szg不确定度分析

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1、不确定度分析1误差众所周知，不确定度分析都是以误差分析为基础建立起来的。所以在对不确定度进行系统讨论之前，首先将简单对误差进行描述。误差为测量值与真值间的差值。在现有测量条件下，由于测量仪器（测量装置）、测量人员、测量方法、测量环境以及被测对象自身都不能够做到完美无瑕,所以误差的产生是不可避免的，且只能采取措施减小误差而不能彻底消除误差。正是由于这些原因，物理量的真值是不可能取得的，实际中大都采用最佳估计值进行代替。按照误差的性质和特点，可以将其分为随机误差、系统误差以及粗大误差。在现有误差理论中认为粗大误差是由于实验失败引

2、起的，会明显扭曲测量结果，在数据处理中都将其剔除，所以粗大误差在误差分析中一般不作考虑。对同一被测对象进行等精度测量时，会得到一系列测量值，每个测量值都含有误差，这些误差又没有明显的规律，不能对后面的误差大小和方向进行预测；但就其总体而言，又具有一定的统计规律，这类误差就为随机误差。该误差会使数据在算术平均值附近有一定的分散，一般采用标准差进行表征。但考虑到真值的未知性，实际中大多用残余误差代替真实误差，即利用贝塞尔公式得到标准差。在相同条件下，测量同一对象时，绝对值和符号不变，或改变条件时，按某一规律变化的误差，即为系统误

3、差。其具有确定的特征，可以重复出现，没有补偿性，不能通过取平均值使其减小等特点。对于间接测量，根据吴石林等《误差理论分析与数据处理》可知，可以通过对各参量的随机误差或系统误差取方和根得到该被求量的随机误差或系统误差。但是在《MeasurementUncertaintyAnalysisPrinciplesandMethods》中，是直接按代数加减法进行的（但在每个误差分量中都会乘以一个相对应的灵敏系数）。2不确定度分析由于误差的存在，使其测量结果具有了一定的分散性。不确定度是指测量结果变化的不确定，是表征被测量的真值在某一量值

4、范围内的一个估计，是测量结果含有的一个参数，用以表示被测量值的分散性。其定义表明，一个完整的测量结果应该由被测量值的估计和分散性参数两部分组成。根据《ASMEUncertaintyAnalysis》一文中的描述，不确定度按其特征可以分为随机标准不确定度和系统标准不确定度（翻译过来的，可能不怎么准确，其英文表达分另为：RandomstandarduncertaintyandSystematicstandarduncertainty）。随机标准不确定度：一般由随机误差通过A类评定方法（统计方法）进行确定。但需要注意的是，在某一次

5、特殊测量中，可能由于条件的限制，统计序列不一定就是当次测量所得结果，而可能是以前的数据或其他人所测数据（测试条件要尽可能相同）。对于单次测量，随机标准不确定度即为测量列的标准差。而对于多次重复测量，为标准差与测量次数开方的比值。还需说明的是，使用此类评定方法进行的不确定评定质量与其自由度息息相关，自由度越大，评定质量越好。系统标准不确定度：一般用于表征由系统误差引起的测量值对其真值可能分散的一个区间。但是，有时也会包含随机误差误差的影响，如受条件限制，只能对某参数进行一次测量，此时的随机误差就应该归为对系统标准不确定度的影响

6、，而不是对随机标准不确定度的影响（和上面所说的进行一次测量有一定的区别，上述中虽然只进行一次测量，但是所用的随机误差可以从以前的数据中取得）。一般采用B类评定方法。在B类评定方法中，最重要的就是确定区间半宽度。其信息来源有：仪器使用说明书上提供的分辨率、测量精度、准确度等级等，对测量仪器的了解经验,某些可靠参考数据等，详见《误差理论分析与数据处理》。其次就是确定包含因子，其值与数据的分布状态相关。若已知分布，可查表得出包含因子的大小。工程中，一般取为根号3。合成标准不确定度等于随机标准不确定度和系统标准不确定度的方和根。而扩

7、展标准不确定度为包含因子与合成标准不确定度的乘积，其包含因子的定义及取值与上相同。我们都可能知道，不论测量条件如何，各参数间由随机误差引起的标准不确定度是不相关的（对于这点我是持怀疑态度的），而对于由系统误差引起的标准不确定度则需根据具体情形考虑其相关性，且需考虑相关量间的相关度，也即相关系数。例如，所测量如果由同一设备同一量程进行的测量，可认为其相关系数为1；而若采用同一设备的不同量程测量，可姑且认为相关系数为0.5或为简单处理将其置于0。总之，相关系数的取值需要根据具有情况而定，也可能需要一定的经验（纯属个人观点）。现在

8、我来重点说一下有关相对标准不确定度的概念。说实话，对此，由于接触的比较少我也不是很清楚。在很多文献中，都或多或少存在这一概念。个人认为能采用相对评定法的地方若使用绝对评定法，可能会在使用绝对值的过程中放大所属参数的作用。例如（可能不怎么准确）：对于一支热电偶其准确度为0.4%,而在实验中所