《测量数据质量控制》PPT课件

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1、测量数据质量控制 与评价方法综述宋明顺http://www.emcjlu.com主要内容术语问题测量误差误差控制误差处理误差评定计量人‘误差观’术语问题测量误差误差控制误差处理误差评定计量人‘误差观’什么是测量数据测量数据==量值量值=数值×单位例:身1.5米(1.5m)电流强度0.5安(0.5A)什么是质量:一组固有特性满足要求的程度。质量特性:理化、感观、外观、功能、经济等质量特性的表现形式===技术标准质量特性标准质量分类工程质量服务质量产品质量什么是产品过程的结果产品类别:——服务(如运输);——软件(如计算机程序、字典);——硬

2、件(如发动机机械零件);——流程性材料(如润滑油)。?有一类组织:实验室全国有5万多家检测、校准实验室。浙江省有第三方实验室1036家,设备资产22.1亿元;从业人员18000人。问题:实验室的产品是什么?是校准证书、是检测报告。校准证书、检测报告的核心内容是测量数据。答案:实验室的产品是测量数据!什么是产品过程的结果产品类别:——服务(如运输);——软件(如计算机程序、字典);——硬件(如发动机机械零件);——流程性材料(如润滑油);——测量数据。测量数据质量的度量测量准确度:测量结果与真值的接近程度。测量不确定度:测量结果带有的参数

3、,表征合理赋予被测量之值的分散性。测量准确度:ΔaΔ测量不确定度:UaΔ2U结论测量数据的质量是由测量准确度(Δ)和测量不确定度(U)两个指标来描述的,这两个指标是依据测量误差计算的。所以,测量误差的处理、控制和评定方法是决定测量数据质量水平的基础。主要内容测量误差误差控制误差处理误差评定计量人‘误差观’术语问题误差的分类粗大误差(粗差):超差、伪劣数据;系统误差(系差):有规律的误差;随机误差:[表面上]没有规律的误差。aΔ2U主要内容误差控制误差处理误差评定计量人‘误差观’测量误差术语问题性质误差处理:处理粗大误差,即判断测量数据中是否含有异常

4、值。异常值:含有粗差的测量数据。测量数据判定为异常值,则应从数据列中剔出,不得使用。判别方法主观判断法科学判断法拉依达准则(3σ)或格罗布斯准则对测量列按大小进行排列:计算下列两个参数:判断:若:则:为异常值。若:则:为异常值。狄克逊准则对测量列按大小进行排列:计算下列两组参量:当怀疑时若:则:为异常值,应剔除。当怀疑时若:则:为异常值,应剔除。罗曼诺夫斯基准则先剔除一个可疑测量值;计算剔除后的平均值和标准差;若:则:是异常值,应剔除。注意事项工作认真,操作规范,切不可造假!对测量成本高的数据,异常值判断要慎重!主要内容误差控制误差处理误差评定计量

5、人‘误差观’测量误差术语问题性质误差控制的对象是系统误差;准确度是描述系统误差影响程度的指标;系统误差有累积作用;系统误差比随机误差影响要大,是所有测量要重点控制的误差。判断科学实验研究校准************控制方法修正法;严格按操作规程;严格控制实验室环境;采用统计方法处理。替代法:被测量=标准量+差值;抵偿法:测量结果取两次测量的平均值;交换法:PX对称测量法半周期偶数测量法周期性系差:当时:当时:主要内容误差控制误差处理误差评定计量人‘误差观’测量误差术语问题性质随机误差服从统计规律;相对于系统误差而言,随机误差是微小误差,是精密测量必

6、须关注的误差;测量不确定度是描述随机误差影响程度的指标。评定方法1.最小二乘法适用范围---直接测量;---线性化的间接测量;---线性化的组合测量。原理若则若用矩阵表示:测量方程:为已知常数,测量方程的矩阵形式:误差方程:误差方程的矩阵形式:根据:有:(正规方程)最佳估计值的解:最佳估计值的标准差:组合测量间接测量是线性方程或易被线性化。的合成标准不确定度为:复现性测量已知:测量方程:重复性测量已知:测量方程:主要特征是:以最小二乘为基础的测量不确定度评定方法,称之为测量不确定度的主流方法,是ISO、IEC、BIPM等7个国际组织联合发布的《测量

7、不确定度表示指南》(《GuidetotheExpressionofUncertaintyinMeasurement》,简称GUM)的主要内容(我国等同采用为JJF1059)。我国认监委规定(CNCA/CNBS)通过实验室认可的校准和检测项目必须给出测量不确定度评定报告。2、蒙特卡罗评定方法(MCM)适用范围---不易线性化的模型;---不易求导数的模型;---已知各输入量分布。原理MCM中心思想是基于分布传播进行测量不确定度评定,即根据输入量的得到与之相关的输出量的。评定步骤---确定仿真次数M;---根据输入量的分布,产生M个仿真值;MCM仿真-

8、--计算的最佳估计值:---计算的标准差:MCM方法被BIPM编写成为“测量数据评定---GUM补充文件1---基于蒙特卡

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