составляющей погрешности измерений текущих значений.
Если случайная составляющая погрешности измерений доминирует, то при вышеуказанном условии коэффициент снижения погрешности измерений приближенно составляет величину
Теперь поговорим о методах повышения точности измерений, которые используются в случаях, когда преобладают систематические составляющие погрешности измерений. Систематические погрешности возникают на различных этапах проведения измерений. На них же они и исключаются (см. рис. 1).
Остановимся на каждом из этих этапов более подробно.
При подготовке к измерениям, то есть на I-м их этапе, проводят так называемую профилактику или устранение источников погрешностей. Под устранением источника погрешностей следует понимать как непосредственное его удаление (например, удаление источника тепла), так и защиту измерительной аппаратуры и объекта измерений от воздействия этого источника.
Внешние факторы, влияющие на погрешность измерений, можно разделить на виды:
климатические (температура окружающей среды, относительная влажность воздуха, атмосферное давление);
электрические и магнитные (колебания силы электрического тока, напряжения в электрической цепи, частоты переменного электрического тока; постоянные и переменные магнитные поля и т.д.);
ионизирующие излучения, газовый состав атмосферы и т.д.
С целью уменьшения погрешности измерений к условиям их проведения предъявляют жесткие требования. Для конкретных областей измерений, например, устанавливают единые условия, называемые нормальными.
