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XX78传感器误 重点测量误差的基本性质与处理1)系差的发现准则和减少消除方法.2)测量粗大误差的存在及判定准则机械工程测试技术7-8学时第1章测试误差的基本知识 (3)本节主要讲解内容:一.系差的发现准则和减少消除方法.1.减少和消除方法1）从产生系统误差根源上采取措施减小系统误差要从测量原理和测量方法尽力做到正确、严格测量仪器定期检定和校准，正确使用仪器注意周围环境对测量的影响，特别是温度对电子测量的影响较大。 尽量减少或消除测量人员主观原因造成的系统误差。 应提高测量人员业务技术水平和工作责任心，改进设备。 2）用修正方法减少系统误修正值误差=（测量值真值）实际值测量值修正值3）采用特殊的测量方法消除或削弱系统误差 (1)对恒定系差（不变系差）微差法替代法:在测量条件不变的情况下，用一已知的标准量去替代的被测量，通过调整标准量而保持替代前后仪器的示值不变，于是标准量的值等于被测量值。 -v替代法的测量原理xs0+v2KK1（b)零示法(a)偏转法xs0-v+v2KK1r (3)消除或削弱系差的其它方法利用修正值或修正因数加以消除根据测量仪器检定书中给出的校正曲线，校正数据，利用说明书中的校正公式对测得值进行修正，是实际测量中常用的方法。 （2）随机化处理利用同一类型测量仪器的系差具有随机特性的特点，对同一被测量用多台仪器进行测量，取各台仪器测量值的平均值做为测量结果。 由于此法费时费力，使用不多。 （3）智能仪器中系差的消除可采用微机的运算功能来加以消除。 例如自动校准图（a）的纵轴代表残差，横轴代表测量次数，从图中可看出剩余误差总体上正负相等，无明显变化规律，可认为不存在系差。 图（b）图（a）同理，若随着时间的变化，被测量的系差线性递增，图（b）表剩余误差呈线性递增，表明存在线性变化系差。 若选定某时刻为中点，例选t3，则对称此点的系差算术平均值都相等即图（c）表剩余误差的大小和符号大体呈周期性，可认为存在周期性系差。 图（c）利用这一特点，可将测量对称安排，取各对称点二次读数的算术平均值作为测量值，就可消除线性系差。 图（d）变化规律复杂，怀疑同时存在线性变化系差和周期性系差。 图（d）.公式判断法通常有马林科夫（M.Malukob)准则和阿卑-赫梅特(Abbe-Helemert)准则，其中马林科夫准则用于判断线性系差，而阿卑-赫梅特准则用于判断周期性系差。 当n为奇数时，=i+n+=?=2/)1(12/)1(nniiiD/n=+=?=2/112niniiiD21111?i+=i?+nni阿贝赫梅特判据检验周期性系差的存在。 将等精度测量列的残差按序排列，如果系差明显大于随差，并呈周期性变化，且当上式成立时，可有效确定周期性系差存在。 三.测量粗大误差的存在及判定准则粗大误差出现的概率很小，最常用的方法是3准则，列出多次等精度测量的数据，列出可疑数据，分析是否是粗大误差，如果其中某一项残差vi大于3，即|vi|3，则认为vi是粗大误差，则应将对应的测量值剔除。 剔除坏值后，还要对剩下的测量数据重新计算算术平均值和标准差，再按上面判别是否还存在粗差，直到坏值全部剔除为止。 所有的检验法都是人为主观拟定的，至今无统一的规定。 当偏离正态分布和测量次数少时检验不一定可靠。 若有多个可疑数据同时超过检验所定置信区间，应逐个剔除，重新计算，再行判别。 若有两个相同数据超出范围时，应逐个剔除。 在一组测量数据中，可疑数据应很少。 反之，说明系统工作不正常。 应注意的问题例对温度测量15次，结果如下表示，若已不含系差，试判定是否含有粗差的测量值。 nxvv2vv2120.42+0.0160.000256243+0.0260.000676340-0.0040.000016443+0.0260.000676542+0.0160.000256643+0.0260.000676739-0.0140.000196830-0.1040.010816940-0.0040.0000161042+0.0160.0002561141+0.0060.0000361239-0.0140.000196133900140000196三.测量结果的处理总步骤对测量值进行系统误差修正，将数据依次列成表格；求出算术平均值列出残差,并验证计算标准偏差的估计值检查和剔除粗大误差；判断有无系差。 如有系差，应查明原因，修正或消除系差后重新测量；再计算算术平均值的标准偏差；33-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.6图39残差图51015ni33,3nXx)(