Как быть, если вы столкнулись с погрешностью межевания земельного участка: каков её допустимый показатель?

Шаги

Часть 1 из 3: Основы
1

Усвойте определение среднеквадратического отклонения. Среднеквадратическое отклонение выборки – это мера рассеянности значения. Среднеквадратическое отклонение выборки обычно обозначается буквой s. Математическая формула среднеквадратического отклонения приведена выше.

2

Узнайте, что такое истинное среднее значение. Истинное среднее является средним группы чисел, включающим все числа всей группы – другими словами, это среднее всей группы чисел, а не выборки.

3

Научитесь рассчитывать среднеарифметическое значение. Среднеаримфетическое означает попросту среднее: сумму значений собранных данных, разделенную на количество значений этих данных.

4

Узнайте, что такое выборочные средние значения. Когда среднеарифметическое значение основано на серии наблюдений, полученных в результате выборок из статистической совокупности, оно называется “выборочным средним”. Это среднее выборки чисел, которое описывает среднее значение лишь части чисел из всей группы. Его обозначают как:

5

Усвойте понятие нормального распределения. Нормальные распределения, которые используются чаще других распределений, являются симметричными, с единичным максимумом в центре – на среднем значении данных. Форма кривой подобна очертаниям колокола, при этом график равномерно опускается по обе стороны от среднего. Пятьдесят процентов распределения лежит слева от среднего, а другие пятьдесят процентов – справа от него. Рассеянность значений нормального распределения описывается стандартным отклонением.

6

Изучите основную формулу. Формула среднеквадратической погрешности приведена выше.
Часть 2 из 3: Вычисление среднеквадратического отклонения
1

Рассчитайте выборочное среднее значение.

Допустим, например, что вам нужно рассчитать среднеквадратическую погрешность или выборочное среднее значение результатов измерения массы пяти монет, указанных в таблице:Вы сможете рассчитать выборочное среднее, подставив значения массы в формулу:

Чтобы найти среднеквадратическую погрешность, вам нужно будет сначала определить среднеквадратическое отклонение (поскольку среднеквадратическое отклонение s входит в формулу среднеквадратической погрешности). Начните с нахождения средних значений. Выборочное среднее значение выражается как среднее арифметическое измерений x1, x2, . . . , xn. Его рассчитывают по формуле, приведенной выше.

2

Вычтите выборочное среднее из каждого измерения и возведите полученное значение в квадрат. Как только вы получите выборочное среднее, вы можете расширить вашу таблицу, вычтя его из каждого измерения и возведя результат в квадрат.

Для нашего примера расширенная таблица будет иметь следующий вид:

3

Найдите суммарное отклонение ваших измерений от выборочного среднего. Общее отклонение – это сумма возведенных в квадрат разностей от выборочного среднего. Чтобы определить его, сложите ваши новые значения

В нашем примере нужно будет выполнить следующий расчет:Это уравнение дает сумму квадратов отклонений измерений от выборочного среднего.

4

Рассчитайте среднеквадратическое отклонение ваших измерений от выборочного среднего. Как только вы будете знать суммарное отклонение, вы сможете найти среднее отклонение, разделив ответ на n -1

Обратите внимание, что n равно числу измерений.

В нашем примере было сделано 5 измерений, следовательно n – 1 будет равно 4. Расчет нужно вести следующим образом:

5

Найдите среднеквадратичное отклонение. Сейчас у вас есть все необходимые значения для того, чтобы воспользоваться формулой для нахождения среднеквадратичного отклонения s.

В нашем примере вы будете рассчитывать среднеквадратичное отклонение следующим образом:Следовательно, среднеквадратичное отклонение равно 0,0071624.
Часть 3 из 3: Нахождение среднеквадратической погрешности
1

Чтобы вычислить среднеквадратическую погрешность, воспользуйтесь базовой формулой со среднеквадратическим отклонением.

В нашем примере вы сможете рассчитать среднеквадратическую погрешность следующим образом:Таким образом в нашем примере среднеквадратическая погрешность (среднеквадратическое отклонение выборочного среднего) составляет 0,0032031 грамма.

Советы

Среднеквадратическую погрешность и среднеквадратическое отклонение часто путают

Обратите внимание, что среднеквадратическая погрешность описывает среднеквадратическое отклонение выборочного распределения статистических данных, а не распределения отдельных значений
В научных журналах понятия среднеквадратической погрешности и среднеквадратического отклонения несколько размыты. Для объединения двух величин используется знак ±.

Внимание, только СЕГОДНЯ!

Примечания

  1. ↑ , с. 42.
  2. , с. 41.
  3. ↑ , с. 43.
  4. , p. 19.
  5. , p. 22.
  6. , p. 61.
  7. ↑ ГОСТ Р 8.736-2011 ГСИ. Измерения прямые многократные. Методы обработки результатов измерений. Основные положения / ВНИИМ. — 2011.
  8. , с. 82.
  9. , p. 90.
  10. , p. 91.
  11. , p. 88.
  12. , p. 112.
  13. МИ 1317-2004 ГСИ. Рекомендация. Результаты и характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле их параметров / ВНИИМС. — Москва, 2004. — 53 с.
  14. Р 50.2.038-2004 Измерения прямые однократные. Оценивание погрешностей и неопределенности результата измерений / ВНИИМ. — 2011. — 11 с.
  15. ↑ МИ 2083-90 ГСИ. Измерения косвенные определение результатов измерений и оценивание их погрешностей / ВНИИМ. — 11 с.
  16. , с. 129.

Границы ЗУ

Установление границ ЗУ, то есть его межевание, нужно в таких случаях:

  • оформление участка при его покупке, получении в наследство;
  • уточнение границ при спорах с соседями;
  • создание на одном ЗУ нескольких участков или соединение нескольких ЗУ в один.


Число таких точек зависит от формы и ландшафта участка. В простейшем случае, когда участок расположен на относительно плоской поверхности земли, а его форма представляет собой прямоугольную фигуру, достаточно иметь 4 характерные точки. Соединяющие эти точки линии и будут являться границами ЗУ. ЗУ сложной формы обычно имеет большее число поворотных точек, в которых фиксируются его границы.

Читать дальше Список документов ипотека материнский капитал

В процессе межевания кадастровый инженер должен выявить поворотные точки и определить их координаты в соответствующей системе координат. Эта плоская система координат построена с использованием опорных межевых сетей (ОМС).

Для определения положения поворотных точек на местности используются различные методы съемки:

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему, обращайтесь через форму онлайн-консультанта или звоните по телефонам:

  • геодезический;
  • спутниковый;
  • фотограмметрический;
  • картометрический;
  • аналитический.

Возможны два варианта определения границы ЗУ:

  1. Владелец ранее не проводил межевания.
  2. Межевание ЗУ уже проводилось ранее и данные о границах ЗУ имеются в кадастровых документах.

В первом случае кадастровые инженеры будут опираться на информацию о существующих межевых линиях, установленных в последние 15 лет.

В этом случае в результате работы кадастровых инженеров устанавливаются точные границы ЗУ, и создается техническая документация, на основе которой можно зарегистрировать право на такой ЗУ.

Во втором случае для уточнения границ ЗУ производится их восстановление на местности.

Классификация погрешностей измерений

По способу выражения

Абсолютная погрешность
Абсолютной называют погрешность, выраженную в единицах измеряемой величины. Её можно описать формулой ΔX=Xизм−Xист{\displaystyle \Delta X=X_{\text{изм}}-X_{\text{ист}}}. Вместо истинного значения измеряемой величины, на практике пользуются действительным значением Xд{\displaystyle {X_{\text{д}}}}, которое достаточно близко к истинному, определяется экспериментальным путем и в конкретной задаче может приниматься вместо него. Из-за того что истинное значение величины всегда неизвестно, можно лишь оценить границы, в которых лежит погрешность, с некоторой вероятностью. Такая оценка выполняется методами математической статистики.
Относительная погрешность
Относительная погрешность выражается отношением δX=ΔXXд{\displaystyle \delta X={\frac {\Delta X}{X_{\text{д}}}}}. Относительная погрешность является безразмерной величиной; её численное значение может указываться, например, в процентах.

По источнику возникновения

Инструментальная погрешность
Эта погрешность определяется несовершенством прибора, возникающим, например, вследствие расхождения его реальной функции преобразования от калибровочной зависимости.
Методическая погрешность
Методической называют погрешность, обусловленную несовершенством метода измерений. К таким можно отнести погрешности от неадекватности принятой модели объекта от реального объекта или от неточности расчётных формул.
Субъективная погрешность
Субъективной является погрешность, обусловленная ограничениями человека, как оператора при проведении измерений. Проявляется, например, в неточностях при отсчете показаний со шкалы прибора.

По характеру проявления

Случайная погрешность
Это составляющая погрешности измерения, изменяющаяся случайным образом в серии повторных измерений одной и той же величины, проведенных в одних и тех же условиях. В появлении таких погрешностей не наблюдается какой-либо закономерности, они обнаруживаются при повторных измерениях одной и той же величины в виде некоторого разброса получаемых результатов. Случайные погрешности неизбежны, неустранимы и всегда присутствуют в результате измерения, однако их влияние обычно можно устранить статистической обработкой. Описание случайных погрешностей возможно только на основе теории случайных процессов и математической статистики.

Математически случайную погрешность, как правило, можно представить белым шумом: как непрерывную случайную величину, симметричную относительно нуля, независимо реализующуюся в каждом измерении (некоррелированную по времени).

Основным свойством случайной погрешности является возможность уменьшения искажения искомой величины путём усреднения данных. Уточнение оценки искомой величины при увеличении количества измерений (повторных экспериментов) означает, что среднее случайной погрешности при увеличении объёма данных стремится к 0 (закон больших чисел).

Часто случайные погрешности возникают из-за одновременного действия многих независимых причин, каждая из которых в отдельности слабо влияет на результат измерения. По этой причине часто полагают распределение случайной погрешности «нормальным» (см. Центральная предельная теорема). «Нормальность» позволяет использовать в обработке данных весь арсенал математической статистики.

Однако априорная убежденность в «нормальности» на основании Центральной предельной теоремы не согласуется с практикой — законы распределения ошибок измерений весьма разнообразны и, как правило, сильно отличаются от нормального.

Случайные погрешности могут быть связаны с несовершенством приборов (трение в механических приборах и т. п.), тряской в городских условиях, с несовершенством объекта измерений (например, при измерении диаметра тонкой проволоки, которая может иметь не совсем круглое сечение в результате несовершенства процесса изготовления).

Систематическая погрешность
Это погрешность, изменяющаяся во времени по определённому закону (частным случаем является постоянная погрешность, не изменяющаяся с течением времени). Систематические погрешности могут быть связаны с ошибками приборов (неправильная шкала, калибровка и т. п.), неучтёнными экспериментатором.

Систематическую ошибку нельзя устранить повторными измерениями. Её устраняют либо с помощью поправок, либо «улучшением» эксперимента.

Деление погрешностей на случайные и систематические достаточно условно. Например, ошибка округления при определённых условиях может носить характер как случайной, так и систематической ошибки.

Среднеквадратичная погрешность

Среднеквадратичная погрешность в отличие от систематической в том же рабочем диапазоне изменения ANX линейно возрастает в зависимости от логарифма длины участка аппроксимации по закону Ос-0 043 0 02 Iog2 ( АЛ /) и ничем не может быть скомпенсирована. Поэтому точность кусочно-ступенчатой аппроксимации следует оценивать по центрированной среднеквадратичной погрешности ос.

Коэффициенты aj формулы.

Среднеквадратичная погрешность расчета по формуле (2.36) не превышает 10 град.

Среднеквадратичная погрешность отдельного измерения а А, характеризует точность применяемого способа измерения, но не точность полученного результата при многократных измерениях.

Пусть среднеквадратичная погрешность кусочно-линейной аппроксимации равна ак, а среднеквадратичная погрешность кусочно-ступенчатого приближения — ас.

Значение среднеквадратичной погрешности, проверенной на искусственных смесях, составляет 20 % при содержании микропримесей в смесях на 1 — 2 порядка выше предела чувствительности.

Критерий среднеквадратичной погрешности может служить мерой оценки динамической точности системы. Этот критерий не является универсальным, хотя и чрезвычайно широко применяется при решении многих технических задач благодаря простым результатам, получающимся при исследовании. Критерий целесообразно использовать в тех случаях, когда нежелательность ошибки возрастает с ростом ее величины и не зависит от момента появления ошибки.

Следовательно, среднеквадратичная погрешность однозначно определяет точность данного ряда измерений.

Следовательно, среднеквадратичная погрешность обработки, обусловленная ЭЛУ, составляет ah % 0 02 %, считая закон распределения частичных ошибок равновероятным.

Пусть определена допустимая среднеквадратичная погрешность в достижении требуемого температурного распределения в конце оптимального процесса.

При расчете среднеквадратичной погрешности нужно иметь в виду одно существенное обстоятельство.

Чтобы вычислить среднеквадратичную погрешность величины х, нам нужно еще найти К.

График распределения вероятностей появления ошибок в преобразователе.

Таким образом, среднеквадратичная погрешность получается в УЗ pas меньше максимальной.

Основное значение имеет среднеквадратичная погрешность 5И величины к. Исходя из значения SK, можно оценить при помощи — теста Стьюдента тот диапазон значений, в котором величина к находится с вероятностью, скажем 90 %, что является довольно низкой степенью достоверности, или 99 %, что уже можно считать вполне приемлемой мерой достоверности.

Как правильно рассчитать: используемые формулы

Величина S рассчитывается путём измерения расстояния между двумя самыми отдалёнными друг от друга поворотными точками участка, а для расчёта D измеряется расстояние от опорного пункта межевых сетей до самой близкой к данному пункту поворотной точки.

ВАЖНО! Величина погрешности при межевых работах увеличивается по мере возрастания значения отношения S/D, которое растёт по мере приближения границ участка к опорным межевым сетям.

К основным методам определения погрешностей, применяемых при межевании, относят следующие:

  • метод среднеквадратичной погрешности;
  • метод допустимой площади;
  • диагональный метод.

Среднеквадратичный расчет

Метод расчёта величины среднеквадратичной погрешности Mt описан в приказе Минэкономразвития №90.

Среднеквадратичная величина Mt является основной единицей сравнения в методах допустимой площади и диагональном методе.

Среднеквадратичная погрешность Mt рассчитывается по формуле — Mt = ((m)2 + (m1)2)1/2:

  • где m – среднеквадратичная погрешность положения места геодезического измерения относительно опорного пункта;
  • а m1– среднеквадратичная погрешность положения угловой точки относительно места геодезического измерения.

Метод допустимой площади

При расчёте погрешности по методу допустимой площади необходимо вычислить значение площади участка после проведения межевых работ П(выч) и значение площади, указное в кадастровом документе П(кад), после чего сравнить разность вычисленных площадей с допустимой площадью П(доп).

Разность площадей П = П(выч) – П(кад). Значение П по абсолютной величине должно быть меньше или равно чем величина допустимой площади, рассчитываемая по формуле П(доп) = 3,5*Mt*(П(кад))1/2.

Диагональный

В диагональном методе необходимо измерить точность расстояния и определения координат между двумя характерными угловыми точками границ, установленными в результате кадастровых работ

Важно учесть, что точки, взятые для измерения, должны быть не смежными, а отстоять одна от другой как можно дальше, образуя «диагональ» участка

Разность диагоналей вычисляется по формуле S = Sm – Sкад:

  1. где Sm – измеренное расстояние между несмежными точками;
  2. а Sкад – расстояние между точками в кадастровом плане надела, соответствующие точкам, полученным в ходе межевых работ.

Вычисленное значение S должно быть меньше или равно, чем допустимая диагональ Sдоп, которая рассчитывается по формуле Sдоп = 2*Mt.

Диагональный метод в качестве дополнительного уточнения применяется при межевых работах, когда требуется высокая точность измерений, например, в землях городских поселений при определении границ земель, относящихся к многоквартирным домам.

Согласно п. 6 приказа № 90, для разных категорий земли допускается разное среднеквадратичное отклонение Mt. Максимальные допустимые значения Mt приведены в таблице.

№ п/п Категория земель и вид их разрешённого пользования Максимальное отклонение Mt,в метрах
1 Поселения и населённые пункты 0,1
2 Земельные наделы сельскохозяйственного назначения, предназначенные для ЛПХ, дачного и индивидуального жилищного строительства, а также для занятий садоводством и огородничеством 0,2
3 Прочие сельскохозяйственные территории 2,5
4 Земли промышленности и энергетики 0,5
5 Земли транспорта, связи и информатики 0,5
6 Земли обороны и специального назначения 0,5
7 Особо охраняемые наделы 2,5
8 Территории лесного и водного фондов 5,0
9 Земли запаса 5,0
10 Прочие территории 2,5

Что такое среднее квадратичное отклонение и как его определять

Теперь перейдём непосредственно к термину «среднеквадратическое отклонение».

Среднеквадратическим отклонением называют значение квадратного корня из дисперсии случайной величины $D$.

Обозначается среднее квадратичное отклонение греческой буквой $ϭ$ (читается как «сигма»).

Формула для среднего квадратичного отклонения для пяти измеренных значений величины $X$ выглядит так:

$ϭ=\sqrt{\frac{Δx_1^2 + Δx_2^2 + Δx_3^2 + Δx_4^2 + Δx_5^2}{5}}$,

где $Δx_1… Δx_5$ — абсолютные погрешности каждого конкретного измерения.

Если дисперсия и, соответственно, среднее квадратическое отклонение достаточно малы, то это значит, что величина большинства погрешностей не велика по модулю и все значения измеряемой величины достаточно близки к среднему.

В идеальном случае когда дисперсия равна нулю, наблюдается соотношение $x_1=x_2=x_3=….=x_n=M$, то есть каждое измеренное значение равно среднему арифметическому.

Покажем, как применять полученную информацию.

Пример 1

Задача:

В ходе эксперимента по физике ребята пять раз измерили напряжение и получили следующие значения: $U_1= 5,22$ В; $U_2= 5,30$ В; $U_3=5,27$ В; В $U_4=5,23$ В; $U_5=5,20$ В. Найдите абсолютные и относительные погрешности каждого измерения, дисперсию и среднее квадратичное отклонение.

Решение:

Найдём среднее арифметическое, оно равно:

$U_ср=\frac{U_1+U_2+ U_3 + U_4 + U_5}{5}=\frac{5,22 + 5,30+ 5,27+5,23+5,20}{5}=5,244$ В.

Теперь найдём абсолютную и относительную погрешность каждого измерения:

$ΔU_1=U_ср-U_1= 5,244-5,22 =0,024; δ_1=\frac{|U_1|}{U_ср} \cdot 100%=\frac{0,024}{5,244}\cdot 100$%$=0.50$%;

$ΔU_2=U_ср-U_2= 5,244-5,30=-0,056; δ_2=\frac{|U_2|}{U_ср} \cdot 100%=\frac{0,056}{5,244}\cdot 100$%$=1,06$%;

$ΔU_3=U_ср-U_3= 5,244-5,27=-0,026; δ_3=\frac{|U_3|}{U_ср}\cdot 100%=\frac{0,026}{5,244}\cdot 100$%$=0,50$%;

$ΔU_4=U_ср-U_4= 5,244-5,23=0,014; δ_4=\frac{|U_4|}{U_ср}\cdot 100%=\frac{0,014}{5,244}\cdot 100$%$=0,25$%;

$ΔU_5=U_ср-U_5= 5,244-5,20=0,044; δ_5=\frac{|U_5|}{U_ср}\cdot 100%=\frac{0,044}{5,244}\cdot 100$%$=0,84$%.

Сосчитаем дисперсию:

$D=\frac{ΔU_1^2+ΔU_2^2+ ΔU_3^2 + ΔU_4^2 + ΔU_5^2}{5}=\frac{0,024^2+ (-0,056)^2 + (-0,026)^2+ 0,014^2 + 0,044^2)}{5}=0,001304$;

И квадратичное отклонение:

$ϭ=\sqrt{D}=\sqrt{0,001304}=0,0361$.

Среднеквадратическая погрешность

Среднеквадратические погрешности aa и стр для диафрагм и сопел известны на основании ряда многочисленных экспериментов и приводятся в нормативных документах. Но оценить максимальную погрешность однократного измерения d, p и Ар всегда возможно.

Определение методических ошибок дискретного измерения при линейной и.| Графическое определение среднего квадрата методической ошибки дискретного измерения при ступенчатой аппроксимации.

Среднеквадратическая погрешность си дает интегральную оценку погрешности дискретного измерения контролируемого параметра и может быть принята за критерий качества контроля как при сигнализации о превышении нормы, так и при представлении информации о тенденции изменения параметра во времени.

Среднеквадратическая погрешность графических построений определяется по номограмме, представленной на рис. 15.16. На горизонтальной оси графика показано число интервалов построения п, определяемое в зависимости от глубины скважины L и длины интервалов построения. Ось ординат характеризует среднеквадратическую погрешность построения планового положения забоя или другой точки скважины. Масштабы построения плана указаны на соответствующих кривых.

Среднеквадратическая погрешность единичного измерения рассчитывается по результатам известных эталонных значений силы тяжести и измеренных гравиметром в одних и тех же точках наблюдений. Она определяет минимальную погрешность измерений, которую можно достичь данным гравиметром.

Соотношение между среднеквадратическими погрешностями поверяемого и образцового средства измерений влияет на значение вероятностей ошибок поверки гораздо меньше, чем величина отношения основной погрешности и среднеквадратического отклонения.

Поэтому точность СДВ ФРНС невелика: среднеквадратическая погрешность местоопределения достигает нескольких километров. Несмотря на низкую точность, СДВ ФРНС находят широкое применение, так как обладают практически глобальной зоной действия, неограниченной пропускной способностью и сравнительно невысокой стоимостью бортового оборудования потребителей.

С метрологической точки зрения более рациональны нормированные среднеквадратические погрешности. Встречаются различные виды нормировки. Мы будем оперировать преимущественно среднеквадратическои относительной погрешностью измерения, которая определяется отношением среднеквадратического отклонения оценки к истинному значению измеряемой вероятностной характеристики.

АЦП используют не максимальную, а среднеквадратическую погрешность a1IB A / iT2, которая примерно в 3 5 раза меньше максимальной.

Это результат того, что при определении среднеквадратической погрешности из малого числа наблюдений мы находим последнюю с малой точностью.

Показатели надежности элементов установок оцениваются средними значениями и среднеквадратическими погрешностями. Погрешности оценок показателей надежности установок, включая ущерб, вычисляются по формулам теории точности при известных погрешностях исходных данных. Следует отметить, что относительная погрешность полученных при этом результатов, как правило, не превышает относительной погрешности исходных данных.

В качестве критерия параметрической оптимизации иовонетрического анализатора меркаптанов выбрана среднеквадратическая погрешность ( СКП) измерения.

Коэффициент множественной корреляции выражения (1.92) составляет 0 951, среднеквадратическая погрешность аппроксимации равна около 6 % при изменении давления схождения в пределах от 4 2 до 70 МПа, давления — от 0 1 МПа до рсх и температуры — от 233 до 533 К.

Коэффициент множественной корреляции выражения (1.92) составляет 0 951, среднеквадратическая погрешность аппроксимации равна около 6 при изменении давления схождения в пределах от 4 2 до 70 МПа, давления — от 0 1 МПа до рсх и температуры — от 233 до 533 К.

Определим длительность цикла квантования измеряемой величины, при котором среднеквадратическая погрешность измерения среднего значения измеряемой величины не превышала бы заданного значения.

Правило трёх сигм


График плотности вероятности нормального распределения и процент попадания случайной величины на отрезки, равные среднеквадратическому отклонению.

Правило трёх сигм (3σ{\displaystyle 3\sigma }) гласит: вероятность того, что любая случайная величина отклонится от своего среднего значения менее чем на 3σ{\displaystyle 3\sigma }, — P(|ξ−Eξ∣<3σ)≥89{\displaystyle P(|\xi -E\xi \mid <3\sigma )\geq {\frac {8}{9}}}.

Практически все значения нормально распределённой случайной величины лежат в интервале (μ−3σ;μ+3σ){\displaystyle \left(\mu -3\sigma ;\mu +3\sigma \right)}, где μ=Eξ{\displaystyle \mu =E\xi } — математическое ожидание случайной величины. Более строго — приблизительно с вероятностью 0,9973 значение нормально распределённой случайной величины лежит в указанном интервале.

Погрешность измерения и принцип неопределенности Гейзенберга

Принцип неопределенности Гейзенберга устанавливает предел точности одновременного определения пары наблюдаемых физических величин, характеризующих квантовую систему, описываемых некоммутирующими операторами (например, координаты и импульса, тока и напряжения, электрического и магнитного поля). Таким образом, из аксиом квантовой механики следует принципиальная невозможность одновременного определения с абсолютной точностью некоторых физических величин. Этот факт накладывает серьёзные ограничения на применимость понятия «истинное значение физической величины».[источник не указан 99 дней]

4.5. Заключение к главе «Измерительные каналы»

В зависимости от цели исследований или измерений необходимо
различать такие характеристики измерительных каналов, как разрешающая
способность, порог чувствительности, динамический диапазон или точность.

Усреднение результатов многократных измерений возможно
только при большой случайной составляющей погрешности и практически редко дает
повышение точности более чем в 2…3 раза. Однако это не относится к
разрешающей способности, которая может быт увеличена существенно.

Нельзя игнорировать динамическую погрешность измерений,
которая обычно не указывается в эксплуатационной документации. Отсутствие
информации о ее величине не свидетельствует об отсутствии самой погрешности.

При выборе частоты дискретизации аналогового сигнала перед
измерениями с максимальной частотой, допускаемой модулем ввода, необходимо
убедиться, что спектр помехи лежит ниже половины частоты дискретизации или
использовать дополнительно антиалиасный фильтр.

Ошибки, допущенные на этапе проектирования и монтажа
автоматизированной системы, могут сделать измерения недостоверными.

При нахождении итоговой погрешности измерений следует
различать детерминированные, случайные и коррелированные погрешности, которые
суммируются по-разному.

Одним из путей упрощения методики расчета погрешностей может
быть использование средств измерений с большой избыточностью по точности. Тогда
учет тонких нюансов теории погрешностей становится излишним.

Обзор литературы

В работе []
рассмотрено соотношение между доверительным интервалом и доверительной
вероятностью для случая очень ограниченной исходной информации, при малом числе
измерений и унимодальной плотности распределения; в
[]
найдена оценка математического ожидания и
дисперсии погрешности при косвенных измерениях со случайной коррелированной
погрешностью, в том числе для нелинейных моделей измерения. Путем моделирования
методом Монте-Карло показано, что погрешность предложенного аналитического
метода оценки погрешности составляет около 0,5%. В работе
[]
предложен алгоритм усреднения результатов
многократных измерений для восстановления сигнала, подаваемого для измерения
сопротивления кожи человека. В
[]
разработан метод оценки класса точности средств
измерений по динамической погрешности независимо от формы измеряемого сигнала.
В статьях
исследованы методы коррекции динамической погрешности, позволяющие снизить
динамическую погрешность измерительных преобразователей и датчиков.
В []
предлагается вместо аналитического метода расчета случайной
составляющей погрешности в автоматизированных системах измерений использовать
метод Монте-Карло. В серии
метрологических инструкций приводятся полезные для
практики сведения, касающиеся измерительных систем средств автоматизации.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий