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[數據] 正相關分量差值不確定度的評定

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1#
吳下阿蒙 發表于 2016-8-16 17:29:23 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
在電源校準中有有幾項調解率的測試,如圖,我現在使用的電源電壓調解率方法相同,不過使用U=U1-U2,附件為詳細的不確定度評定(請前輩指正),其中的問題是,U1和U2存在非常大的相關性,請問在這種情況下該如何合成呢?

按附件中,我為了不減小合成不確定度的值,是直接取最大的(絕對值和),我知道這肯定是不對的,但由于調解率這一項允許誤差非常寬,取最大依然是可以判斷合格,所以這樣寫的。

在正規評定中,是否應該將萬用表相關的不確定度分量直接去除(強相關,又是差值),只合成被測電源引入的不確定度分量?還是別的合成方法?請指導。

PS:附件中重復性測試的數據是編的,和此問題無關。

111111111111111111111111111111111111111.bmp (1.99 MB, 下載次數: 645)

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電源電壓調解率不確定度評定.docx

105.07 KB, 下載次數: 20, 下載積分: 金幣 -1

推薦
 樓主| 吳下阿蒙 發表于 2016-9-8 10:52:07 | 只看該作者
終于找到這個模型的合成方法了。。。。此討論出于李慎安老先生。

12討論之十二:輸入量估計值出現強相關所導致的檢測方法簡化.pdf

98.99 KB, 下載次數: 6, 下載積分: 金幣 -1

2#
 樓主| 吳下阿蒙 發表于 2016-8-19 08:51:39 | 只看該作者
=.=!求指導~~~~~
3#
 樓主| 吳下阿蒙 發表于 2016-8-23 15:07:42 | 只看該作者
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參考值(V)        30.0023        30.0015        30.0019        30.0026        30.0024        30.0019        30.0013        30.0017        30.0017        30.0015
次數        11        12        13        14        15        16        17        18        19        20
參考值(V)        30.0014        30.0027        30.0018        30.0015        30.0016        30.0029        30.0016        30.0018        30.0024        30.0032
次數        21        22        23        24        25        26        27        28        29        30
參考值(V)        30.0022        30.0033        30.0028        30.0019        30.0024        30.0028        30.0014        30.0015        30.0013        30.0026
U1的中重復性測試數據
次數        1        2        3        4        5        6        7        8        9        10
參考值(V)        30.0011        30.0012        30.0014        30.0024        30.0006        30.0003        30.0018        30.0013        30.0006        30.0001
次數        11        12        13        14        15        16        17        18        19        20
參考值(V)        30.0015        30.0024        30.0002        30.0004        30.0012        30.0025        30.0019        30.0012        30.0027        30.0002
次數        21        22        23        24        25        26        27        28        29        30
參考值(V)        30.0007        30.0021        30.0022        30.0013        30.0016        30.0021        30.0003        30.0012        30.0006        30.0021
U2的中重復性測試數據

根據相關系數計算公式,算出相關系數為0.47。
我的疑問是,由于U1和U2分別都是由重復性A類和萬用表MPEV等B類合成出來的量,那么這個相關系數是誰和誰的相關性?是僅僅U1中重復性分量和U2中重復性分量之間的相關性?還是就是代表U1和U2的相關性???
4#
jktesla 發表于 2016-8-24 16:43:48 | 只看該作者
沒有專家指導一下嗎?友情幫頂!~!~!
5#
285166790 發表于 2016-8-29 13:45:01 | 只看該作者
      這個問題簡單,由于主要的相關量是數字電壓表的恒定系統誤差部分,所以先引入直流數字電壓表的修正值對數據對系統誤差進行修正,剩下的隨機部分相關性較弱,就可以視為不相關了,這樣問題就解決了。
     如果想省事,結論又確實能滿足要求的前提下,不修正取絕對和也是可以的,正相關的本來就應該取絕對和,這是按規范處理的正確方法。只要在作業指導書中寫上你的分析,說明一下此問題確實呈現正相關,就可以了。
6#
 樓主| 吳下阿蒙 發表于 2016-8-29 15:23:23 | 只看該作者
本帖最后由 吳下阿蒙 于 2016-8-29 15:29 編輯
285166790 發表于 2016-8-29 13:45
這個問題簡單,由于主要的相關量是數字電壓表的恒定系統誤差部分,所以先引入直流數字電壓表的修正值 ...


個人感覺這是正相關的量的差值,即靈敏系數C1=1,C2=-1。從個人感覺上來說,U=U1-U2,其中的系統誤差應該是相減抵消的才對。假設存在系統誤差+0.1V,那么U1和U2的值都該有系統誤差+0.1V,U=U1-U2,此系統誤差應該被抵消掉才對的。

J=[1/(N-1)][∑[Xi-X平][(Yi-Y平)] / [σXσY],這是不確定度計算中求相關系數的公式,Xi=真值+A(系統誤差)+Bi(隨機誤差) ,則 X平=真值+A(系統誤差)+B平(隨機誤差),系統誤差為恒量的話,也就是說測試結果的短期重復性波動其實就是隨機誤差造成的。那么Xi-X平=Bi-B平,即分子中是沒有系統誤差的,而在分母中σ=√{[1/(N-1)]∑(Xi-X平)2} 也包含 Xi-X平項,即系統誤差也被消除了,那么。那么是否可以理解為系統誤差和交叉系數J沒有影響呢?那么這個求出來的是隨機誤差的相關性嘛?不確定度合成中是默認系統誤差不相關嘛?

在書中舉例,用同卡尺測試長和寬求面積,說存在相關性。而為消除相關性可以使用兩把卡尺,這相關難道不是同一卡尺存在相關的系統誤差造成的???相關性的求法到底求出的是什么呢?是僅僅重復性A類評定之間的相關性呢?還是U1和U2整體之間的相關性呢?求解惑


7#
285166790 發表于 2016-9-5 12:58:56 | 只看該作者
吳下阿蒙 發表于 2016-8-29 15:23
個人感覺這是正相關的量的差值,即靈敏系數C1=1,C2=-1。從個人感覺上來說,U=U1-U2,其中的系統誤差應該 ...


“交叉系數”什么鬼?是'相關系數'吧。相關性問題你不用太糾結,還是那句話,如果要求比較高,那么就引入修正值,這樣通常就可以不考慮相關問題,無論是一把尺還是兩把尺。如果要求不高的情況下,一律假設不相關,可降低計算工作量。無論采用何種方法,檢定校準工作本機設計有能力驗證環節,只要能通過就說明方案是可行的,你就放心的用吧。
8#
solarup 發表于 2016-9-5 13:48:11 | 只看該作者
一看到相關系數就不想玩了,還能不能快樂的求不確定度了,呵呵。
廢話少說,其實我覺得調整率求不確定度,看了你附件的內容,我覺得不相關啊。在計量師基礎知識與專業實務下253頁中有”在不同實驗室用不同測量設備、在不同時間測得的量值“,看你的模型,UM和UN應當是兩個不同時間的結果,可以取協方差為0或者忽略不計了。只有兩者同時需要修正的時候才需要說需要修正的。
9#
 樓主| 吳下阿蒙 發表于 2016-9-5 16:36:39 | 只看該作者
solarup 發表于 2016-9-5 13:48
一看到相關系數就不想玩了,還能不能快樂的求不確定度了,呵呵。
廢話少說,其實我覺得調整率求不確定度, ...

同一萬用表,同一被測電源(測試系統條件中只變更了被測電源的交流輸入電壓,一次是AC242V,一次是AC198V)測試點大致都是直流60V,時間間隔只有幾秒,這能不相關嘛=。=?當然以最最保守的不確定度合成,取絕對值和,如果滿足要求也沒什么,但個人感覺這個也算是一個非常典型的相關模型,深入的了解它,對我們是有很多好處的。
11#
njlyx 發表于 2016-9-8 13:31:18 | 只看該作者
吳下阿蒙 發表于 2016-9-8 10:52
終于找到這個模型的合成方法了。。。。此討論出于李慎安老先生。

這一圈繞的!....區分了所謂“系統效應”、“隨機效應”的影響“分量”,還需要這么“論證”嗎?
12#
 樓主| 吳下阿蒙 發表于 2016-9-8 13:45:54 | 只看該作者
njlyx 發表于 2016-9-8 13:31
這一圈繞的!....區分了所謂“系統效應”、“隨機效應”的影響“分量”,還需要這么“論證”嗎? ...

這樣合成會顯著的降低合成不確定度的,雖然道理大致都懂,但如果沒有這篇文章,說實話自己這么合還是沒底的。因為一般總寧愿保守些好,即讓合成不確定度大些。
13#
njlyx 發表于 2016-9-8 14:03:20 | 只看該作者
吳下阿蒙 發表于 2016-9-8 13:45
這樣合成會顯著的降低合成不確定度的,雖然道理大致都懂,但如果沒有這篇文章,說實話自己這么合還是沒底 ...


“新”的教條似乎反對將所謂“系統效應”分量與所謂“隨機效應”分量分開處理?.....
14#
 樓主| 吳下阿蒙 發表于 2016-9-8 14:34:26 | 只看該作者
njlyx 發表于 2016-9-8 14:03
“新”的教條似乎反對將所謂“系統效應”分量與所謂“隨機效應”分量分開處理?..... ...

。。。
不分開處理,理論上只能套用1059.1中相關系數的公式求解了=。=頭大!
15#
njlyx 發表于 2016-9-8 20:49:53 來自手機 | 只看該作者
吳下阿蒙 發表于 2016-9-8 14:34
。。。
不分開處理,理論上只能套用1059.1中相關系數的公式求解了=。=頭大! ...

“分開處理”其實可以看作是對“相關性”的一種“實用簡化處理”方法。如果能分別得到兩“類”分量,而且能確定所謂“系統性影響”分量間的“相關系數”(+1,或其它確定的值),那么,“總量”之間的“相關系數”是可以“算”出來的,…………
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