Выполнение многократных наблюдений с последующим усреднением их результатов - Структурные методы повышения точности средств измерения

Этот метод эффективен при доминировании случайной составляющей погрешности измерений.

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. Применение этого метода возможно, если в течение интервала времени усреднения не происходит заметное изменение текущих значений измеряемой величины и, в то же время, в течение этого же интервала существенно меняется погрешность измерений текущих значений. Другими словами частотный спектр случайной составляющей погрешности измерений текущих значений должен быть значительно более высокочастотным по отношению частотного спектра процесса изменения измеряемой величины.

Формальным условием результативности снижения случайной составляющей погрешности измерений путем усреднения результатов измерений текущих значений является следующее:

Где: tзх - интервал времени затухания корреляционной функции измеряемой величины,

Tзп - 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 среднеквадратическое отклонение (СКО) случайной составляющей погрешности измерений средних значений при числе измерений текущих значений n за интервал времени усреднения nТ будет равно:

Где: scp - СКО случайной составляющей погрешности измерений средних значений,

- СКО случайной составляющей погрешности измерений текущих значений.

Если случайная составляющая погрешности измерений доминирует, то при вышеуказанном условии коэффициент снижения погрешности измерений приближенно будет составлять 1/.

В большинстве случаев нельзя считать доминирующей случайную составляющую погрешности измерений. В таких случаях коэффициент снижения погрешности измерений при усреднении результатов измерений текущих значений будет меньше и может быть ориентировочно определен.

Если не выполняется условие tзх >> nТ, то усреднение результатов измерений текущих значений дает существенное искажение действительного изменения измеряемой величины и данный метод снижения погрешности измерений применять не рекомендуется.

Если не выполняется условие nТ >> tзп, то снижение погрешности измерений практически незначительное и этот метод неэффективен. Например, доминирует случайная "температурная" составляющая погрешности датчика давления. Температура окружающего воздуха изменяется весьма медленно, поэтому условие tзх >> nТ >> tзп выполнить практически не представляется возможным.

Коррелямция (корреляционная зависимость) -- статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин

Похожие статьи




Выполнение многократных наблюдений с последующим усреднением их результатов - Структурные методы повышения точности средств измерения

Предыдущая | Следующая