Любое измерение имеет определенную погрешность какие ошибки называются систематическими

6.1
Классификация
систематических погрешностей

Напомним,
что систематической погрешностью
называется составляющая погрешности
измерения, остающаяся постоянной или
закономерно изменяющаяся при повторных
измерениях одной и той же величины.
Следовательно, исходя из определения,
по характеру проявления систематические
погрешности подразделяются на постоянные
и переменные.

Постоянные
систематические погрешности возникают,
например, при неправильной установке
начала отсчета, неправильной градуировке
средств измерений и остаются постоянными
по своему значению и знаку в течение
всего времени измерений.

Переменные
систематические погрешности в свою
очередь делятся на прогрессирующие,
периодические и изменяющиеся по сложному
закону.

Прогрессирующими
называются погрешности, которые в
процессе измерений постепенно убывают
или возрастают. Например, причинами
возникновения прогрессирующих
погрешностей могут быть разрядка
источников питания, старение резисторов,
конденсаторов, деформация механических
деталей и т.п.

Периодическими
называют погрешности, периодически
изменяющие значение и знак. В качестве
примера можно привести средства измерений
с круговой шкалой, стрелка которых при
измерении совершает несколько оборотов
(секундомеры, индикаторы часового типа
и т.п.). Периодическая погрешность в
показаниях
таких устройств возникает в тех случаях,
когда ось вращения стрелки не совпадает
с центром окружности шкалы. Другой
пример — наложение
гармонической помехи, источником которой
является напряжение сети, на измеряемое
с помощью вольтметра напряжение
постоянного тока.

Погрешности,
изменяющиеся
по сложному закону,
могут
быть выражены в
виде
кривой или в виде формулы. В качестве
примера можно привести погрешность
меры длины, возникающую при отклонении
температуры от нормальной, т.е. той, при
которой была определена длина меры. Эти
погрешности выражаются следующей
формулой: Δlt=(a·Δt+b·Δt2),
где Δlt
– погрешность меры длины, возникающая
при изменении температуры на Δt;
1H
– длина меры при нормальной температуре;
Δt
= tИ
– tH

отклонение температуры от нормальной;
tH
– нормальная температура; tИ
– температура при применении меры
длины; а, b
— коэффициенты, определенные при
проведении совместных измерений.

Наличие
систематических погрешностей устойчиво
искажает результаты измерений, а
отсутствие или близость их к нулю
определяет правильность
измерений.
Таким образом, задача определения
правильности измерений должна
предусматривать обнаружение, оценку и
уменьшение (либо полное исключение)
систематических погрешностей. Те
систематические погрешности, которые
остались в результатах измерений после
этих операций, называются неис-ключенными
остатками
систематических
погрешностей. Например, при измерении
сопротивления резистора вносится
поправка на влияние температуры.
Систематическая погрешность была бы
полностью устранена, если бы мы точно
знали температурные коэффициенты
резистора и температуру. И то, и другое
мы знаем с ограниченной точностью и
поэтому полностью данную погрешность
не устраним, останется ее неисключенный
остаток. Он может быть малым или большим,
это мы можем оценить, но его действительное
значение остается неизвестным. Тем не
менее эта остаточная погрешность имеет
какое-то определенное значение, остающееся
постоянным при повторных измерениях,
и поэтому является систематической.
Неисключенные остатки систематических
погрешностей при обработке результатов
наблюдений суммируются со случайными
погрешностями, т.е. они переходят при
суммировании в разряд случайных.

6.2
Способы
обнаружения и оценки систематических
погрешностей

Задача
обнаружения и оценки систематических
погрешностей относится к числу достаточно
сложных метрологических задач и не
всегда разрешима. Применяемые способы
обнаружения и оценки систематических
погрешностей можно условно разбить на
две группы: теоретические и экспериментальные.

Теоретические
способы
возможны
и эффективны тогда, когда известно или
может быть получено аналитическое
выражение для искомой погрешности на
основании определенной информации.
Характерным примером является обнаружение
и оценка методических погрешностей,
которые возникают при введении различных
упрощений и допущений (например,
методическая погрешность измерения
электрического сопротивления при помощи
амперметра и вольтметра, рассмотренная
выше).

Экспериментальные
способы
также
предполагают наличие определенной
априорной информации об исследуемых
погрешностях, но эта информация носит
лишь качественный характер. Обнаружение
и оценка систематических погрешностей
в таких случаях возможны после проведения
специальных экспериментальных
исследований и обработки их результатов.

Результаты
наблюдений, полученные при наличии
систематических погрешностей, называются
неисправленными
и
в отличие от исправленных (не содержащих
систематические погрешности) снабжены
штрихами при их обозначении: x1’,…,xn’.
Вычисленные в этих условиях средние
арифметические
значения
и отклонения от них результатов наблюдений
будем также называть неисправленными
и ставить штрихи у символов этих величин.
Таким образом,


(6.1)

Поскольку
неисправленные результаты наблюдений
включают в себя систематические
погрешности, сумму которых для каждого
i-ro
наблюдения будем обозначать через Δsi,
то их математическое ожидание не
совпадает с истинным значением измеряемой
величины и отличается от него на некоторую
величину Δs
, называемую систематической погрешностью
среднего арифметического. Действительно,

(6.2)

Случайные
отклонения результатов наблюдений от
средних арифметических отличаются от
неисправленных отклонений

(6.3)

Если
систематические погрешности постоянны,
т.е. Δsi
= Δs,
i
= 1, …, n,
то vi=vi
и
неисправленные отклонения могут быть
непосредственно использованы для оценки
рассеивания ряда наблюдений. В противном
случае необходимо предварительно
исправить отдельные результаты
наблюдений, введя в них так называемые
поправки,
равные
систематическим погрешностям по величине
и обратные по знаку:

qi=–Δsi.
(6.4)

Таким
образом, для нахождения исправленного
среднего арифметического и оценки его
рассеивания относительно истинного
значения измеряемой величины необходимо
обнаружить систематические погрешности
и исключить их путем введения поправок
или соответствующей каждому конкретному
случаю организации самого измерения.
Остановимся подробнее на некоторых
способах обнаружения систематических
погрешностей.

Постоянные
систематические погрешности, определяемые
при эксперименте, не влияют на значения
случайных отклонений результатов
наблюдений от средних арифметических,
поэтому никакая математическая обработка
результатов наблюдений не может привести
к их обнаружению. Анализ таких погрешностей
возможен только на основании некоторых
априорных знаний об этих погрешностях,
получаемых, например, при поверке средств
измерений. Измеряемая величина при
поверке обычно воспроизводится образцовой
мерой, действительное значение которой
известно. Поэтому разность между средним
арифметическим результатов наблюдения
и значением меры равна искомой
систематической погрешности.

Для
обнаружения постоянных систематических
погрешностей, зависящих от внешних
влияющих величин, необходимо изменять
значения этих влияющих величин. Если
средние арифметические результатов
наблюдений резко изменяются при изменении
влияющих величин, то данные результаты
содержат постоянную систематическую
погрешность, зависящую от влияющих
величин.

При
прогрессирующей систематической
погрешности последовательность
неисправленных отклонений результатов
наблюдений обнаруживает тенденцию к
возрастанию или убыванию. Если же в ряде
результатов наблюдений присутствует
периодическая систематическая
погрешность, то группы знаков «плюс»
и «минус» в последовательности
неисправленных отклонений результатов
наблюдений могут периодически сменять
друг друга, если, конечно, случайные
погрешности меньше систематических.

Одним из наиболее действенных способов
обнаружения систематических погрешностей
в ряде результатов наблюдений является
построение графика погрешности
неисправленных значений случайных
отклонений результатов наблюдений от
средних арифметических. Разумеется,
сделанные по результатам анализа таких
графиков выводы носят лишь качественный
характер и объективны лишь в тех случаях,
когда сопутствующие случайные погрешности
значительно меньше искомой систематической.

6.3
Способы
уменьшения систематических погрешностей

Так
как систематические погрешности являются
детерминированными величинами, уменьшение
или даже полное исключение их возможно
на всех этапах измерительного эксперимента.
Способы исключения систематических
погрешностей можно разделить на три
основные группы:

устранение
источников систематических погрешностей
до начала измерений (профилактика
систематических погрешностей);

исключение
систематических погрешностей в процессе
измерения с использованием специальных
методов (экспериментальное исключение
систематических погрешностей);

внесение
известных поправок в результат измерения
(исключение систематических погрешностей
математическим путем).

Рассмотрим эти
способы.

Устранение
источников систематических погрешностей
до начала измерений
.
Этот
способ исключения систематических
погрешностей является наиболее
рациональным, так как он полностью или
частично освобождает от необходимости
устранять погрешности в процессе
измерения или вычислять результат с
учетом поправок. Другими словами,
устранение источников систематических
погрешностей существенно упрощает и
ускоряет процесс измерения.

Способ
может включать в себя: выбор таких
методов, средств измерений, планов
проведения экспериментов, которые
обеспечивали бы минимальные систематические
погрешности; тщательную установку
нулевых показаний и калибровку средств
измерений; прогрев средств измерений
в течение времени, указанного в инструкции
по эксплуатации; применение при сборке
коротких
соединительных
проводов, а на сверхвысоких частотах —
коаксиальных кабелей; применение в
необходимых случаях экранирования и
термостатирования; правильное размещение
средства измерений (установка в рабочее
положение, размещение вдали от источников
тепла и электромагнитных полей и т.п.);
применение только предварительно
поверенных средств измерений и т.д.

Исключение
систематических погрешностей в процессе
измерений
.
Этот
способ является эффективным путем
исключения ряда систематических
погрешностей. При этом нет необходимости
применять какие-либо специальные
установки и приспособления. Как правило,
это методы измерений, позволяющие не
только исключать систематические
погрешности, но и оценить их.

Метод
замещения.
Этот
метод измерений является одной из
модификаций метода сравнения, которые
рассмотрены в 3.2.

Метод
компенсации погрешности по знаку
.
Этот
метод исключения систематических
погрешностей заключается в том, что
измерение проводят дважды так, чтобы
известная по природе, но неизвестная
по размеру погрешность входила в
результаты с противоположными знаками.
Погрешность исключается при вычислении
среднего значения. В алгебраической
форме это можно выразить следующим
образом.

Пусть x1 и x2 — результаты двух измерений;
Δs — систематическая погрешность, природа
которой известна, но неизвестно ее
значение; хд — значение измеряемой
величины, свободное от данной погрешности.
Тогда х1 = хд + Δs; x2 = хд — Δs. Среднее значение
равно

(6.5)

Этот
метод применяется ограниченно. Его
используют для исключения только
таких погрешностей, источники которых
имеют направленное действие.

Одним
из характерных примеров является
исключение погрешности, обусловленной
влиянием магнитного поля Земли. Для
этого используют средство
измерений,
о котором известно, что под действием
магнитного поля Земли в его показаниях
могут возникнуть систематические
погрешности.

Первое
измерение можно проводить, когда средство
измерений находится в любом положении.
Перед тем как выполнить второе измерение,
средство измерений поворачивают в
горизонтальной плоскости на 180 град.
Если в первом случае магнитное поле
Земли, складываясь с полем средства
измерений, вызывает положительную
погрешность, то при повороте его на 180
град магнитное поле Земли будет оказывать
противоположное действие и вызовет
отрицательную погрешность по размеру,
равную первой.

Пользуясь
методом компенсации погрешности по
знаку, можно исключить систематические
погрешности, вызванные явлениями
гистерезисного характера (магнитный
гистерезис в ферромагнитных материалах,
механический гистерезис в упругих
материалах и т.п.).

Метод
изменения знака входной величины.
Этот
метод основан на том, что величина и
знак систематической погрешности не
изменяются при смене знака измеряемой
величины на противоположный. Так же,
как и в предыдущем методе, измерения
проводятся дважды, и погрешность
исключается при вычислении среднего
значения разности двух показаний. В
алгебраической форме это можно выразить
следующим образом:

x1=xдs
; x2=
-xдs
;

(6.6)

Метод,
например, может применяться в компенсаторах
постоянного тока для
исключения погрешности от термо- и
контактных э.д.с. Здесь используется
то
обстоятельство, что знак термо- и
контактных э.д.с. не зависит от знака
измеряемого и питающего напряжений.

Метод
противопоставления
.
Этот
метод имеет большое сходство с методом
компенсации погрешности по знаку. Он
заключается в том, что измерения
проводят два
раза, причем так, чтобы причина, вызывающая
погрешность при первом измерении,
оказала противоположное действие на
результат второго.

В
качестве примера может служить взвешивание
на равноплечих весах (способ, предложенный
Гауссом для исключения погрешности
вследствие остаточной неравноплечести).

При
первом взвешивании массу Мх,
помещенную на одну чашку весов,
уравновешивают гирями с общей массой
M1,
помещенными на другую чашку. Тогда

,
(6.7)

где
l2/l1
— действительное отношение плеч.

Затем
взвешиваемую массу перемещают на ту
чашку, где находились гири, а гири — на
ту, где находилась масса. Так как отношение
плеч l2/l1
не точно равно единице, равновесие
нарушится и для уравновешивания массы
Мх
придется использовать гири с общей
массой М2:

.
(6.8)

Разделив равенство
(6.7) на выражение (6.8), получим

Mx=M1·M2
(6.9)

или,
если Ml
и М2
лишь немногим отличаются друг от друга,

.
(6.10)

Это выражение и равенство (6.5) одинаковы.
Однако равенство (6.5), получаемое для
метода компенсации погрешности по
знаку, точно отражает сущность исключения
погрешности. В данном же случае формула
является приближенной.

Если
сравнить оба метода в их математическом
выражении, то можно обнаружить, что в
способе компенсации погрешности по
знаку погрешность, подмостах
для измерения параметров электрических
цепей, главным образом, при измерении
электрического сопротивления на
постоянном токе.

Метод
периодических наблюдений.
В
случае
периодических погрешностей действенным
методом исключения последних является
метод периодических наблюдений,
основанный на наблюдениях четного числа
раз через полупериоды. Периодическая
погрешность изменяется по закону

Δs(t)
= A·sin(2·π·t/T),

(6.11)

где
Т — период изменения погрешности; t
— независимая переменная, от которой
зависит погрешность (время, угол поворота
стрелки прибора и т.п.).

Пусть
при t
= to
значение погрешности

Δs(t0)
= A·sin(2·π·t0/T).

Найдем
значение этой погрешности для t
= t0
+ Δt,
где интервал Δt
такой,
что Δs(t0
+ Δt)
= -Δs(t0).
Определим значение интервала Δt.
Имеем

2·π·(t0+Δt)/T=2·π·t0/T+π

откуда

2·π·Δt/T=π
и Δt=T/2
. (6.12)

В этом случае

s(t0)
+ Δs(t0
+ Δt)]
= 0 . (6.13)

Следовательно,
периодическая погрешность исключается,
если взять среднее из двух наблюдений,
произведенных одно за другим через
интервал, равный полупериоду независимой
переменной t,
определяющей значение периодической
погрешности. То же будет и для множества
пар подобного рода наблюдений.

Например,
применение этого метода в цифровых
вольтметрах постоянного тока с двухтактным
интегрированием позволяет высокую
помехозащищенность таких вольтметров,
Это достигается благодаря тому, что
время интегрирования измеряемого
напряжения равно четному числу
полупериодов помех от напряжения сети.

Метод
симметричных наблюдений. Используется
для исключения прогрессирующей
погрешности, которая изменяется по
линейному закону, например, пропорционально
времени.

Такой
характер имеет погрешность измерения
напряжения с помощью потенциометра,
если происходит заметное падение
напряжения источника, создающего рабочий
ток. Формально, если известно, что рабочий
ток потенциометра изменяется линейно
во времени, то для устранения возникающей
погрешности достаточно двух наблюдений,
выполненных с фиксацией времени после
регулировки рабочего тока по нормальному
элементу. Пусть

E1=Ux+k·t1
; E2=Ux+k·t2
, (6.14)

где
t1
и t2
— интервалы времени между регулировкой
рабочего тока и наблюдениями;

k
– коэффициент пропорциональности между
погрешностью измерения и временем, E1
и Е2
— результаты наблюдений.

Отсюда

.
(6.15)

Однако
при точных измерениях целесообразно
пользоваться более сложным алгоритмом,
который состоит в том, что несколько
наблюдений выполняют через равные
промежутки времени и затем вычисляют
средние арифметические симметрично
расположенных наблюдений.

Метод
рандомизации
.
Эффективным способом уменьшения
систематических погрешностей является
их рандомизация, т.е. перевод в случайные.
Пусть, например, имеется n
однотипных приборов с систематической
погрешностью одинакового происхождения.
Если для данного прибора эта погрешность
постоянна,
то от прибора к прибору она изменяется
случайным образом. Поэтому измерение
одной и той же величины всеми приборами
и усреднение результатов полученных
наблюдений позволяют значительно
уменьшить эту погрешность. Того же
эффекта можно добиться, изменяя методику
и условия эксперимента или те параметры,
от которых не зависит значение измеряемой
величины, но зависят систематические
погрешности ее измерения.

Внесение
известных поправок в результат измерения
.
Систематические
погрешности являются детерминированными
величинами, поэтому в принципе могут
быть вычислены и исключены из результатов
измерения. Для исправления результатов
наблюдений их складывают с поправками,
равными систематическим погрешностям
по величине и обратными им по знаку:

,
(6.16)

где
xi,
x’i
— соответственно исправленный и
неисправленный результаты наблюдений.

Иногда
результаты наблюдений умножают на
поправочные
множители

(η):

. (6.17)

ЛИТЕРАТУРА

1 Бурдун Г.Д., Марков
Б.Н. Основы метрологии: Учеб. пособие
для вузов.- М.: Изд-во стандартов, 1975.

2
Тюрин Н.И. Введение в метрологию: Учеб.
пособие. — М.: Изд-во стандартов, 1985.

3
Короткое В.П., Тайц Б.А. Основы метрологии
и теории точности измерительных
устройств: Учеб. пособие для вузов. — М.:
Изд-во стандартов, 1978.

4
Шишкин И.Ф. Метрология, стандартизация
и управление качеством: Учеб. пособие
для вузов. — М.: Изд-во стандартов, 1990.

5 Рабинович С.Г.
Погрешности измерений. — Л.: Энергия,
1978.

6
Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка
погрешностей результатов измерений. —
Л.: Энергоатомиздат, 1985.

4

Систематической погрешностью называется составляющая погрешности измерения, остающаяся постоянной или закономерно меняющаяся при повторных измерениях одной и той же величины. При этом предполагается, что систематические погрешности представляют собой определенную функцию неслучайных факторов, состав которых зависит от физических, конструкционных и технологических особенностей средств измерений, условий их применения, а также индивидуальных качеств наблюдателя. Сложные детерминированные закономерности, которым подчиняются систематические погрешности, определяются либо при создании средств измерений и комплектации измерительной аппаратуры, либо непосредственно при подготовке измерительного эксперимента и в процессе его проведения. Совершенствование методов измерения, использование высококачественных материалом, прогрессивная технология — все это позволяет на практике устранить систематические погрешности настолько, что при обработке результатов наблюдений с их наличием зачастую не приходится считаться.

Систематические погрешности принято классифицировать в зависимости от причин их возникновения и по характеру их проявления при измерениях.

В зависимости от причин возникновения рассматриваются четыре вида систематических погрешностей.

1. Погрешности метода, или теоретические погрешности, проистекающие от ошибочности или недостаточной разработки принятой теории метода измерений в целом или от допущенных упрощений при проведении измерений.

Погрешности метода возникают также при экстраполяции свойства, измеренного на ограниченной части некоторого объекта, на весь объект, если последний не обладает однородностью измеряемого свойства. Так, считая диаметр цилиндрического вала равным результату, полученному при измерении в одном сечении и в одном направлении, мы допускаем систематическую погрешность, полностью определяемую отклонениями формы исследуемого вала. При определении плотности вещества по измерениям массы и объема некоторой пробы возникает систематическая погрешность, если проба содержала некоторое количество примесей, а результат измерения принимается за характеристику данного вещества -вообще.

К погрешностям метода следует отнести также те погрешности, которые возникают вследствие влияния измерительной аппаратуры на измеряемые свойства объекта. Подобные явления возникают, например, при измерении длин, когда измерительное усилие используемых приборов достаточно велико, при регистрации быстропротекаюших процессов недостаточно быстродействующей аппаратурой, при измерениях температур жидкостными или газовыми термометрами и т.д.

2. Инструментальные погрешности, зависящие от погрешностей применяемых средств измерений.. Среди инструментальных погрешностей в отдельную группу выделяются погрешности схемы, не связанные с неточностью изготовления средств измерения и обязанные своим происхождением самой структурной схеме средств измерений. Исследование инструментальных погрешностей является предметом специальной дисциплины — теории точности измерительных устройств.

3.   Погрешности, обусловленные неправильной установкой и взаимным расположением средств измерения, являющихся частью единого комплекса, несогласованностью их характеристик, влиянием внешних температурных, гравитационных, радиационных и других полей, нестабильностью источников питания, несогласованностью входных и выходных параметров электрических цепей приборов и т.д.

4. Личные погрешности, обусловленные индивидуальными особенностями наблюдателя. Такого рода погрешности вызываются, например, запаздыванием или опережением при регистрации сигнала, неправильным отсчетом десятых долей деления шкалы, асимметрией, возникающей при установке штриха посередине между двумя рисками.

По характеру своего поведения в процессе измерения систематические погрешности подразделяются на постоянные и переменные.

Постоянные систематические погрешности возникают, например, при неправильной установке начала отсчета, неправильной градуировке и юстировке средств измерения и остаются постоянными при всех повторных наблюдениях. Поэтому, если уж они возникли, их очень трудно обнаружить в результатах наблюдений.

Среди переменных систематических погрешностей принято выделять прогрессивные и периодические.

Прогрессивная погрешность возникает, например, при взвешивании, когда одно из коромысел весов находится ближе к источнику тепла, чем другое, поэтому быстрее нагревается и

удлиняется. Это приводит к систематическому сдвигу начала отсчета и к монотонному изменению показаний весов.

Периодическая погрешность присуща измерительным приборам с круговой шкалой, если ось вращения указателя не совпадает с осью шкалы.

Все остальные виды систематических погрешностей принято называть погрешностями, изменяющимися по сложному закону.

В тех случаях, когда при создании средств измерений, необходимых для данной измерительной установки, не удается устранить влияние систематических погрешностей, приходится специально организовывать измерительный процесс и осуществлять математическую обработку результатов. Методы борьбы с систематическими погрешностями заключаются в их обнаружении и последующем исключении путем полной или частичной компенсации. Основные трудности, часто непреодолимые, состоят именно в обнаружении систематических погрешностей, поэтому иногда приходится довольствоваться приближенным их анализом.

Способы обнаружения систематических погрешностей. Результаты наблюдений, полученные при наличии систематических погрешностей, будем называть неисправленными и в отличие от исправленных снабжать штрихами их обозначения (например, Х1, Х2 и т.д.). Вычисленные в этих условиях средние арифметические значения и отклонения от результатов наблюдений будем также называть неисправленными и ставить штрихи у символов этих величин. Таким образом,

Поскольку неисправленные результаты наблюдений включают в себя систематические погрешности, сумму которых для каждого /-го наблюдения будем обозначать через 8., то их математическое ожидание не совпадает с истинным значением измеряемой величины и отличается от него на некоторую величину 0, называемую систематической погрешностью неисправленного среднего арифметического. Действительно,

Если систематические погрешности постоянны, т.е. 0/ = 0, /=1,2, …, п, то неисправленные отклонения могут быть непосредственно использованы для оценки рассеивания ряда наблюдений. В противном случае необходимо предварительно исправить отдельные результаты измерений, введя в них так называемые поправки, равные систематическим погрешностям по величине и обратные им по знаку:

q = -Oi.

Таким образом, для нахождения исправленного среднего арифметического и оценки его рассеивания относительно истинного значения измеряемой величины необходимо обнаружить систематические погрешности и исключить их путем введения поправок или соответствующей каждому конкретному случаю организации самого измерения. Остановимся подробнее на некоторых способах обнаружения систематических погрешностей.

Постоянные систематические погрешности не влияют на значения случайных отклонений результатов наблюдений от средних арифметических, поэтому никакая математическая обработка результатов наблюдений не может привести к их обнаружению. Анализ таких погрешностей возможен только на основании некоторых априорных знаний об этих погрешностях, получаемых, например, при поверке средств измерений. Измеряемая величина при поверке обычно воспроизводится образцовой мерой, действительное значение которой известно. Поэтому разность между средним арифметическим результатов наблюдения и значением меры с точностью, определяемой погрешностью аттестации меры и случайными погрешностями измерения, равна искомой систематической погрешности.

Одним из наиболее действенных способов обнаружения систематических погрешностей в ряде результатов наблюдений является построение графика последовательности неисправленных значений случайных отклонений результатов наблюдений от средних арифметических.

Рассматриваемый способ обнаружения постоянных систематических погрешностей можно сформулировать следующим образом: если неисправленные отклонения результатов наблюдений резко изменяются при изменении условий наблюдений, то данные результаты содержат постоянную систематическую погрешность, зависящую от условий наблюдений.

Систематические погрешности являются детерминированными величинами, поэтому в принципе всегда могут быть вычислены и исключены из результатов измерений. После исключения систематических погрешностей получаем исправленные средние арифметические и исправленные отклонения результатов наблюдении, которые позволяют оценить степень рассеивания результатов.

Для исправления результатов наблюдений их складывают с поправками, равными систематическим погрешностям по величине и обратными им по знаку. Поправку определяют экспериментально при поверке приборов или в результате специальных исследований, обыкновенно с некоторой ограниченной точностью.

Поправки могут задаваться также в виде формул, по которым они вычисляются для каждого конкретного случая. Например, при измерениях и поверках с помощью образцовых манометров следует вводить поправки к их показаниям на местное значение ускорения свободного падения

где Р — измеряемое давление.

Введением поправки устраняется влияние только одной вполне определенной систематической погрешности, поэтому в результаты измерения зачастую приходится вводить очень большое число поправок. При этом вследствие ограниченной точности определения поправок накапливаются случайные погрешности и дисперсия результата измерения увеличивается.

Систематическая погрешность, остающаяся после введения поправок на ее наиболее существенные составляющие включает в себя ряд элементарных составляющих, называемых неисключенными остатками систематической погрешности. К их числу относятся погрешности:

•   определения поправок;

•   зависящие от точности измерения влияющих величин, входящих в формулы для определения поправок;

•   связанные с колебаниями влияющих величин (температуры окружающей среды, напряжения питания и т.д.).

Перечисленные погрешности малы, и поправки на них не вводятся.

Систематические погрешности при повторных измерениях остаются постоянными или изменяются по определенному закону.

Когда судят о погрешности, подразумевают не значение, а интервал значений, в котором с заданной вероятностью находится истинное значение. Поэтому говорят об оценке погрешности. Если бы погрешность оказалась измеренной, т.е. стали бы известны её знак и значение, то её можно было бы исключить из действительного значения измеряемой физической величины и получить истинное значение.

Для получения результатов, минимально отличающихся от истинного значения измеряемой физической величины, проводят многократные наблюдения и проводят математическую обработку полученного массива с целью определения и минимизации случайной составляющей погрешности.

Минимизация систематической погрешности в процессе наблюдений выполняется следующими методами: метод замещения (состоит в замещении измеряемой величины мерой), метод противопоставления (состоит в двух поочерёдных измерениях при замене местами меры и измеряемого объекта), метод компенсации погрешности по знаку (состоит в двух поочерёдных измерениях, при которых влияющая величина становится противоположной).

При многократных наблюдениях возможно апостериорное (после выполнения наблюдений) исключение систематической погрешности в результате анализа рядов наблюдений. Рассмотрим графический анализ. При этом результаты последовательных наблюдений представляются функцией времени либо ранжируются в порядке возрастания погрешности.

Рассмотрим временную зависимость. Будем проводить наблюдения через одинаковые интервалы времени. Результаты последовательных наблюдений являются случайной функцией времени. В серии экспериментов, состоящих из ряда последовательных наблюдений, получаем одну реализацию этой функции. При повторении серии получаем новую реализацию, отличающуюся от первой.

Реализации отличаются преимущественно из-за влияния факторов, определяющих случайную погрешность, а факторы, определяющие систематическую погрешность, одинаково проявляются для соответствующих моментов времени в каждой реализации. Значение, соответствующее каждому моменту времени, называется сечением случайной функции времени. Для каждого сечения можно найти среднее по всем реализациям значение. Очевидно, что эта составляющая и определяет систематическую погрешность. Если через значения систематической погрешности для всех моментов времени провести плавную кривую, то она будет характеризовать временную закономерность изменения погрешности. Зная закономерность изменения, можем определить поправку для исключения систематической погрешности. После исключения систематической погрешности получаем «исправленный ряд результатов наблюдений».

Известен ряд способов исключения систематических погрешностей, которые условно можно разделить па 4 основные группы:

  •  устранение источников погрешностей до начала измерений;
  •  исключение почетностей в процессе измерения способами замещения, компенсации погрешностей по знаку, противопоставления, симметричных наблюдений;
  •  внесение известных поправок в результат измерения (исключение погрешностей начислением);
  •  оценка границ систематических погрешностей, если их нельзя ис­ключить.

По характеру проявления систематические погрешности подразделяют на постоянные, прогрессивные и периодические.

Постоянные систематические погрешности сохраняют свое значение в течение всего времени измерений (например, погрешность в градуировке шкалы прибора переносится на все результаты измерений).

Прогрессивные погрешности – погрешности, которые в процессе из­мерении подрастают или убывают (например, погрешности, возникающие вследствие износа контактирующих деталей средств измерения).

И группу систематических погрешностей можно отнести: инструментальные погрешности; погрешности из-за неправильной установки измерительного устройства; погрешности, возникающие вследствие внешних влияний; погрешности метода измерения (теоретические погрешности); субъективные погрешности.

Свойства физического объекта (явления, процесса) определяются набором
количественных характеристик — физических величин.
Как правило, результат измерения представляет
собой число, задающее отношение измеряемой величины к некоторому эталону.
Сравнение с эталоном может быть как
прямым (проводится непосредственно
экспериментатором), так и косвенным (проводится с помощью некоторого
прибора, которому экспериментатор доверяет).
Полученные таким образом величины имеют размерность, определяемую выбором эталона.

Замечание. Результатом измерения может также служить количество отсчётов некоторого
события, логическое утверждение (да/нет) или даже качественная оценка
(сильно/слабо/умеренно). Мы ограничимся наиболее типичным для физики случаем,
когда результат измерения может быть представлен в виде числа или набора чисел.

Взаимосвязь между различными физическими величинами может быть описана
физическими законами, представляющими собой идеализированную
модель действительности. Конечной целью любого физического
эксперимента (в том числе и учебного) является проверка адекватности или
уточнение параметров таких моделей.

1.1 Результат измерения

Рассмотрим простейший пример: измерение длины стержня
с помощью линейки. Линейка проградуирована производителем с помощью
некоторого эталона длины — таким образом, сравнивая длину
стержня с ценой деления линейки, мы выполняем косвенное сравнение с
общепринятым стандартным эталоном.

Допустим, мы приложили линейку к стержню и увидели на шкале некоторый результат
x=xизм. Можно ли утверждать, что xизм — это длина
стержня?

Во-первых, значение x не может быть задано точно, хотя бы
потому, что оно обязательно округлено до некоторой значащей
цифры: если линейка «обычная», то у неё
есть цена деления; а если линейка, к примеру, «лазерная»
— у неё высвечивается конечное число значащих цифр
на дисплее.

Во-вторых, мы никак не можем быть уверенны, что длина стержня на
самом деле
такова хотя бы с точностью до ошибки округления. Действительно,
мы могли приложить линейку не вполне ровно; сама линейка могла быть
изготовлена не вполне точно; стержень может быть не идеально цилиндрическим
и т.п.

И, наконец, если пытаться хотя бы гипотетически переходить к бесконечной
точности измерения, теряет смысл само понятие «длины стержня». Ведь
на масштабах атомов у стержня нет чётких границ, а значит говорить о его
геометрических размерах в таком случае крайне затруднительно!

Итак, из нашего примера видно, что никакое физическое измерение не может быть
произведено абсолютно точно, то есть
у любого измерения есть погрешность.

Замечание. Также используют эквивалентный термин ошибка измерения
(от англ. error). Подчеркнём, что смысл этого термина отличается от
общеупотребительного бытового: если физик говорит «в измерении есть ошибка»,
— это не означает, что оно неправильно и его надо переделать.
Имеется ввиду лишь, что это измерение неточно, то есть имеет
погрешность.

Количественно погрешность можно было бы определить как разность между
измеренным и «истинным» значением длины стержня:
δ⁢x=xизм-xист. Однако на практике такое определение
использовать нельзя: во-первых, из-за неизбежного наличия
погрешностей «истинное» значение измерить невозможно, и во-вторых, само
«истинное» значение может отличаться в разных измерениях (например, стержень
неровный или изогнутый, его торцы дрожат из-за тепловых флуктуаций и т.д.).
Поэтому говорят обычно об оценке погрешности.

Об измеренной величине также часто говорят как об оценке, подчеркивая,
что эта величина не точна и зависит не только от физических свойств
исследуемого объекта, но и от процедуры измерения.

Замечание. 
Термин оценка имеет и более формальное значение. Оценкой называют результат процедуры получения значения параметра или параметров физической модели, а также иногда саму процедуру. Теория оценок является подразделом математической статистики. Некоторые ее положения изложены в главе 3, но для более серьезного понимания следует обратиться к [5].

Для оценки значения физической величины корректно использовать
не просто некоторое фиксированное число xизм, а интервал (или
диапазон) значений, в пределах которого может лежать её
«истинное» значение. В простейшем случае этот интервал
может быть записан как

где δ⁢x — абсолютная величина погрешности.
Эта запись означает, что исследуемая величина лежит в интервале
x∈(xизм-δ⁢x;xизм+δ⁢x)
с некоторой достаточно большой долей вероятности (более подробно о
вероятностном содержании интервалов см. п. 2.2).
Для наглядной оценки точности измерения удобно также использовать
относительную величину погрешности:

Она показывает, насколько погрешность мала по сравнению с
самой измеряемой величиной (её также можно выразить в процентах:
ε=δ⁢xx⋅100%).

Пример. Штангенциркуль —
прибор для измерения длин с ценой деления 0,1⁢мм. Пусть
диаметр некоторой проволоки равен 0,37 мм. Считая, что абсолютная
ошибка составляет половину цены деления прибора, результат измерения
можно будет записать как d=0,40±0,05⁢мм (или
d=(40±5)⋅10-5⁢м).
Относительная погрешность составляет ε≈13%, то
есть точность измерения весьма посредственная — поскольку
размер объекта близок к пределу точности прибора.

О необходимости оценки погрешностей.

Измерим длины двух стержней x1 и x2 и сравним результаты.
Можно ли сказать, что стержни одинаковы или различны?

Казалось бы,
достаточно проверить, справедливо ли x1=x2. Но никакие
два результата измерения не равны друг другу с абсолютной точностью! Таким
образом, без указания погрешности измерения ответ на этот вопрос дать
невозможно.

С другой стороны, если погрешность δ⁢x известна, то можно
утверждать, что если измеренные длины одинаковы
в пределах погрешности опыта, если |x2-x1|<δ⁢x
(и различны в противоположном случае).

Итак, без знания погрешностей невозможно сравнить между собой никакие
два измерения, и, следовательно, невозможно сделать никаких
значимых выводов по результатам эксперимента: ни о наличии зависимостей
между величинами, ни о практической применимости какой-либо теории,
и т. п. В связи с этим задача правильной оценки погрешностей является крайне
важной, поскольку существенное занижение или завышение значения погрешности
(по сравнению с реальной точностью измерений) ведёт к неправильным выводам.

В физическом эксперименте (в том числе лабораторном практикуме) оценка
погрешностей должна проводиться всегда
(даже когда составители задания забыли упомянуть об этом).

1.2 Многократные измерения

Проведём серию из n одинаковых (однотипных) измерений одной
и той же физической величины (например, многократно приложим линейку к стержню) и получим
ряд значений

Что можно сказать о данном наборе чисел и о длине стержня?
И можно ли увеличивая число измерений улучшить конечный результат?

Если цена деления самой линейки достаточно мала, то как нетрудно убедиться
на практике, величины {xi} почти наверняка окажутся
различными. Причиной тому могут быть
самые разные обстоятельства, например: у нас недостаточно остроты
зрения и точности рук, чтобы каждый раз прикладывать линейку одинаково;
стенки стержня могут быть слегка неровными; у стержня может и не быть
определённой длины, например, если в нём возбуждены звуковые волны,
из-за чего его торцы колеблются, и т. д.

В такой ситуации результат измерения интерпретируется как
случайная величина, описываемая некоторым вероятностным законом
(распределением).
Подробнее о случайных величинах и методах работы с ними см. гл. 2.

По набору результатов 𝐱 можно вычислить их среднее арифметическое:

⟨x⟩=x1+x2+…+xnn≡1n⁢∑i=1nxi. (1.1)

Это значение, вычисленное по результатам конечного числа n измерений,
принято называть выборочным средним. Здесь и далее для обозначения
выборочных средних будем использовать угловые скобки.

Кроме среднего представляет интерес и то, насколько сильно варьируются
результаты от опыта к опыту. Определим отклонение каждого измерения от среднего как

Разброс данных относительно среднего принято характеризовать
среднеквадратичным отклонением:

s=Δ⁢x12+Δ⁢x22+…+Δ⁢xn2n=1n⁢∑i=1nΔ⁢xi2 (1.2)

или кратко

Значение среднего квадрата отклонения s2 называют
выборочной дисперсией.

Будем увеличивать число измерений n (n→∞). Если объект измерения и методика
достаточно стабильны, то отклонения от среднего Δ⁢xi будут, во-первых,
относительно малы, а во-вторых, положительные и отрицательные отклонения будут
встречаться примерно одинаково часто. Тогда при вычислении (1.1)
почти все отклонения Δ⁢xi скомпенсируются и можно ожидать,
что выборочное среднее при n≫1 будет стремиться к некоторому пределу:

Тогда предельное значение x¯ можно отождествить с «истинным» средним
для исследуемой величины.

Предельную величину среднеквадратичного отклонения при n→∞
обозначим как

Замечание. В общем случае указанные пределы могут и не существовать. Например, если измеряемый параметр
меняется во времени или в результате самого измерения, либо испытывает слишком большие
случайные скачки и т. п. Такие ситуации требуют особого рассмотрения и мы на них не
останавливаемся.


Замечание. Если n мало (n<10), для оценки среднеквадратичного отклонения
математическая статистика рекомендует вместо формулы (1.3) использовать
исправленную формулу (подробнее см. п. 5.2):



sn-12=1n-1⁢∑i=1nΔ⁢xi2,

(1.4)


где произведена замена n→n-1. Величину sn-1
часто называют стандартным отклонением.

Итак, можно по крайней мере надеяться на то, что результаты небольшого числа
измерений имеют не слишком большой разброс, так что величина ⟨x⟩
может быть использована как приближенное значение (оценка) истинного значения
⟨x⟩≈x¯,
а увеличение числа измерений позволит уточнить результат.

Многие случайные величины подчиняются так называемому нормальному закону
распределения (подробнее см. Главу 2). Для таких величин
могут быть строго доказаны следующие свойства:

  • при многократном повторении эксперимента бо́льшая часть измерений
    (∼68%) попадает в интервал x¯-σ<x<x¯+σ
    (см. п. 2.2).

  • выборочное среднее значение ⟨x⟩ оказывается с большей
    вероятностью ближе к истинному значению x¯, чем каждое из измерений
    {xi} в отдельности. При этом ошибка вычисления среднего
    убывает пропорционально корню из числа опытов n
    (см. п. 2.4).


Упражнение. Показать, что



s2=⟨x2⟩-⟨x⟩2.

(1.5)


то есть дисперсия равна разности среднего значения квадрата
⟨x2⟩=1n⁢∑i=1nxi2
и квадрата среднего ⟨x⟩2=(1n⁢∑i=1nxi)2.

1.3 Классификация погрешностей

Чтобы лучше разобраться в том, нужно ли многократно повторять измерения,
и в каком случае это позволит улучшить результаты опыта,
проанализируем источники и виды погрешностей.

В первую очередь, многократные измерения позволяют проверить
воспроизводимость результатов: повторные измерения в одинаковых
условиях, должны давать близкие результаты. В противном случае
исследование будет существенно затруднено, если вообще возможно.
Таким образом, многократные измерения необходимы для того,
чтобы убедиться как в надёжности методики, так и в существовании измеряемой
величины как таковой.

При любых измерениях возможны грубые ошибки — промахи
(англ. miss). Это «ошибки» в стандартном
понимании этого слова — возникающие по вине экспериментатора
или в силу других непредвиденных обстоятельств (например, из-за сбоя
аппаратуры). Промахов, конечно, нужно избегать, а результаты таких
измерений должны быть по возможности исключены из рассмотрения.

Как понять, является ли «аномальный» результат промахом? Вопрос этот весьма
непрост. В литературе существуют статистические
критерии отбора промахов, которыми мы, однако, настоятельно не рекомендуем
пользоваться (по крайней мере, без серьезного понимания последствий
такого отбора). Отбрасывание аномальных данных может, во-первых, привести
к тенденциозному искажению результата исследований, а во-вторых, так
можно упустить открытие неизвестного эффекта. Поэтому при научных
исследованиях необходимо максимально тщательно проанализировать причину
каждого промаха, в частности, многократно повторив эксперимент. Лишь
только если факт и причина промаха установлены вполне достоверно,
соответствующий результат можно отбросить.

Замечание. Часто причины аномальных отклонений невозможно установить на этапе
обработки данных, поскольку часть информации о проведении измерений к этому моменту
утеряна. Единственным способ борьбы с этим — это максимально подробное описание всего
процесса измерений в лабораторном журнале. Подробнее об этом
см. п. 4.1.1.

При многократном повторении измерении одной и той же физической величины
погрешности могут иметь систематический либо случайный
характер. Назовём погрешность систематической, если она повторяется
от опыта к опыту, сохраняя свой знак и величину, либо закономерно
меняется в процессе измерений. Случайные (или статистические)
погрешности меняются хаотично при повторении измерений как по величине,
так и по знаку, и в изменениях не прослеживается какой-либо закономерности.

Кроме того, удобно разделять погрешности по их происхождению. Можно
выделить

  • инструментальные (или приборные) погрешности,
    связанные с несовершенством конструкции (неточности, допущенные при
    изготовлении или вследствие старения), ошибками калибровки или ненормативными
    условиями эксплуатации измерительных приборов;

  • методические погрешности, связанные с несовершенством
    теоретической модели явления (использование приближенных формул и
    моделей явления) или с несовершенством методики измерения (например,
    влиянием взаимодействия прибора и объекта измерения на результат измерения);

  • естественные погрешности, связанные со случайным
    характером
    измеряемой физической величины — они являются не столько
    «ошибками» измерения, сколько характеризуют
    природу изучаемого объекта или явления.

Замечание. Разделение погрешностей на систематические и случайные
не является однозначным и зависит от постановки опыта. Например, производя
измерения не одним, а несколькими однотипными приборами, мы переводим
систематическую приборную ошибку, связанную с неточностью шкалы и
калибровки, в случайную. Разделение по происхождению также условно,
поскольку любой прибор подвержен воздействию «естественных»
случайных и систематических ошибок (шумы и наводки, тряска, атмосферные
условия и т. п.), а в основе работы прибора всегда лежит некоторое
физическое явление, описываемое не вполне совершенной теорией.

1.3.1 Случайные погрешности

Случайный характер присущ большому количеству различных физических
явлений, и в той или иной степени проявляется в работе всех без исключения
приборов. Случайные погрешности обнаруживаются просто при многократном
повторении опыта — в виде хаотичных изменений (флуктуаций)
значений {xi}.

Если случайные отклонения от среднего в большую или меньшую стороны
примерно равновероятны, можно рассчитывать, что при вычислении среднего
арифметического (1.1) эти отклонения скомпенсируются,
и погрешность результирующего значения ⟨x⟩ будем меньше,
чем погрешность отдельного измерения.

Случайные погрешности бывают связаны, например,

  • с особенностями используемых приборов: техническими
    недостатками
    (люфт в механических приспособлениях, сухое трение в креплении стрелки
    прибора), с естественными (тепловой и дробовой шумы в электрических
    цепях, тепловые флуктуации и колебания измерительных устройств из-за
    хаотического движения молекул, космическое излучение) или техногенными
    факторами (тряска, электромагнитные помехи и наводки);

  • с особенностями и несовершенством методики измерения (ошибка
    при отсчёте по шкале, ошибка времени реакции при измерениях с секундомером);

  • с несовершенством объекта измерений (неровная поверхность,
    неоднородность состава);

  • со случайным характером исследуемого явления (радиоактивный
    распад, броуновское движение).

Остановимся несколько подробнее на двух последних случаях. Они отличаются
тем, что случайный разброс данных в них порождён непосредственно объектом
измерения. Если при этом приборные погрешности малы, то «ошибка»
эксперимента возникает лишь в тот момент, когда мы по своей
воле
совершаем замену ряда измеренных значений на некоторое среднее
{xi}→⟨x⟩. Разброс данных при этом
характеризует не точность измерения, а сам исследуемый объект или
явление. Однако с математической точки зрения приборные и
«естественные»
погрешности неразличимы — глядя на одни только
экспериментальные данные невозможно выяснить, что именно явилось причиной
их флуктуаций: сам объект исследования или иные, внешние причины.
Таким образом, для исследования естественных случайных процессов необходимо
сперва отдельно исследовать и оценить случайные инструментальные погрешности
и убедиться, что они достаточно малы.

1.3.2 Систематические погрешности

Систематические погрешности, в отличие от случайных, невозможно обнаружить,
исключить или уменьшить просто многократным повторением измерений.
Они могут быть обусловлены, во-первых, неправильной работой приборов
(инструментальная погрешность), например, сдвигом нуля отсчёта
по шкале, деформацией шкалы, неправильной калибровкой, искажениями
из-за не нормативных условий эксплуатации, искажениями из-за износа
или деформации деталей прибора, изменением параметров прибора во времени
из-за нагрева и т.п. Во-вторых, их причиной может быть ошибка в интерпретации
результатов (методическая погрешность), например, из-за использования
слишком идеализированной физической модели явления, которая не учитывает
некоторые значимые факторы (так, при взвешивании тел малой плотности
в атмосфере необходимо учитывать силу Архимеда; при измерениях в электрических
цепях может быть необходим учет неидеальности амперметров и вольтметров
и т. д.).

Систематические погрешности условно можно разделить на следующие категории.

  1. 1.

    Известные погрешности, которые могут быть достаточно точно вычислены
    или измерены. При необходимости они могут быть учтены непосредственно:
    внесением поправок в расчётные формулы или в результаты измерений.
    Если они малы, их можно отбросить, чтобы упростить вычисления.

  2. 2.

    Погрешности известной природы, конкретная величина которых неизвестна,
    но максимальное значение вносимой ошибки может быть оценено теоретически
    или экспериментально. Такие погрешности неизбежно присутствуют в любом
    опыте, и задача экспериментатора — свести их к минимуму,
    совершенствуя методики измерения и выбирая более совершенные приборы.

    Чтобы оценить величину систематических погрешностей опыта, необходимо
    учесть паспортную точность приборов (производитель, как правило, гарантирует,
    что погрешность прибора не превосходит некоторой величины), проанализировать
    особенности методики измерения, и по возможности, провести контрольные
    опыты.

  3. 3.

    Погрешности известной природы, оценка величины которых по каким-либо
    причинам затруднена (например, сопротивление контактов при подключении
    электронных приборов). Такие погрешности должны быть обязательно исключены
    посредством модификации методики измерения или замены приборов.

  4. 4.

    Наконец, нельзя забывать о возможности существования ошибок, о
    которых мы не подозреваем, но которые могут существенно искажать результаты
    измерений. Такие погрешности самые опасные, а исключить их можно только
    многократной независимой проверкой измерений, разными методами
    и в разных условиях.

В учебном практикуме учёт систематических погрешностей ограничивается,
как правило, паспортными погрешностями приборов и теоретическими поправками
к упрощенной модели исследуемого явления.

Точный учет систематической ошибки возможен только при учете специфики конкретного эксперимента. Особенное внимание надо обратить на зависимость (корреляцию) систематических смещений при повторных измерениях. Одна и та же погрешность в разных случаях может быть интерпретирована и как случайная, и как систематическая.


Пример. 
Калибровка электромагнита производится при помощи внесения в него датчика Холла или другого измерителя магнитного потока. При последовательных измерениях с разными токами (и соотственно полями в зазоре) калибровку можно учитыать двумя различными способами:




Измерить значение поля для разных токов, построить линейную калибровочную кривую и потом использовать значения, восстановленные по этой кривой для вычисления поля по току, используемому в измерениях.



Для каждого измерения проводить допольнительное измерения поля и вообще не испльзовать значения тока.


В первом случае погрешность полученного значения будет меньше, поскльку при проведении прямой, отдельные отклонения усреднятся. При этом погрешность измерения поля будет носить систематический харрактер и при обработке данных ее надо будет учитывать в последний момент. Во втором случае погрешность будет носить статистический (случайный) харрактер и ее надо будет добавить к погрешности каждой измеряемой точки. При этом сама погрешность будет больше. Выбор той или иной методики зависит от конретной ситуации. При большом количестве измерений, второй способ более надежный, поскольку статистическая ошибка при усреднении уменьшается пропорционально корню из количества измерений. Кроме того, такой способ повзоляет избежать методической ошибки, связанной с тем, что зависимость поля от тока не является линейной.


Пример. 
Рассмотрим измерение напряжения по стрелочному вольтметру. В показаниях прибора будет присутствовать три типа погрешности:


1.

Статистическая погрешность, связанная с дрожанием стрелки и ошибкой визуального наблюдения, примерно равная половине цены деления.

2.

Систематическая погрешность, связанная с неправильной установкой нуля.

3.

Систематическая погрешность, связанная с неправильным коэффициентом пропорциональности между напряжением и отклонением стрелки. Как правило приборы сконструированы таким образом, чтобы максимальное значение этой погрешности было так же равно половине цены деления (хотя это и не гарантируется).


Любая процедура измерения вне зависимости от условий, в которых она проводится, сопряжена с погрешностями. Они представляют собой отклонения, искажающие представление о реальном значении величины.

систематическая погрешность это

Источники погрешностей

Отклонения возникают по самым разным причинам. К основным следует отнести:

  • Несовершенство конструкций измерительных средств или неточность их изготовления.
  • Несоблюдение правил при проведении процедуры.
  • Человеческий фактор.
  • Несовершенство методов и пр.

Классификация отклонений

В процессе измерения могут возникать систематические и случайные погрешности.

Систематические отклонения классифицируют по разным основаниям. В частности, в зависимости от характера проявления, их разделяют на периодические, постоянные и прогрессивные погрешности.

Также могут появиться грубые погрешности или промахи. Они возникают вследствие:

  • Ошибок специалиста.
  • Внезапного изменения условий измерения.
  • Неисправности оборудования и пр.

систематические и случайные погрешности

Систематические погрешности

Эти отклонения, как правило, можно изучить до начала измерения. Такие показатели остаются постоянными или изменяются закономерно при повторных измерениях одной величины. Результат исследования может корректироваться путем внесения поправок, если числовое значение отклонения известно, или с помощью таких измерительных средств, которые позволяют исключить влияние этих погрешностей без определения их значения.

При повторных измерениях действуют определенные законы, в соответствии с которыми изменяются значения систематических погрешностей. Эти отклонения можно иногда определить экспериментально. Соответственно, результат можно уточнить путем поправки.

Характер проявления

Как говорилось выше, по этому признаку выделяют три группы систематических погрешностей. Это:

  • Постоянные отклонения. К ним относят такие погрешности, которые на протяжение всего процесса измерения сохраняют свою величину. К примеру, если для определения какого-то показателя специалист использует шкалу прибора, градуировка которой имеет погрешность, то ее величина переносится на все результаты эксперимента.
  • Прогрессивные отклонения. Такие погрешности убывают или возрастают в ходе измерений. К ним относят, к примеру, отклонения, появляющиеся в результате износа контактирующих элементов измерительных средств, постепенное уменьшение напряжения токового источника, от которого питается измерительная цепь, и пр.
  • Периодические погрешности. Их значения определяются периодической функцией времени либо функцией перемещения указателя на приборе, используемом для измерения. Они возникают в индикаторах с круговой шкалой и стрелками.

теоретические погрешности

Показатели отклонений могут изменяться за счет одновременного влияния нескольких систематических погрешностей. Это проявляется, например, при измерении температуры.

Другие виды

К систематическим отклонения относят также:

  • Теоретические погрешности. Их еще называют погрешностями измерительного метода.
  • Инструментальные погрешности.
  • Отклонения, возникающие вследствие неправильного расположения измерительного прибора.
  • Личные погрешности.
  • Отклонения, обусловленные влиянием внешних факторов.

Инструментальные погрешности

К ним относят отклонения, обусловленные свойствами используемых измерительных средств. К примеру, равноплечие весы идеально равноплечими быть не могут.

Отклонения возникают также вследствие трения сочленений подвижных элементов измерительных устройств. Они могут возникать из-за износа оборудования. Показатель износа, соответственно, будет зависеть от интенсивности эксплуатации прибора.

Погрешность результата

Правильность показаний некоторых измерительных средств зависит от положения их подвижных элементов относительно неподвижных. Речь, в частности, о таких приборах, как равноплечие весы, средства, частью конструкции которых является маятник или иные подвижные подвешенные детали. При отклонении прибора от правильного положения смещается точка отсчета и возникает погрешность результата. Для предупреждения ее появления при установке приборов используются специальные устройства: уровни, отвесы и пр.

погрешности метода

Влияние внешних факторов

Температура, влажность, давление воздуха являются внешними условиями, влекущими появление погрешностей при изменении их величин. Если показатели тех или иных факторов выходят за рамки заданных границ, то могут возникнуть и дополнительные отклонения.

Погрешности измерительного метода

Они могут возникать в случае, когда между измеряемым свойством или явлением и принципом работы измерительного прибора отсутствует теоретически доказанная зависимость.

Погрешность метода обуславливается допущениями или упрощениями при применении эмпирических зависимостей и формул. Такая ситуация возникает, к примеру, при измерении твердости металлов разными способами: методами Бринелля, Роквелла, Виккерса и т. д. В каждом из них заданы свои условные единицы. Перевод результатов осуществляется приближенно.

Субъективные отклонения

Личные погрешности обусловливаются индивидуальными свойствами человека. Они, в свою очередь, связаны с особенностями организма, укоренившимися навыками (зачастую неправильными). К примеру, у всех людей разная скорость реакции на сигнал: на звук она варьируется в пределах 0,082-0,195 с., а на свет – 0,15-0,225 с.

личные погрешности

Исключение погрешностей

Систематические отклонения влекут смещение результатов измерений. Наибольшую опасность в этих ситуациях представляют отклонения, которые остаются невыявленными и о наличии которых специалисты даже не подозревают. Такие погрешности становились причиной неверных научных выводов, установления ложных законов физики, несовершенных конструкций измерительных средств, брака в производстве.

Систематические погрешности необходимо выявить и исключить либо учесть при измерении. Способы исключения и учета отклонения разделяют на несколько групп:

  • Устранение источников отклонений до начала процедуры измерения (профилактика).
  • Исключение погрешностей в ходе процесса (экспериментальные методы).
  • Внесение поправок в результаты измерения. В этом случае погрешности исключаются методом вычисления.
  • Оценка пределов систематических погрешностей, если их исключение невозможно.

Устранение источников

Профилактические мероприятия перед началом измерения считаются наиболее рациональным способом исключения погрешностей. В этом случае специалист частично или полностью освобождается от необходимости выявлять и устранять отклонения в ходе измерения.

К наиболее эффективным профилактическим мероприятиям относятся:

  • Регулирование или ремонт измерительных средств. Необходимость в проведении этих мероприятий определяется при поверке.
  • Корректировка установки прибора. Для предотвращения смещения точки отсчета, перекосов и прочих негативных явлений используются отвесы и прочие приспособления.

прогрессивная погрешность

Для устранения погрешностей, возникающих вследствие влияния внешних факторов, можно удалить непосредственный их источник или обеспечить защиту измерительного прибора от воздействия.

Исключение погрешностей в ходе экспериментов предполагает обычно проведение повторного измерения. В этой связи, описанные выше способы целесообразнее применять при работе со стабильными явлениями, показателями и пр.

Внесение поправок в результаты

Этот способ исключения систематических погрешностей предполагает исправление результата измерения путем вычисления.

Самым распространенным вариантом внесения поправок считается алгебраическое суммирование результата и самой поправки (с учетом знака). Ее числовое значение равно систематическому отклонению, а знак – противоположен. Таким способом исключается аддитивное отклонение.

В отдельных случаях систематическую погрешность можно исключить посредством умножения показателя, полученного в результате измерения, на поправочный коэффициент. Его значение приближается к единице (больше или меньше ее). Поправочным коэффициентом целесообразно пользоваться при необходимости исключить мультипликативную погрешность.

Оценка пределов отклонения

Она производится, когда исключить систематические погрешности на практике невозможно. Такое явление имеет место, если отклонения изучены недостаточно или изучены, но не могут использоваться для корректировки результата. Последнее характерно для интегрирующих измерительных средств (счетчиков).

периодическая погрешность

Случайные погрешности

При повторном измерении постоянного физического показателя в одних и тех же условиях зачастую результаты незначительно отличаются. При этом отклонения между величинами не являются систематическими, не подчиняются каким-либо закономерностям. Такие погрешности принято именовать случайными.

Отклонения возникают при одновременном воздействии на процесс (объект, измерительное средство, специалиста и пр.) ряда факторов. Каждый источник может незначительно влиять на результат, но их совокупное воздействие приведет к значительному отклонению от действительного показателя измеряемого объекта.

Источники воздействия по-разному проявляют себя в тот или иной временной промежуток. При этом они действуют обособленно друг от друга, не имея какой-либо закономерной связи. Это приводит к различиям по знаку и размеру расхождений в результатах измерений. Они изменяются без какой-либо связи как с прежними, так и с последующими величинами. Соответственно, каким-либо образом их учесть невозможно.

В рамках теории вероятности используются математические методы, позволяющие изучать свойства случайных явлений в их больших совокупностях. В ходе развития измерительной техники и метрологии было установлено, что они полностью соответствуют задаче исследования случайных отклонений. Во многих случаях результаты, получаемые с их помощью, согласуются с данными, полученными опытным путем.

В теории вероятности случайным считается такое событие, наступление которого однозначно предугадать невозможно. Другими словами, в определенной совокупности условий это событие может наступить, а может и не наступить. При применении этого определения к сфере измерений можно говорить о том, что при выполнении повторных экспериментов с некоторым физическим показателем в одних и тех же условиях каждый из вероятных незначительных источников случайного изменения результатов может либо появиться, либо не появиться. Следовательно, отклонения становятся непредсказуемыми и по своей величине, и по знаку.

Учитывая вышесказанное, можно дать следующее определение случайным погрешностям: это такие отклонения, которые изменяются от одного измерения к другому, не поддаются непосредственному учету в связи с хаотическим изменением, обусловлены одновременным влиянием на результат нескольких факторов, обособленных друг от друга.

Наличие случайных погрешностей, в отличие от систематических, достаточно легко обнаруживается при повторном измерении.

  • Люблю дорожкою лесною не зная сам куда брести ошибка
  • Любимым сезоном пушкина была осень ошибка
  • Любая ошибка это урок перевод на английский
  • Любая ошибка это опыт
  • Лэрс учет ошибка подключения