Kesalahan adalah penyimpangan hasil pengukuran dari nilai sebenarnya dari suatu besaran. Nilai sebenarnya hanya dapat ditentukan dengan melakukan banyak pengukuran. Dalam praktiknya, ini tidak mungkin untuk diterapkan.
Untuk analisis penyimpangan, nilai yang paling dekat dengan nilai sebenarnya dianggap sebagai nilai sebenarnya dari nilai yang diukur. Itu diperoleh dengan menggunakan instrumen dan metode pengukuran presisi tinggi. Untuk kenyamanan pengukuran, untuk memastikan kemungkinan menghilangkan penyimpangan, klasifikasi kesalahan yang berbeda digunakan. Pertimbangkan grup utama.
Metode ekspresi
Jika kita mengklasifikasikan kesalahan alat ukur atas dasar ini, kita dapat membedakan:
- Penyimpangan mutlak. Mereka dinyatakan dalam satuan kuantitas yang diukur.
- Penyimpangan relatif. Dinyatakan dengan rasio kesalahan mutlak dan hasil pengukuran atau nilai sebenarnya dari besaran yang diukur.
- Pengurangan penyimpangan. Ini adalah kesalahan relatif yang diungkapkanrasio deviasi absolut dari alat ukur dan nilai yang diambil sebagai indikator konstan di seluruh rentang pengukuran yang sesuai. Pilihannya didasarkan pada GOST 8.009-84.
Untuk banyak alat ukur, kelas akurasi ditetapkan. Kesalahan yang diberikan diperkenalkan karena nilai relatif mencirikan penyimpangan hanya pada titik tertentu pada skala dan tergantung pada parameter nilai yang diukur.
Kondisi dan sumber
Penyimpangan utama dan tambahan dibedakan dalam klasifikasi kesalahan menurut kriteria ini.
Yang pertama adalah kesalahan alat ukur dalam kondisi penggunaan normal. Penyimpangan utama disebabkan oleh ketidaksempurnaan fungsi konversi, ketidaksempurnaan sifat-sifat perangkat. Mereka mencerminkan perbedaan antara fungsi konversi aktual perangkat dalam kondisi normal dan fungsi nominal (ditetapkan dalam dokumen peraturan (kondisi teknis, standar, dll.)).
Kesalahan tambahan terjadi ketika nilai menyimpang dari nilai norma atau karena melampaui batas area yang dinormalisasi.
Kondisi Normal
Parameter normal berikut didefinisikan dalam dokumentasi normatif:
- Suhu udara 20±5 derajat
- Kelembaban relatif 65±15%.
- Tegangan jaringan 220±4, 4 V.
- Frekuensi daya 50±1Hz.
- Tidak ada medan magnet atau listrik.
- Posisi horizontal perangkat dengan deviasi ±2 derajat.
Kelas akurasi
Batas toleransi deviasi dapat dinyatakan dalam kesalahan relatif, absolut, atau tereduksi. Agar dapat memilih alat ukur yang paling cocok, perbandingan dibuat sesuai dengan karakteristik umum mereka - kelas akurasi. Sebagai aturan, itu adalah batas penyimpangan dasar dan tambahan yang diizinkan.
Kelas akurasi memungkinkan Anda memahami batasan kesalahan dari jenis alat ukur yang sama. Namun, itu tidak dapat dianggap sebagai indikator langsung dari keakuratan pengukuran yang dilakukan oleh masing-masing instrumen tersebut. Faktanya adalah bahwa faktor lain (kondisi, metode, dll.) juga mempengaruhi klasifikasi kesalahan pengukuran. Keadaan ini harus diperhitungkan ketika memilih alat ukur tergantung pada akurasi yang ditentukan untuk percobaan.
Nilai kelas akurasi tercermin dalam kondisi teknis, standar, atau dokumen peraturan lainnya. Parameter yang diperlukan dipilih dari kisaran standar. Misalnya, untuk perangkat elektromekanis, nilai berikut dianggap normatif: 0, 05, 0, 1, 0, 2, dll.
Mengetahui nilai kelas akurasi alat ukur, Anda dapat menemukan nilai deviasi absolut yang diizinkan untuk semua bagian rentang pengukuran. Indikator biasanya diterapkan langsung ke skala perangkat.
Sifat perubahan
Fitur ini digunakan dalam klasifikasi kesalahan sistematis. Penyimpangan ini tetapkonstan atau berubah menurut pola tertentu pada saat melakukan pengukuran. Alokasikan dalam klasifikasi ini dan jenis kesalahan yang bersifat sistematis. Ini termasuk: penyimpangan instrumental, subjektif, metodologis dan lainnya.
Jika kesalahan sistematis mendekati nol, situasi ini disebut benar.
Dalam klasifikasi kesalahan pengukuran dalam metrologi, penyimpangan acak juga dibedakan. Kejadian mereka tidak dapat diprediksi. Kesalahan acak tidak bertanggung jawab; mereka tidak dapat dikecualikan dari proses pengukuran. Kesalahan acak memiliki dampak yang signifikan terhadap hasil penelitian. Penyimpangan dapat dikurangi dengan pengukuran berulang dengan pemrosesan statistik berikutnya dari hasil. Dengan kata lain, nilai rata-rata yang diperoleh dari manipulasi berulang akan lebih mendekati parameter sebenarnya daripada yang diperoleh dari satu pengukuran. Ketika deviasi acak mendekati nol, mereka berbicara tentang konvergensi indikator alat pengukur.
Kelompok kesalahan lain dalam klasifikasi - meleset. Mereka terkait, sebagai suatu peraturan, dengan kesalahan yang dibuat oleh operator, atau tidak diperhitungkan pengaruh faktor eksternal. Kesalahan biasanya dikeluarkan dari hasil pengukuran, tidak diperhitungkan saat memproses data yang diterima.
Ketergantungan pada magnitudo
Penyimpangan mungkin tidak bergantung pada parameter yang diukur atau sebanding dengannya. Dengan demikian, dalam klasifikasi kesalahan dalam metrologi, aditif danpenyimpangan perkalian.
Yang terakhir ini juga disebut sebagai kesalahan sensitivitas. Penyimpangan aditif biasanya muncul karena pickup, getaran pada penyangga, gesekan, dan kebisingan. Kesalahan perkalian dikaitkan dengan ketidaksempurnaan penyesuaian bagian individu dari alat ukur. Ini, pada gilirannya, dapat disebabkan oleh berbagai alasan, termasuk fisik dan keusangan peralatan.
Normalisasi karakteristik
Ini dilakukan tergantung pada penyimpangan mana yang signifikan. Jika kesalahan aditif signifikan, batasnya dinormalisasi dalam bentuk pengurangan simpangan, jika perkalian, rumus besaran relatif dari perubahan digunakan.
Ini adalah metode normalisasi di mana kedua indikator sebanding, yaitu batas dari perbedaan utama yang diizinkan dinyatakan dalam rumus dua suku. Oleh karena itu, indikator kelas ketelitian juga terdiri dari 2 angka c dan d dalam persen yang dipisahkan oleh garis miring. Misalnya, 0.2/0.01. Angka pertama mencerminkan kesalahan relatif dalam kondisi normal. Indikator kedua mencirikan peningkatannya dengan peningkatan nilai X, yaitu mencerminkan pengaruh kesalahan aditif.
Dinamika perubahan indikator terukur
Dalam praktiknya, klasifikasi kesalahan digunakan, yang mencerminkan sifat perubahan kuantitas yang diukur. Ini melibatkan pemisahan penyimpangan:
- Untuk statis. Kesalahan seperti itu muncul ketika mengukur perlahan berubah atautidak berubah sama sekali.
- Dinamis. Mereka muncul ketika mengukur besaran fisika yang berubah dengan cepat dalam waktu.
Penyimpangan dinamis disebabkan oleh inersia perangkat.
Fitur memperkirakan penyimpangan
Pendekatan modern untuk analisis dan klasifikasi kesalahan didasarkan pada prinsip-prinsip yang memastikan kepatuhan dengan persyaratan untuk keseragaman pengukuran.
Untuk mencapai tujuan penilaian dan penelitian, penyimpangan digambarkan dengan menggunakan model (acak, instrumental, metodologis, dll). Ini mendefinisikan karakteristik yang dapat digunakan untuk mengukur sifat-sifat kesalahan. Dalam proses pengolahan informasi, perlu untuk menemukan perkiraan karakteristik tersebut.
Model dipilih dengan mempertimbangkan data pada sumbernya, termasuk yang diperoleh selama percobaan. Model dibagi menjadi non-deterministik (acak) dan deterministik. Yang terakhir, masing-masing, cocok untuk penyimpangan sistematis.
Model umum untuk galat acak adalah nilai yang mengimplementasikan fungsi distribusi probabilitas. Karakteristik penyimpangan dalam hal ini dibagi menjadi interval dan titik. Ketika menggambarkan kesalahan hasil pengukuran, parameter interval biasanya digunakan. Ini berarti bahwa batas-batas di mana penyimpangan dapat ditemukan didefinisikan sebagai sesuai dengan probabilitas tertentu. Dalam situasi seperti itu, batas-batasnya disebut keyakinan, dan probabilitas, masing-masing, keyakinan.
Karakteristik titik digunakan dalam kasus di mana tidak ada kebutuhan atau kemungkinan untuk memperkirakan batas kepercayaan deviasi.
Prinsip Evaluasi
Saat memilih perkiraan deviasi, ketentuan berikut digunakan:
- Parameter dan properti individu dari model yang dipilih dicirikan. Hal ini disebabkan fakta bahwa model deviasi memiliki struktur yang kompleks. Banyak parameter yang digunakan untuk menggambarkannya. Tekad mereka seringkali sangat sulit, dan dalam beberapa situasi bahkan tidak mungkin. Selain itu, dalam banyak kasus, deskripsi lengkap model berisi informasi yang berlebihan, sedangkan pengetahuan tentang karakteristik individu akan cukup untuk melaksanakan tugas dan mencapai tujuan eksperimen.
- Perkiraan penyimpangan ditentukan kira-kira. Keakuratan karakteristik konsisten dengan tujuan pengukuran. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa kesalahan hanya mencirikan zona ketidakpastian hasil dan akurasi akhirnya tidak diperlukan.
- Penyimpangan lebih baik dilebih-lebihkan daripada diremehkan. Dalam kasus pertama, kualitas pengukuran akan menurun, dalam kasus kedua, kemungkinan besar akan terjadi penyusutan total dari hasil yang diperoleh.
Perkirakan kesalahan sebelum atau sesudah pengukuran. Dalam kasus pertama, itu disebut apriori, dalam kasus kedua - a posteriori.
