10 La incertidumbre de medida

Cuando la palabra incertidumbre de es usada en el discurso diario, esto no transporta ningún sentido de confianza a la gente implicó. Sin embargo, la situación es algo diferente cuando esto es usado en una parte técnica - el texto. Sólo una declaración de la incertidumbre de medida en la conjunción con un resultado de medida puede inspirar la confianza y la confianza en el proceso de medida realizado. El conocimiento de la incertidumbre de medida presta la calidad y la confianza al resultado. Ningún proceso de medida completamente libre de defectos y variaciones arbitrarias. Cuando una medida es repetida varias veces en condiciones de medida idénticas, los resultados obtenidos no son todo exactamente las mismas. Las causas incluyen variaciones a corto plazo (la temperatura ambiente, el suministro de red eléctrica), el nivel de funcionamiento del observador

El valor correcto de una variable moderada sólo puede ser determinado con un sistema de medida ideal. Este valor correcto se menciona como " el valor verdadero " y nunca sabe, como cada sistema de medida tiene sus defectos y es sujeto a variaciones. El objetivo de cada proceso de medida es obtener un resultado de medida que se acerca al valor verdadero tan estrechamente como posible. Si la medida es repetido varias veces en condiciones idénticas, y la asumisión que ningún error sistemático está presente, el valor tacaño viene más cerca y más cerca al valor verdadero. En el caso restrictivo, donde la serie de medida tiene un número infinito de medidas, el valor tacaño está de acuerdo con el valor verdadero.

En principio, la incertidumbre de medida está compuesto de dos componentes diferentes:

Desviaciones de medida sistemáticas

Desviaciones sistemáticas están presentes cuando la magnitud y el signo del error de medida de termined en condiciones de medida idénticas son los mismos cada vez. La medida sistemática - ment desviaciones puede ser la previsión y corregida.

Ejemplo:

Según el certificado de calibración, un sistema de medida calibrado tiene un error de indicación de-0.3°c en 100°C -> el valor indicado del instrumento puede ser corregido por +0.3°C en el punto de empleo.

Desviación de medida estadística

Estos son las desviaciones arbitrarias que no pueden ser corregidas. La magnitud puede ser determinada por realizando múltiples medidas en condiciones de medida idénticas. Por regla general, desviaciones de medida arbitrarias siguen una distribución normal sobre un valor tacaño. El 68.3 % de todos los valores moderados miente dentro de la desviación estándar de la distribución normal. Doble el standard la desviación (la K = 2) da lugar a una probabilidad del 95.4 %.

El proceso de medida

En 1992, el concepto de incertidumbre de medida recién fue creado por el ISO/BIPM " la Guía a la expresión de incertidumbre en la medida " (abreviado a la GOMA en el Capítulo siguiente). Desde entonces, esto internacionalmente ha sido reconocido como la base para determinar la incertidumbre de medida.

En general, con cualquier medida, un número de cantidades restrictivas cada uno juega una parte en la reproducción de la medida pasa Y vía una relación funcional.

Fig. 56: The measurement processCada pequeña desviación de las cantidades de entrada la Xi (yo = 1, …, N) afecta el resultado Y conforme a la sensibilidad asociada de la relación funcional. Considerando la incertidumbre de medida es por lo tanto importante definir la relación entre las cantidades de entrada y la medida - ment el resultado como una función.

10.2 El acercamiento simplista: intervalo de incertidumbre

La incertidumbre de medida es un valor característico obtenido de un número grande de medidas; juntos con el resultado de medida, esto indica la gama de los valores que pueden ser considerados como valores constantes, teniendo en cuenta las condiciones de medida. El acercamiento simplista a la incertidumbre de medida considera la gama entera de valores constantes como un intervalo de incertidumbre, sin cualquier suplemento de salario de los valores contenidos dentro de la gama.

Fig. 57: El intervalo de incertidumbre

Este acercamiento a la incertidumbre de medida es aceptable para medidas donde sólo unas variables restrictivas ocurren en la correlación. El acercamiento simplista a la incertidumbre de medida es por lo tanto sólo significativo divisiones de clase por cierto bastante aproximadas. Esto no forma una base para una medida de calidad comprensiva.

Sin embargo, un problema principal con el acercamiento simplista es ya evidente: la confirmación que un valor cumple con una especificación. Si la incertidumbre de medida es incluida con un intervalo de incertidumbre, esto da lugar a una gama de incertidumbre (o mejor todavía, la gama de indiferencia), además de las gamas de cumplimiento e incumplimiento. Hay cumplimiento sólo claro o incumplimiento cuando el valor moderado miente en las gamas correspondientes. Los valores en la gama de incertidumbre sobre todo deben ser evaluados.

Fig. 58: Las gamas de cumplimiento e incumplimiento de un valor moderado con una especificación

10.3 El acercamiento de GOMA: incertidumbre de medida estándar

La GOMA proporciona un modo diferente de acercarse a la incertidumbre de medida. La declaración de un intervalo de incertidumbre es demasiado global. Esto no toma ninguna cuenta del hecho que no todos los valores compatibles con las condiciones de medida tienen una posibilidad igual de realización. Sabemos del conocimiento especializado o consideraciones fundamentales que, en la mayoría de los casos, valora cerca del medio del intervalo de incertidumbre son más probables que aquellos cerca de los límites. Hay también los casos donde el revés se aplica.

La GOMA asume distribuciones, o más con precisión, las distribuciones de probabilidad de los valores aceptables. Esto se hace más claro si una serie de medidas con variaciones arbitrarias es realizada, y la frecuencia del valor moderado entonces es trazada contra el valor moderado.

No todos los valores moderados ocurren con la misma probabilidad. Valores moderados cerca del valor tacaño son más frecuentes que valores más lejos del valor tacaño La distribución de frecuencia refleja la probabilidad de presencia de un valor moderado para las condiciones de medida dadas. Más estrecho la probabilidad de presencia, más pequeño es la incertidumbre de medida del sistema de medición también.

El valor moderado es el valor esperado representado por la distribución, la incertidumbre de medida asignada a ello es la desviación estándar. La raíz cuadrada positiva le da de la discrepancia: El valor tacaño de los valores individuales es cotizado como el valor esperado de una serie de mea-surements. De esto tenemos lo siguiente:

El examen estadístico muestra que aproximadamente el 68.3 % de todos los valores moderados miente dentro del inter - val de la incertidumbre estándar sobre el valor tacaño. Para poner este otro camino, si una medida es repetida en las mismas condiciones de medida, allí es una probabilidad del 68.3 % que el valor moderado otra vez se caerá dentro del intervalo cuya anchura es él de la incertidumbre estándar sobre el valor tacaño.

Para determinar las incertidumbres de medida estándar que son asignadas a las cantidades de entrada, dos tipos de incertidumbre son cotizadas en la GOMA:

El Tipo un debería ser usado cuando una cantidad de entrada repetidamente es observada y donde valores diferentes son determinados (la medida de repetición). Métodos estadísticos entonces son usados evaluar los resultados. El valor es la media aritmética de las observaciones (mirar la Fórmula 34). La incertidumbre de medida estándar para ser asignada es calculada usando la Fórmula 35. Un mínimo de 20 a 30 observaciones debe ser hecho, de modo que la incertidumbre de medida estándar decidido represente un valor estadísticamente confiable.

La de Tipo B debería ser usada cuando saben el valor completo de una cantidad de entrada, p. ej. su valor moderado y la incertidumbre de medida asignada, o cuando una distribución específica puede ser asumida sobre la base de la experiencia con medidas anteriores. En el primer caso, dan al valor moderado y la incertidumbre de medida asignada directamente y puede ser adoptado. La incertidumbre de medida asignada dilatada es declarada en el certificado de calibración; la incertidumbre de medida estándar es obtenida por dividiendo la incertidumbre de medida dilatada por el factor de cobertura proporcionado. Si una distribución específica puede ser asumida, tal cual el caso con la resolución de un instrumento digital, la desviación estándar es determinado usando la fórmula apropiada. Un caso de B de Tipo típico es la declaración de una incertidumbre de medida en la hoja de datos. El único cierto conocimiento aquí está que el valor moderado es localizado dentro del intervalo

declarado. No saben la probabilidad de si el valor moderado ocurre en medio del intervalo o en su borde externo.

Las tres funciones de distribución más importantes para la probabilidad de presencia son:

- el rectangular (o uniforme) distribución,

- distribución triangular,

- distribución normal.

10.3.1 La distribución rectangular

Cuando la única información disponible es el intervalo dentro del cual todos los valores moderados pueden caerse, una distribución rectangular debe ser asumida. Esto quiere decir que la probabilidad de los valores moderados que mienten dentro del intervalo es constante; fuera del intervalo, la probabilidad de presencia es el cero. Los ejemplos de este tipo de distribución son las declaraciones hechas en hojas de datos.

La u de incertidumbre estándar es calculada de la anchura de intervalo un así:

Formula 36

Esta incertidumbre estándar indica el intervalo en el cual el 68.3 % de todos los valores moderados ocurre.