误差与不确定度.ppt
《误差与不确定度.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《误差与不确定度.ppt(116页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、第二章 误差与不确定度,本章要点:,误差的概念与表示方法,随机误差、系统误差和粗大误差的特性和处理方法,测量不确定度的概念和评定方法,测量数据处理的方法,本章是测量技术中的基本理论,搞测量就得与误差打交道。,2.1 误差的概念与表示方法,误差=测量值-真值,例如,在电压测量中,真实电压5V,测得的电压为5.3V,则,误差=5.3V-5V=+0.3V,真值为“表征某量在所处的条件下完善地确定的量值”。,真值是一个理想的概念。真值客观存在,却难以获得。,实际值-实际测量中常把高一等级的计量标准测得的实际值作为真值使用。,“实际值”“约定真值”。,2.1.1 测量误差,例如:现在是什么时间?能准确地
2、报出北京时刻吗?,误差的来源,1.仪器误差,指针式仪表的零点漂移、刻度误差以及非线性引起误差;,数字式仪表的量化误差(如5位半的电压表比3位半量化误差小);,比较式仪表中标准量本身的误差(如天平的砝码)均为仪器误差。,2.方法误差,由于测量方法不合理造成的误差称为方法误差。,例如:用普通模拟式万用表测量高阻上的电压。,电压表内阻,3 理论误差,测量方法建立在近似公式或不完整的理论基础上以及用近似值计算测量结果时所引起的误差称为理论误差。例如,用谐振法测量频率时,常用的公式为,但实际上,回路电感L中总存在损耗电阻r,其准确的公为,4 影响误差,由于各种环境因素与要求不一致所造成的误差称为影响误差
3、。例如,环境温度、预热时间、电源电压、内部噪声、电磁干扰等条件与要求不一致,使仪表产生的误差。,5 人身误差,由于测量者的分辨能力、疲劳程度、责任心等主观因素,使测量数据不准确所引起的误差。,研究误差理论的目的是分析产生误差的原因和规律,识别误差的性质,正确处理测量数据,合理计算所得结果,在一定测量条件下,尽力设法减少误差,保证测量误差在容许的范围内。,1.绝对误差:,定义:被测量的测量值x与其真值A0之差,称为绝对误差。,在实际测量中:,“约定真值”“实际值”=A 表示,修正值:与绝对误差大小相等,符号相反的量值称为修正值,一般用C表示,2 相对误差:,例:用二只电压表V1和V2分别测量两个
4、电压值。,V1 表测量150伏,绝对误差x1=1.5伏,,V2 表测量10伏,绝对误差x2=0.5伏,从绝对误差来比较 x1 x2 谁准确?,-表示相对误差,相对误差可以有多种形式:,真值相对误差,实际值相对误差,测量值(示值)相对误差,满度(或引用)相对误差,常用,因通常 A0、A、X X 故常用X方便,测量值相对误差x与满度相对误差S%的关系:,测量值x靠近满量程值xm相对误差小,电工仪表将满度相对误差分为七个等级:,例:检定量程为100A的2级电流表,在50A刻度上标准表读数为49A,问此电流表是否合格?,解:x0=49A x=50A xm=100A,(二级表),用分贝(dB)表示相对误
5、差,相对误差也可用对数形式(分贝数)表示,主要用于功率、电压的增益(衰减)的测量中。,功率等电参数用dB表示的相对误差为,电压、电流等参数用dB表示的相对误差为,随机误差-不可预定方式变化的误差(同随机变量),系统误差-按一定规律变化的误差,粗大误差-显著偏离实际值的误差,2.1.5 测量结果的评价,系统误差 小,准确度高,系统误差和随机误差都较小,称精确度高,x=+(粗大误差),2.1.6 不确定度,不确定度是建立在误差理论基础上的一个新概念。,在传统误差理论中,总想确定“真值”,而真值却又难以确定,导致测量结果带有不确定性。,国际上开始寻求以最佳方式估计被测量的值,引入了不确定度的概念。不
6、确定度愈小,测量结果的质量愈高,愈接近真值,可信程度愈高。,2.2 随机误差,2.2.1 定义与性质,测量术语:“等精度测量”在相同条件(同一人、同一仪器同一环境、同一方法)下,对同一量进行重复测量,称为等精度测量。,随机误差定义:在等精度测量下,误差的绝对值和符号都是不定值,称为随机误差,也称偶然误差、或然误差,简称随差。,随机误差概念-不可预定方式变化的误差(同随机变量),举例:对一电阻进行n=100次等精度测量,表 2.2 按大小排列的等精度测量结果,随机误差性质:服从正态分布,具有以下4个特性:,对称性绝对值相等的正误差与负误差出现的次数相等;,单峰性绝对值小的误差比绝对值大的误差出现
7、次数多;,有界性绝对值很大的误差出现的机会极少,不会超出一定的界限;,抵偿性当测量次数趋于无穷大,随机误差的平均值将趋于零。,2.2.2 随机误差的统计处理,随机误差与随机变量的类同关系,1.数学期望,设x1,x2,xi,为离散型随机变量X的可能取值,相应概率为p1,p2,pi,其级数和为,若,绝对收敛,则称其和数为数学期望,记为E(X),在统计学中,,期望与均值是同一概念,算术平均值与被测量的真值最为接近,由概率论的大数定律可知,若测量次数无限增加,则算术平均值,必然趋于实际值。,2.方差、标准差,方差是用来描述随机变量可能值对期望的分散的特征值。,随机变量X的方差为X与其期望E(X)之差的
8、平方的期望,记为D(X),即,例:两批电池的测量数据,测量中的随机误差也用方差,来定量表征:,式中,是某项测值与均值之差,称为剩余误差或残差,,记作,。将剩余误差平方后求和平均,扩大了,离散性,故用方差来表征随机误差的离散程度。,标准差,方差的量纲是随机误差量纲的平方,使用不方便。为了与随机误差的量纲统一,常将其开平方,用标准差或均方差表示,记作,应当指出,剩余误差i应包含系统误差和随机误差i,因这里只讨论随机误差,故认为系统误差已消除,即,正态分布,在概率论和误差理论的研究中,已充分论证了绝大多数随机误差的分布规律都可以用正态分布来描述,正态分布的概率密度函数为正态分布,当知道正态分布的两个
9、基本参数:算术平均值,和标准差,该,正态分布的曲线形状则基本确定。,给出了,时,三条不同标准差的正态分布曲线:,。标准差小,曲线尖锐,说明测量误差小的数据,占优势大,即测量精度高。,本书附录A给出了正态分布在对称区间的积分表。其中,式中k为置信因子,a为所设的区间宽度的一半。,K=1时,,K=2时,,K=3时,,图2.7 正态分布下不同区间出现的概率,2.2.3 有限次测值的算术平均值和标准差,上述正态分布是(n)下求得的,但在实际测量中只能进行有限次测量,1.有限次测量的算术平均值,对同一量值作一系列等精度独立测量,其测量列中的全部测量值的算术平均值与被测量的真值最为接近。,设被测量的真值为
10、,其等精度测量值为x1,x2,xn,则其算术平均值为,由于,的数学期望为,故算术平均值就是真值的无偏估计值。,实际测量中,通常以算术平均值代替真值。,2.有限次测量数据的标准差贝塞尔公式,上述的标准差是在n的条件下导出的,而实际测量只能做到有限次。当n为有限次时,可以导出这时标准差为,(2.20),这就是贝塞尔公式。由于推导中不够严密,故,被称为标,准差的估值,也称实验标准差。,3.平均值的标准差,在有限次等精度测量中,如果在相同条件下对同一量值分m组进行测量,每组重复n次测量,则每组数列都会有一个平均值,由于随机误差的存在,这些平均值并不相同,围绕真值有一定分散性。这说明有限次测量的算术平均
11、值还存在着误差。当需要更精密时,应该用算术平均值的标准差,来评价。,已知算术平均值,为,在概率论中有“几个相互独立的随机变量之和的方差等于各个随机变量方差之和”的定理,可进行下面推导,因,故有,所以,当n为有限次时,用标准差的估值即可,则,(2.21),结论:(2.21)式说明,算术平均值的标准差是任意一组n次测量样本标准差的,分之一。即算术平均值的标准差估值,比样本标准差的估值,比样本标准差的估值,小,倍,,表明了各组平均值再平均以后数值更集中了。这是由于随机误差的抵偿性,测量次数越多,抵消程度越大,平均值离散程度越小,这是采用统计平均的方法减弱随机误差的理论依据。所以,用算术平均值作为测量
12、结果,减少了随机误差。,意义:(2.21)式给实际测量带来了方便,人们只要测量一组数据,求得标准差,将其除以,,则相当于得到了多组数据,的算术平均值的标准差。,归纳:有限次测值的算术平均值和标准差计算步骤:,(1)列出测量值的数据表,(2)计算算术平均值,(3)残差,(4)标准差的估计值(实验标准差),(5)算术平均值标准差的估计值,例2.6 对某信号源的输出频率进行了8次测量,得测量值,的序列(见表2.3)。求测量值的平均值及标准偏差。,表2.3 例2.6所用数据,解:(1)平均值(注意,这里采用的运算技巧),(2)用公式,计算各测量值残差列于表2-3中,(3)标准差估值,(4),的标准偏差
13、,因整数位不变,2.15 对某直流稳压电源的输出电压Ux进行了10次测量,测量结果如下:求输出电压Ux的算术平均值及其标准偏差估值,解:Ux的算术平均值,标准偏差估值,残差,2.2.4 测量结果的置信度,1.置信度与置信区间,(百分比),(范围),置信度(置信概率)就是用来描述测量结果处于某一范围内可靠程度的量,一般用百分数表示。,置信区间,即所选择的这个范围,一般用标准差的倍数表示,,如,给定2个标准差,范围内数据的可信度是百分之几?,条件:必须先知道测值的分布,才能讨论置信问题。,2.正态分布下的置信度,K=1时,,K=2时,,K=3时,,k=3时,即在以3倍标准差3区间内,随机误差出现的
14、概率为99.73%,而在这个区间外的概率非常小。,图2.7 正态分布下不同区间出现的概率,3.t分布下的置信度(n20),在实际测量中,总是进行有限次测量,只能根据贝塞尔公式求出标准差的估值s(x),但因测量次数较少(如n20时,测值不服从正态分布。英国人科萨特(Gosset,但常以“student”笔名发表文章)证明了这时服从t分布,也称“学生”氏分布。t分布的图形如图2.9所示,图形类似于正态分布。但t分布与标准差无关,与测量次数n关系紧密,从图2.9可以看出,当n20以后,t分布与正态分布就很接近了。可以用数学证明当n时,t分布与正态分布完全相同,t分布一般用来解决有限次等精度测量的置信
15、度问题。,4.非正态分布,以上分析中都认为测量值和误差是服从正态分布(包括t分布).在测量实践中会遇到有些情况下,误差是非正态分布的。下面介绍几种常见的非正态分布曲线及置信度问题。,1)均匀分布,均匀分布又称为等概率分布、矩形分布,是仅次于正态分布的一种重要分布,如图2.10所示。其特点是在误差范围内,误差出现的概率各处相同。如仪器中的度盘回差所导致的误差;数字仪器中的量化误差(在1单位以内不能分辨的误差);数据计算中的舍入误差(舍掉的或进位的低位数字的概率是相同的)等,均为均匀分布误差。,均匀分布的概率密度为,a x b,可以证明,图2.10所示的均匀分布的数学期望为,标准差为,(2.24)
16、,(2.25),2.3 粗大误差,在一定条件下,测量值显著偏离其实际值所对应的误差。,产生原因:主要是表现为读数错误、测量方法错误、仪器有缺陷、电磁干扰及电压跳动等。,粗大误差无规律可循,故必须当作坏值予以剔除。,剔除是要有一定依据的。在不明原因的情况下,首先要判断可疑数据是否是粗大误差。其方法的基本思想是给定一置信概率,确定相应的置信区间,凡超出置信区间的误差就认为是粗大误差。具体检验方法常见的有三种:,2.3.1 定义,2.3.2 处理,2.3.3 剔除法则,检验方法常见的有三种:,1 莱特检验法(n200),3s(x),2 肖维纳检验法(判则不严),3 格拉布斯检验法(理论与实验证明较好
17、),Gs,在一组测量数据中,可疑数据应极少。否则,说明系统工作不正常。,2.3.4 应用举例,例 2.12 对某温度进行多次等精度测量,所得结果列于表2.7中,试检查数据中有无异常。,表2.7 例 2.12所用数据,(1)莱特检验法:从表中可以看出x8=20.30残差较大,是个 可疑数据,,故可判断x8是异常数据,应予剔除。再对剔除后数据计算得,其余的14个数据的,均小于,,故为正常数据。,(2)肖维纳检验法,以n=15查表 2.5得 k=2.13,Ks(x)=2.13 0.033=0.07,故用肖维纳检验法,也是异常数据,剔除后,再按n=14查表2.5得k=2.10,均小于,,故余下的均为正
18、常数据。,(3)按格拉布斯检验法,取置信概率 Pc=0.99,以 n=15查表2.6得 G=2.70,Gs=2.70.033=0.09,,剔除x8后重新计算判别,,得n=14,pc=0.99下G值为 266,GS 2.66 0.016 0.04,可见余下数据中无异常值。,2.4 系统误差,上面所述的随机误差处理方法,是以测量数据中不含有系统误差为前提。,实际上,测量过程中往往存在系统误差,在某些情况下的系统误差数值还比较大。,对系统误差的研究较为复杂和困难,研究新的、有效的发现和减小系统误差的方法,已成为误差理论的重要课题之一。,2.4.1 系统误差的产生原因,系统误差是由固定不变的或按确定规
19、律变化的因素所造成,这些误差因素是可以掌握的。,1.测量装置方面的因素,仪器机构设计原理上的缺点,如指针式仪表零点未调整正确;仪器零件制造和安装不正确,如标尺的刻度偏差、刻度盘和指针的安装偏心、仪器各导轨的误差、天平的臂长不等;仪器附件制造偏差,如标准环规直径偏差等。,2.环境方面的因素,测量时的实际温度对标准温度的偏差、测量过程中温度、湿度等按一定规律变化的误差。,3.测量方法的因素,采用近似的测量方法或近似的计算公式等引起的误差。,4.测量人员方面的因素,由于测量者的个人特点,在刻度上估计读数时,习惯偏于某一方向;动态测量时,记录某一信号有滞后的倾向。,2.4.2 系统误差的检查和判别,系
20、统误差(简称系差)的特征是:,恒定系差-多次测量同一量值时,误差的绝对值和符号保持不变;变值系差-条件改变时,误差按一定的规律变化。,1.恒定系统误差的检查和处理,恒定系差(恒差)常用的判断方法有以下几种,1)改变测量条件,测量条件指测量者、测量方法和环境条件等,在某一测量条件下有许多恒差为一确定不变值,如改变测量条件,就会出现另一个确定的恒差,例如,对仪表零点的调整。,2)理论分析计算,凡属由于测量方法或测量原理引入的恒差,只要对测量方法和测量原理进行定量分析,就可找出系差的大小。(分压比校准),3)用高档仪器比对、校准,用高档仪器定期计量检查,可以确定恒差是否存在,如电子秤校验后,则知其是
21、偏大还是偏小。用校准后的修正值(数值、曲线、公式或表格)来检查和消除恒差。,4)统计法(排除随机误差,剩下即系统恒差),下面分析恒定系统误差对测量结果的影响。,设一系列重复测量值为x1,x2,xn,测量值中含有随机误差i 和恒定系统误差,设被测量的真值为x0,则有,当n足够多时,,上式表明,当测量次数n足够大时,随机误差对,的影响可忽略,而系统,中。利用修正值 C=可以在进行平均前的每个测量值xi,误差会反映在,中扣除,也可以在得到算术平均值后扣除。对于因测量方法或原理引入的,恒定系差,可通过理论计算修正。,2.变值系差的判定,常用的有以下两种判据:,1)剩余误差观察法,(a)剩余误差大体上正
22、负相间,且无显著变化规律,可认为不存在系统误差;,(b)剩余误差有规律的递增或递减,且在测量开始与结束误差符号相反,则 存在线性系统误差;,(c)变值系统误差剩余误差符号有规律地由正变负,再由负变正,且循环交替 重复变化,则存在周期性系统误差;,(d)则同时存在线性和周期性系统误差。若测量列中含有不变的系统误差,用剩余误差观察法则发现不了。,2)累进性系差的判别马利科夫判据,图2.13(a)(b)表示了与测量条件成线性关系的累进性系统误差,如由于蓄电池端电压的下降引起的电流下降。在累进性系差的情况下,残差基本上向一个固定方向变化。,马利科夫判据是常用的判别有无累进性系差的方法。具体步骤是:,将
23、n项剩余误差,按顺序排列;,分成前后两半求和,再求其差值D,当n为偶数时,当n为奇数时,若 则说明测量数据存在累进性系差。,(2.41),3)周期性系差的判别阿贝赫梅特判据,周期性系差的典型例子是当指针式仪表度盘安装偏心时,会产生这种周期性系差。,如图 2.14(a)所示,如钟表的轴心在水平方向有一点偏移,设它的指针在垂直向上的位置时造成的误差为,当指针在水平位置运动时 逐渐减小至零,当指针运动到垂直向下位置时,误差为-,如此周而复始,造成的误差如图2.14(b)所示,这类呈规律性交替变换的系统误差称为周期性系统误差。,阿贝赫梅特判据 具体步骤是:,把测量数据I 项剩余误差,按测量顺序排列;,
24、将,两两相乘,然后求其和的绝对值,(2.42),用贝塞尔公式求方差,再与方差相比较,若,(2.43),则可认为存在周期性系统误差。,存在变值系统误差的数据原则上应舍弃不用。但是,若虽然存在变值系差,而剩余误差最大值处于允许范围以内,则测量数据可用。,第2次课到此作业:13、14、17、18、19、20,2.4.3 削弱系统误差的典型技术,消除或减弱系统误差应从根源上着手。,1.零示法,当检流计G中 I=0,G只要示零精度高,2.替代法(置换法),直流电桥平衡条件,步骤:1.调R3,使G=0,R3不动;2.调RS,使G=0,RX=RS,RS为标准电阻箱可调可读,3.交换法(对照法),第一次平衡:
25、WXl1=W1l2第二次平衡:WXl2=W2L1,WXl1WXl2=W1l2W2l1,4.微差法,条件:当待测量与标准量接近时,BX B.A,被测电池电压 x=B+A=9+0.1=9.1V测量误差由式(2.44)可求得:,=0.2%+5%(0.1/9)=0.2%+0.05%0.2%,可见,采用微差法测量,测量误差主要决定于标准量的误差,而测试仪表误差的影响被大大削弱。本例说明,用误差为5的电压表进行测量,可得0.2%的测量精确度。,应当指出,在现代智能仪器中,可以利用微处理器的计算控制功能,消弱或消除仪器的系统误差。利用微处理器消弱系差的方法很多,如直流零位校准、自动校准、相对测量等,可参阅有
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 误差 不确定

链接地址:https://www.31ppt.com/p-5841522.html