Неопределенность против погрешности

[AtaVist 530]

1 час назад, LIBorisi4 сказал:

А это Вы у AtaVist спросите. Это ведь он сказал, что со слов уважаемого участника для области аккредитации на калибровку стали делить погрешность на корень из трех.

А я говорил про "калибровочные" лаборатории, коих результат деятельности здесь выкладывался не раз......

Причём здесь поверенное оборудование? 

Как сделать ОА калибровки имея ОА на поверку? Делишь на корень из трёх цифири и вуаля. 

Обсуждали же здесь несколько лет назад. 

[libra 558]

2 часа назад, Геометр сказал:

Дискретность отсчитывания по шкале теодолита - 0,1 ЦД. То есть для Т5 - это 6'' и для 2Т30 - 30''.

Дискретность отсчитывания по шашечной шкале нивелирной рейки также - 0,1 ЦД. ЦД для шашечной нивелирной рейки тип РН-3-3000 или же VEGA TS3M - 10 мм.

А вот у теодолитов Т2, 2Т2, 2Т2А, 2Т2К, 3Т2КП, 3Т2КА цена деления микрометрической шкалы - 1''. Дискретность отсчитывания - 0,1''. А вот СКП - 2''.

Если же рассматривать квадранты оптические КО-1, КО-30, КО-60 с ценой деления, как у пятисекундных теодолитов (1'), то за счет не очень хорошего качества шкалы (штрихи шкалы микроскопа и индексы на лимбе слишком толстые), снять отсчет точнее, чем 0,25 ЦД (15'') не представляется возможным. И характеризуются квадранты уже не СКП, а максимальным значением основной погрешности, которая не должна превышать 30''.

Отсчеты по барабану микрометра снимаются так же, с точностью 0,1 ЦД.

Ну вот теперь и считайте: в каком случае и какие величины ошибок получаются и как на них оказывает влияние изменение величины отсчета?

Вы не поняли сути вопроса и по прежнему путаете погрешность отсчета с величиной отсчета с которой пытаетесь считать показания. Почему вы решили, что эти величины равны?

[LIBorisi4 162]

20 минут назад, AtaVist сказал:

Как сделать ОА калибровки имея ОА на поверку? Делишь на корень из трёх цифири и вуаля. 

Извините, но на корень из трех (т.к. распределение равномерное) делится МРЕ, чтобы узнать вклад в неопределенность применяемого, прошедшего проверку соответствия средства измерений (согласно НД). При  делении МРЕ на корень из трех получается вклад в виде стандартной неопределенности (опять-таки по НД). А как от стандартной перейти к расширенной?

В ОА на поверку какая погрешность указывается?

А в ОА какая неопределенность должна быть указана?

[Lavr 544]

3 часа назад, LIBorisi4 сказал:

Отчет, в котором указаны показания калибруемого средства измерений соотнесенные со значениями эталона(ов), качество этого соотношения, "вывод" о том, как из показаний получить результат измерений, при необходимости, соответствие спецификации, стандарту.

Это не результат, а отчет о калибровке. Давайте рассуждать проще и конкретней.

Конечная цель любой калибровки - исправить значение. В некоторых случаях ограничиваются оценкой смещения (систематической погрешности, если так больше нравится).

Теперь зададимся вопросом, что такое МРЕ и почему именно с МРЕ сравнивают результат калибровки при оценке соответствия?

Дальше начинаются мои домыслы, основанные на рассуждениях.

Во-первых МРЕ является  не характеристикой, а требованием. Этим она принципиально отличается от пределов допускаемой погрешности СИ, хотя и именуется похоже. 

Во-вторых, МРЕ устанавливает предельные смещения, иначе с ним нельзя было бы сравнивать результат калибровки.

Если я не прав, поправьте.

[Lavr 544]

1 час назад, LIBorisi4 сказал:

В ОА на поверку какая погрешность указывается?

Так и хочется сказать: "Никакая", поскольку погрешность непознаваема. Указывают характеристики погрешности. Я понимаю, что Вы именно это и имели ввиду, но давайте стараться выражаться правильно, поскольку мы ведем разговор на границе двух концепций и легко понять что-то не так.

[scbist 1853]

9 часов назад, Lavr сказал:

Я Вам дал литературное произведение для перевода на другой язык.

На севере диком стоит одиноко
На голой вершине сосна
И дремлет качаясь, и снегом сыпучим
Одета, как ризой, она.
И снится ей всё, что в пустыне далекой –
В том крае, где солнца восход,
Одна и грустна на утесе горючем
Прекрасная пальма растет.

М.Ю. Лермонтов 

На севере мрачном, на дикой скале
Кедр одинокий под снегом белеет,
И сладко заснул он в инистой мгле,
И сон его вьюга лелеет.

Про юную пальму всё снится ему,
Что в дальных пределах Востока,
Под пламенным небом, на знойном холму
Стоит и цветет, одинока...

Ф.И. Тютчев.

На севере дуб одинокий
Стоит на пригорке крутом;
Он дремлет, сурово покрытый
И снежным, и льдяным ковром.

Во сне ему видится пальма,
В далекой восточной стране,
В безмолвной, глубокой печали,
Одна, на горячей скале.

А.А. Фет

Это все переводы стихотворения Гейне.

[Lavr 544]

9 минут назад, scbist сказал:

Это все переводы стихотворения Гейне.

Вы прекрасно поняли о чем я говорю. А это простой троллинг и желание возразить во что бы то ни стало.

[scbist 1853]

9 часов назад, Lavr сказал:

Вы хотите сказать, что можно взять чистый лист бумаги,

Где это я про бумагу говорил? Разговор только про трубу, причем стальную. Не надо облегчать себе жизнь. Вы же сказали

10 часов назад, scbist сказал:

воспроизвести (реализовать) определение значения это значит взять трубу, а не доску

тем более не бумагу.

10 часов назад, Lavr сказал:

Перенося размер длины трубы на бумагу Вы лишаете эту длину собственной жизни и заменяете ее жизнью длины бумаги.

Лишить трубу жизни, это сильно сказано.

10 часов назад, Lavr сказал:

Величина, в отличие от размера, не может быть оторвана от материального объекта, свойством которого она является.

Вот не понял, так мы бегаем с трубой подмышкой или нет? Я могу заменить трубу понятными цифирками на бумаге с указанием основы для сравнения, желательно в системе SI?

10 часов назад, Lavr сказал:

Все зависит от условий задачи.

Вы точно надо мной смеетесь!

Это задача для первоклассника. Есть длина трубы, есть высота дома. Сколько надо труб?

Хотя, нет. Первокласснику дают и то и другое. Мы же никак не можем определить в цифрах, сколько же это?

Длина трубы это расстояние от торца до торца, а высота дома - от земли до чердака.

10 часов назад, Lavr сказал:

Число есть - 1.

Имеем 1 труб и 1 дом. Делим 1д/1т получаем 1 трубодом или домотруб?

Блин, как ни верти, фигня какая-то.

[scbist 1853]

2 минуты назад, Lavr сказал:

Вы прекрасно поняли о чем я говорю.

Я могу перевести с фунтов или аршинов в метры, но с Lavr'ов не получается. Не знаю я такой единицы измерения.

У меня не созерцательная, а сугубо практическая задача. Мне значение нужно для работы - применения на практике. А все, что Вы мне рассказываете, я никак применить не могу. Мне для этого нужен переводчик с Вашего языка на мой.

Я задаю кладовщику простой вопрос, какова длина трубы, которая лежит на складе. Он мне отвечает - одна труба. Я спрашиваю, а в метрах это сколько, он - меня не волнует. Тебе надо, ты и переводи трубы в метры. Я на вопрос ответил.

[владимир 332 1335]

А диаметр трубы какой нужен? 

1 диаметр... право смешно ?

[Lavr 544]

54 минуты назад, scbist сказал:

Я на вопрос ответил.

Читая ваши ответы начинаешь сомневаться, что находишься на профессиональном форуме.

 

42 минуты назад, владимир 332 сказал:

1 диаметр... право смешно ?

А на мой взгляд все это очень грустно.

[владимир 332 1335]

1 час назад, Lavr сказал:

2 часа назад, владимир 332 сказал:

1 диаметр... право смешно ?

А на мой взгляд все это очень грустно.

 соглашусь,

Вы трубу представляете? С ГОСТами, ТУ на трубы знакомы?

у трубы помимо длины есть диаметр:наружный и внутренний, толщина стенки и на "кажный" размер свои допуски

2 часа назад, scbist сказал:

Я задаю кладовщику простой вопрос, какова длина трубы, которая лежит на складе. Он мне отвечает - одна труба. Я спрашиваю, а в метрах это сколько, он - меня не волнует. Тебе надо, ты и переводи трубы в метры. 

Это по длине, а по остальным параметрам? Дефиницию сделайте, Андрей Аликович пж-та по трубе 

[владимир 332 1335]

Да....

[Логинов Владимир 904]

https://www.labfacility.com/media/productattach/w/h/why_is_calibration_so_important.pdf

Калибровочная лаборатория температуры в Великобритания 

Цитата

What is Calibration?

Calibration of your measuring instruments has two objectives. It checks the accuracy of the instrument and it determines the traceability of the measurement. In practice, calibration also includes repair of the device if it is out of calibration. A report is provided by the calibration expert, which shows the error in measurements with the measuring device before and after the calibration.

Why is Calibration So Important?

Calibration defines the accuracy and quality of measurements recorded using a piece of equipment. Over time there is a tendency for results and accuracy to ‘drift’ particularly when using technologies or measuring parameters such as temperature and humidity. To be confident in the results being measured there is an ongoing need to maintain the calibration of equipment throughout its lifetime for reliable, accurate and repeatable measurements.
The goal of calibration is to minimise any measurement uncertainty by ensuring the accuracy of test equipment. Calibration quantifies and controls errors or uncertainties within measurement
processes to an acceptable level.

Food Industry

Within catering, or commercial kitchens, the implications of using a piece of equipment that has not been calibrated could be that a critical food temperature is incorrectly measured; this could
result in:
• A food safety issue
• Breach of HACCP and customers becoming ill
• Environmental Health Officer notices of closure
• Legal action

All of which result in damage to the reputation of a business. The possible cost to reputation, when compared to the cost of a simple 2-point annual calibration, means it’s often not worth the
risk of ignoring calibration.

Manufacturing

In manufacturing process applications, any equipment used should be calibrated at multiple points across its working range to ensure reliable information to critical alarms and systems.
Failure to calibrate or improper calibration has been the cause of injury, death and even major environmental disasters.
In summary, calibration is vitally important wherever measurements are important, it enables users and businesses to have confidence in the results that they monitor record and subsequently control.

перевод

Цитата

Что такое калибровка?

Калибровка ваших измерительных приборов преследует две цели. Он проверяет точность прибора и определяет прослеживаемость измерения. На практике калибровка также включает в себя ремонт устройства, если оно не откалибровано. Специалист по калибровке предоставляет отчет, в котором показана погрешность измерений измерительным прибором до и после калибровки.

Почему калибровка так важна?

Калибровка определяет точность и качество измерений, записанных с помощью оборудования. Со временем результаты и точность имеют тенденцию «дрейфовать», особенно при использовании технологий или измерении таких параметров, как температура и влажность. Чтобы быть уверенным в измеряемых результатах, необходимо поддерживать калибровку оборудования на протяжении всего срока службы для обеспечения надежных, точных и воспроизводимых измерений.Целью калибровки является минимизация любой неопределенности измерений путем обеспечения точности испытательного оборудования. Калибровка количественно определяет и контролирует ошибки или погрешности в процессах измерения до приемлемого уровня.

Пищевая промышленность

В сфере общественного питания или коммерческих кухнях последствия использования неоткалиброванного оборудования могут заключаться в неправильном измерении критической температуры пищи; это может привести к:
• Проблема безопасности пищевых продуктов
• Нарушение HACCP и заболевание клиентов
• Уведомление инспектора по гигиене окружающей среды о закрытии
• Судебные иски

Все это наносит ущерб деловой репутации. Возможная потеря репутации по сравнению со стоимостью простой ежегодной калибровки по 2 точкам означает, что часто не стоит рисковать игнорированием калибровки.

Производство

В производственных процессах любое используемое оборудование должно быть откалибровано в нескольких точках по всему рабочему диапазону, чтобы обеспечить надежную информацию для критических аварийных сигналов и систем.
Невыполнение калибровки или неправильная калибровка были причиной травм, смертей и даже крупных экологических катастроф.
Таким образом, калибровка жизненно важна везде, где важны измерения, она позволяет пользователям и предприятиям быть уверенными в результатах, которые они отслеживают и впоследствии контролируют.

 

[Логинов Владимир 904]

https://blog.beamex.com/calibration-uncertainty-for-dummies-part-1

Цитата

If you don’t know the measurement uncertainty, don’t make the measurement at all!

This time we are talking about a very fundamental consideration in any measurement or calibration – uncertainty !

I made a white paper on the basics of uncertainty in measurement and calibration. It is designed for people who are responsible for planning and performing practical measurements and calibrations in industrial applications but who are not mathematicians or metrology experts.

You can download the free white paper as a pdf file by clicking the below picture:

 

Table of content

• Intro
• What is measurement uncertainty?
• Classic “piece of string” uncertainty example
• Uncertainty components
• Your reference standard (calibrator) and its traceability
• Other sources of uncertainty
• Is it passed or failed calibration?
• Examples
• TUR / TAR ratio vs. uncertainty calculation
• Summary & the key takeaways

 

Being aware of the uncertainty related to the measurement is a very fundamental concept and you should not really perform any measurements unless you are aware of the related uncertainty.

It seems that the generic awareness of and interest in uncertainty is growing, which is great.

The uncertainty of measurements can come from various sources such including the reference measurement device used to perform the measurement, the environmental conditions, the person performing the measurements, the procedure, and other sources.  

There are several calibration uncertainty guides, standards, and resources available out there, but these are mostly just full of mathematical formulas. In this paper, I have tried to keep the mathematic formulas to a minimum.

Uncertainty estimation and calculation can be pretty complicated, but I have tried my best to make some sense out of it.

What is measurement uncertainty? 

What is the uncertainty of measurement? Put simply, it is the “doubt” in the measurement, so it tells us how good the measurement is. Every measurement we make has some “doubt” and we should know how much in order to be able to decide if the measurement is good enough to be used.

It is good to remember that error is not the same as uncertainty. In calibration, when we compare our device to be calibrated against the reference standard, the error is the difference between these two readings. The error is meaningless unless we know the uncertainty of the measurement.

Classic “piece of string” uncertainty example

Let’s take a simple example to illustrate the measurement uncertainty in practice; we give the same piece of a string to three different people (one at a time) and ask them to measure the length of that string. There are no additional instructions given. They can use their own tools and methods to measure it.

More than likely, you will get three somewhat different answers. For example:

• The first person says the string is about 60 cm long. He used a 10 cm plastic ruler and measured the string once and came to this conclusion.
• The second person says it is 70 cm long. He used a three-meter measuring tape and checked the results a couple of times to make sure he was right.
• The third person says it is 67.5 cm long with an uncertainty of ±0.5 cm. He used an accurate measuring tape and measured the string several times to get an average and standard deviation. Then, he tested how much the string stretches when it was pulled and noticed that this had a small effect on the result.

Even this simple example shows that there are many things that affect the result of measurement: the measurement tools that were used, the method/process that was used, and the way that the person did the job.


So, the question you should be asking yourself is:

At your plant, when calibration work is performed, which of these three above examples will it be?

What kind of “rulers” are being used at your site and what are the measuring methods/processes?

If you just measure something without knowing the related uncertainty, the result is not worth much.

 

Uncertainty components

Standard deviation – an important component of uncertainty

 

 

Several components make up total measurement uncertainty, and one of the most important is standard deviation, so let’s discuss that next.

A simple, yet worthwhile practice is to repeat a measurement/calibration several times instead of just performing it once. You will most likely discover small differences in the measurements between repetitions. But which measurement is correct?

Without diving too deep into statistics, we can say that it is not enough to measure once. If you repeat the same measurement several times, you can find the average and the standard deviation of the measurement and learn how much the result can differ between repetitions. This means that you can find out the normal difference between measurements.

You should perform a measurement multiple times, even up to ten times, for it to be statistically reliable enough to calculate the standard deviation.

These kinds of uncertainty components, which you get by calculating the standard deviation, are called A-type uncertainty components.

But repeating the same measurement ten times is just not possible in practice, you may say.

Luckily you don’t always need to perform ten repetitions, but you should still experiment with your measurement process by sometimes repeating the same measurement several times. This will tell you what the typical deviation of your whole measurement process is, and you can use this knowledge in the future as an uncertainty component related to that measurement, even if you only perform the measurement once during your normal calibration.

Imagine that when performing a temperature measurement/calibration multiple times, you learn that there is a ±0.2 °C difference between the repetitions. Next time you perform the same measurement – even if you only perform it once – you would be aware of this possible ±0.2 °C difference, so you could take it into account and not let the measurement get too close to the acceptance limit.

If you calibrate similar kinds of instruments repeatedly, it is often enough to perform the measurement just once and use the typical experimental standard deviation.

In summary, you should always be aware of the standard deviation of your calibration process – it is an important part of the total uncertainty.

 

Your reference standard (calibrator) and its traceability

One of the biggest sources of uncertainty often comes from the reference standard (or calibrator) that you are using in your measurements / calibrations.

Naturally, to start with you should select a suitable reference standard for each measurement.

It is also important to remember that it is not enough to use the manufacturer’s accuracy specification for the reference standard and keep using that as the uncertainty of the reference standards for years.

Instead, you must have your reference standards calibrated regularly in a calibration laboratory that has sufficient capabilities (a small enough uncertainty) to calibrate the standard and to make it traceable. Pay attention to the total uncertainty of the calibration that the laboratory documents for your reference standard.

Also, you should follow the stability of your reference standard between calibrations. After some time, you will learn the true uncertainty of your reference standard and you can use that information in your calibrations.

 

Other sources of uncertainty

In the white paper you can find more detailed discussion on the other sources of uncertainty.

These include:

• Device under test (DUT)
• Reference standard (calibrator)
• Method/process for performing the measurements/calibrations
• Environmental conditions
• The person(s) performing the measurements
• Additional uncertainty components depending on the quantity being measured/calibrated

These uncertainty components are referred to as type B uncertainty components.

 

Is it passed or failed calibration?

In this section we discuss the following scenario: You have performed the calibration, you have the results on a certificate, and you have compared the results to the tolerance limits. It’s time to pop the big questions: Is it a passed or failed calibration? Is it in or out of tolerance?

Compliance statement – pass or fail

Typically, when you calibrate an instrument you have predefined tolerance limits that the instrument has to meet. Sure, you may perform some calibrations without tolerance limits, but in process industries the tolerance levels are typically set in advance.

Tolerance levels indicate how much the result can differ from the true value. If the errors of the calibration result are within the tolerance limits, it is a passed calibration, and if some of the errors are outside of tolerance limits, it is a failed calibration. This sounds simple, like basic mathematics. How hard can it be?

It is important to remember that it is not enough to just take the error into account; you must also take the total uncertainty of the calibration into account!

Taking the uncertainty into account turns this into a whole different ball game. As discussed in the white paper, there are many sources of uncertainty. Let’s go through some examples next.
 

Example #1 - reference with too big uncertainty

Let’s say the process transmitter you are about to calibrate has a tolerance level of ±0.5% of its measurement range.

During the calibration you find out that the biggest error is 0.4%, so this sounds like a pass calibration, right?

But what if the calibrator that was used has an uncertainty specification of ±0.2%? Then the 0.4% result could be either a pass or a fail – it is impossible to know which.

Plus, in any calibration you also have uncertainty caused by many other sources, like the standard deviation of the result, repeatability, the calibration process, environmental conditions, etc.

When you estimate the effect of all these uncertainty components, it is even more likely that the calibration was a fail after all, even though it looked like a pass at first.

 

Example #2 - different cases

Let’s look at a graphical illustration of the next example to make this easier to understand. In the picture below there are four calibration points taken, the diamond shape indicating the actual calibration result. The line above and below the result indicates the total uncertainty for each calibration point. The black horizontal line marks the tolerance limit.

 

 

We can interpret the different cases shown above as follows:

• Case 1: This is clearly within the tolerance limits, even when uncertainty is taken into account. So we can state this as a pass.
• Case 4: This is also a clear case. The result is outside of the tolerance limits, even before uncertainty is taken into account, so this is clearly a fail.
• Cases 2 and 3: These are a bit more difficult to judge. It seems that in case 2 the result is within the tolerance limit while in case 3 it is outside, especially if you don’t care about the uncertainty. But taking the uncertainty into account, we can’t really say this with confidence.

There are regulations (for example, ILAC G8:1996 – Guidelines on Assessment and Reporting of Compliance with Specification; EURACHEM / CITAC Guide: Use of uncertainty information in compliance assessment, First Edition 2007) for how to state the compliance of a calibration.

These guides suggest that a result should only be considered a pass when the error plus the uncertainty is less than the tolerance limit.

They also suggest that a result should only be considered a fail when the error with the uncertainty added or subtracted is greater than the tolerance limit.

When the result is closer to the tolerance limit than half of the uncertainty, they suggest it should be called an “undefined” situation, i.e. you should not state the result as a pass or fail.

We have seen many people interpreting the uncertainty and pass/fail decision in many different ways over the years. In practice, uncertainty is often not taken into account in the pass/fail decision-making process, but it is nonetheless very important to be aware of the uncertainty when making a decision.

 

Example #3 – different uncertainties

Another situation to illustrate is when the total uncertainty is not always the same.

Cases 1 and 2 have about the same measurement result , so without uncertainty we would consider these as the same level measurements.

But when the uncertainty is taken into account, we can see that case 1 is really terrible because the uncertainty is simply too large to be used for this measurement with the given tolerance limits.

Looking at cases 3 and 4 it seems that case 3 is better, but with uncertainty we can see that it is not good enough for a pass statement, while case 4 is.

 

 

Again, I want to point out that we need to know the uncertainty before we can judge a measurement result. Without the uncertainty calculation, cases 1 and 2 look similar; with uncertainty taken into account they are very different.

 

TUR / TAR ratio vs. uncertainty calculation

TUR (test uncertainty ratio) and TAR (test accuracy ratio) are often mentioned in various publications. Some publications even suggest that with a large enough TUR/TAR ratio there is no need to worry about uncertainty estimation / calculation.

A commonly used TAR ratio is 4:1. In short this means that if you want to calibrate a 1% instrument, your test equipment should be four times more accurate, i.e., it should have an accuracy of 0.25% or better.

Some guides/publications also have recommendations for the ratio. Most often the ratio is used as in the above example, i.e., to compare the specifications of the device under test (DUT) and the manufacturer’s specifications of the reference standard.

But in that scenario you only consider the reference standard (test equipment, calibrator) specifications and you neglect all other related uncertainties.

While this may be “good enough” for some calibrations, this system does not take all uncertainty sources into account.

For an accurate result it is highly recommended that you perform the uncertainty evaluation/calculation, taking into account the whole calibration process.

A question we are asked regularly is “How many times more accurate should the calibrator be compared to the device to be calibrated?”. While some suggestions could be given, there isn’t really any correct answer to this question. Instead, you should be aware of the total uncertainty of your calibrations. And of course, it should reflect your needs! 

 

Summary & the key takeaways from the white paper

To learn more about this subject, please download and read the white paper linked in this spost.

Here is a short list of the key takeaways:

• Be sure to distinguish between “error” and “uncertainty”.
• Experiment by performing multiple repetitions of measurements to gain knowledge of the typical deviation.
• Use appropriate reference standards (calibrators) and make sure they have a valid traceability to national standards and that the uncertainty of the calibration is known and suitable for your applications.
• Consider if the environmental conditions have a significant effect on the uncertainty of your measurements.
• Be aware of the readability and display resolution of any indicating devices.
• Study the important factors of the specific quantities you are calibrating.
• Familiarize yourself with the “root sum of the squares” method to add independent uncertainties together.
• Be aware of the coverage factor/confidence level/expanded uncertainty of the uncertainty components.
• Instead of or in addition to the TUR/TAR ratio, strive to be more aware of all the related uncertainties.
• Pay attention to the total uncertainty of the calibration process before making pass/fail decisions.

 

Download the free white paper article in pdf format by clicking the below image: 

 

You may also like this one related to uncertainty:

• Uncertainty components of a temperature calibration using a dry block

 

Also, please check out the article What is calibration on our website.

 

 

Written by Heikki Laurila

Heikki Laurila is the Product Marketing Manager at Beamex. He started working for Beamex in 1988 and during his years at Beamex worked in production, service, calibration laboratory, as quality manager, product manager and product marketing manager. Heikki holds a bachelor's degree in science. Heikki's family consists of himself, his wife and their four children. In his free time, he enjoys playing the guitar.

LinkedIn

перевод

Цитата

Если вы не знаете неопределенность измерения, вообще не проводите измерения!

На этот раз мы говорим об очень фундаментальном соображении любого измерения или калибровки –  неопределенности  !

Я сделал технический документ по основам неопределенности в измерениях и калибровке. Он предназначен для людей, которые отвечают за  планирование и выполнение практических измерений и калибровок в промышленных приложениях  , но  не являются математиками или экспертами в области метрологии.

Вы можете бесплатно скачать технический документ в формате pdf, нажав на картинку ниже:

 

Содержание

• вступление
• Что такое неопределенность измерения?
• Классический пример неопределенности «кусок веревки»
• Компоненты неопределенности
• Ваш эталонный эталон (калибратор) и его прослеживаемость
• Другие источники неопределенности
• Пройдена или не пройдена калибровка?
• Примеры
• Соотношение TUR/TAR и расчет неопределенности
• Резюме и основные выводы

 

Осведомленность о неопределенности, связанной с измерением, является очень фундаментальной концепцией, и  вам не следует выполнять никаких измерений, если вы не знаете о связанной с этим неопределенности .

Кажется, что растет общее осознание и интерес к неопределенности, и это здорово.

Неопределенность измерений может исходить из различных источников, таких как эталонное измерительное устройство, используемое для выполнения измерения, условия окружающей среды, лицо, выполняющее измерения, процедура и другие источники.  

Существует несколько руководств, стандартов и ресурсов по погрешностям калибровки, но в основном они просто полны математических формул. В этой статье  я постарался свести математические формулы к минимуму .

Оценка и расчет неопределенности могут быть довольно сложными, но я изо всех сил старался найти в этом смысл.

Что такое неопределенность измерения? 

Что такое неопределенность измерения? Проще говоря, это «сомнение» в измерении, поэтому оно говорит нам, насколько оно хорошее. В каждом измерении, которое мы проводим, есть некоторое «сомнение», и мы должны знать, сколько именно, чтобы иметь возможность решить, достаточно ли хорошо измерение, чтобы его можно было использовать.

Полезно помнить, что  ошибка — это не то же самое, что неопределенность . При калибровке, когда мы сравниваем наше калибруемое устройство с эталонным стандартом, ошибка представляет собой разницу между этими двумя показаниями. Ошибка  не имеет смысла, если мы не знаем неопределенность измерения .

Классический пример неопределенности «кусок веревки»

Давайте возьмем простой пример, чтобы проиллюстрировать неопределенность измерения на практике; мы даем один и тот же кусок веревки трем разным людям (по одному) и просим их измерить длину этой веревки. Никаких дополнительных указаний не дается. Они могут использовать свои собственные инструменты и методы для ее измерения.

Скорее всего, вы получите три несколько разных ответа. Например:

• Первый говорит, что длина нити около 60 см. Он использовал 10-сантиметровую пластиковую линейку, один раз измерил нить и пришел к такому выводу.
• Второй человек говорит, что это 70 см в длину. Он использовал трехметровую рулетку и пару раз проверил результаты, чтобы убедиться, что он прав.
• Третий человек говорит, что его длина составляет 67,5 см с погрешностью ±0,5 см. Он использовал точную измерительную ленту и несколько раз измерил струну, чтобы получить среднее значение и стандартное отклонение. Затем он проверил, насколько сильно растягивается струна, когда за нее тянут, и заметил, что это мало повлияло на результат.

Даже этот простой пример показывает, что на результат измерения влияет множество факторов: используемые инструменты измерения, используемый метод/процесс и то, как человек выполнял работу.


Итак, вопрос, который вы должны задать себе:

на вашем заводе, когда будут выполняться калибровочные работы, какой из этих трех приведенных выше примеров это будет?

Какие «линейки» используются на вашем объекте и каковы методы/процессы измерения?

Если вы просто измеряете что-то, не зная связанной с этим неопределенности, результат не имеет большого значения.

 

Компоненты неопределенности

Стандартное отклонение – важная составляющая неопределенности

 

 

Несколько компонентов составляют общую неопределенность измерения, и одним из наиболее важных является  стандартное отклонение , поэтому давайте обсудим его далее.

Простая, но полезная практика состоит в том, чтобы повторять измерение/калибровку несколько раз, а не только один раз. Скорее всего, вы обнаружите небольшие различия в измерениях между повторениями. Но какое измерение правильное?

Не углубляясь в статистику, можно сказать, что один раз измерить недостаточно. Если вы повторите одно и то же измерение несколько раз, вы можете найти среднее значение и стандартное отклонение измерения и узнать, насколько результат может отличаться между повторениями. Это означает, что вы можете узнать нормальную разницу между измерениями.

Вы должны выполнять измерение несколько раз, даже до десяти раз, чтобы оно было достаточно статистически надежным для расчета стандартного отклонения.

Эти виды компонентов неопределенности, которые вы получаете путем вычисления стандартного отклонения, называются компонентами неопределенности типа А.

Но повторение одного и того же измерения десять раз просто невозможно на практике, скажете вы.

К счастью, вам не всегда нужно выполнять десять повторений, но вы все равно должны экспериментировать с процессом измерения, иногда повторяя одно и то же измерение несколько раз. Это скажет вам, каково типичное отклонение всего вашего процесса измерения, и вы сможете использовать эти знания в будущем в качестве компонента неопределенности, связанного с этим измерением, даже если вы выполняете измерение только один раз во время обычной калибровки.

Представьте, что при многократном измерении/калибровке температуры вы узнаете, что разница между повторениями составляет ±0,2 °C. В следующий раз, когда вы будете выполнять то же самое измерение, даже если вы выполните его только один раз, вы будете знать об этой возможной разнице в ±0,2 °C, чтобы вы могли принять ее во внимание и не допустить, чтобы измерение слишком приблизилось к допустимому пределу.

Если вы повторно калибруете подобные виды инструментов, часто бывает достаточно выполнить измерение только один раз и использовать типичное экспериментальное стандартное отклонение.

Таким образом, вы всегда должны знать о стандартном отклонении вашего процесса калибровки — это важная часть общей неопределенности.

 

Ваш эталонный эталон (калибратор) и его прослеживаемость

Один из самых больших источников неопределенности часто исходит от эталонного стандарта (или калибратора), который вы используете  в своих измерениях/калибровках.

Естественно, для начала следует выбрать подходящий эталон для каждого измерения.

Также важно помнить, что недостаточно использовать спецификацию точности производителя для эталонного эталона и продолжать использовать ее в качестве неопределенности эталонных эталонов в течение многих лет.

Вместо этого вы должны регулярно калибровать свои эталонные стандарты в калибровочной лаборатории, имеющей достаточные возможности (достаточно малую неопределенность) для калибровки стандарта и обеспечения его прослеживаемости. Обратите внимание на общую неопределенность калибровки, которую лаборатория документирует для вашего эталонного стандарта.

Кроме того, вы должны следить за стабильностью вашего эталонного стандарта между калибровками. Через некоторое время вы узнаете истинную неопределенность вашего эталонного эталона и сможете использовать эту информацию в своих калибровках.

 

Другие источники неопределенности

В официальном документе вы можете найти более подробное обсуждение других источников неопределенности.

Это включает:

• Тестируемое устройство (DUT)
• Эталонный стандарт (калибратор)
• Метод/процесс выполнения измерений/калибровок
• Условия окружающей среды
• Лицо (лица), выполняющее измерения
• Дополнительные составляющие неопределенности в зависимости от измеряемой/калибруемой величины

Эти компоненты неопределенности называются компонентами  неопределенности типа В.

 

Пройдена или не пройдена калибровка?

В этом разделе мы обсудим следующий сценарий: Вы выполнили калибровку, у вас есть результаты в сертификате, и вы сравнили результаты с допустимыми пределами. Пришло время ответить на важные вопросы:  калибровка прошла успешно или нет? Это в пределах или вне терпимости?

Заявление о соответствии — пройти или не пройти

Как правило, при калибровке прибора у вас есть предопределенные пределы допуска, которым должен соответствовать прибор. Конечно, вы можете выполнять некоторые калибровки без допусков, но в обрабатывающей промышленности допуски обычно устанавливаются заранее.

Уровни допуска показывают, насколько результат может отличаться от истинного значения. Если ошибки результата калибровки находятся в пределах допуска, это считается  пройденной  калибровкой, а если некоторые из ошибок выходят за пределы допуска, это  калибровка  со сбоем. Звучит просто, как элементарная математика. Как трудно это может быть?

Важно помнить, что недостаточно просто принять во внимание ошибку; вы также должны учитывать общую неопределенность калибровки!

Принятие во внимание неопределенности превращает это в совершенно другую игру с мячом. Как указано в официальном документе, существует множество источников неопределенности. Далее рассмотрим несколько примеров.
 

Пример №1 — эталон со слишком большой неопределенностью

Допустим, технологический преобразователь, который вы собираетесь калибровать, имеет уровень допуска ±0,5% от его диапазона измерения.

Во время калибровки вы обнаружите, что самая большая ошибка составляет 0,4%, так что это похоже на проходную калибровку, верно?

Но что, если используемый калибратор имеет спецификацию неопределенности ±0,2%? Тогда результат 0,4% может быть либо зачетом, либо провалом — неизвестно, что именно.

Кроме того, при любой калибровке у вас также есть неопределенность, вызванная многими другими источниками, такими как стандартное отклонение результата, воспроизводимость, процесс калибровки, условия окружающей среды и т. д.

Когда вы оцениваете влияние всех этих компонентов неопределенности, становится еще более вероятным, что калибровка в конце концов была неудачной, хотя сначала она выглядела как пройденная.

 

Пример №2 - разные случаи

Давайте посмотрим на графическую иллюстрацию следующего примера, чтобы его было легче понять. На приведенном ниже рисунке показаны четыре точки калибровки, ромбовидная форма указывает на фактический результат калибровки. Линия над и под результатом указывает общую неопределенность для каждой точки калибровки. Черная горизонтальная линия отмечает предел допуска.

 

 

Мы можем интерпретировать различные случаи, показанные выше, следующим образом:

• Случай 1: явно находится в пределах допуска, даже если принять во внимание неопределенность. Таким образом, мы можем констатировать это как пропуск.
• Случай 4: Это тоже явный случай. Результат выходит за пределы допуска, даже без учета неопределенности, так что это явный сбой.
• Случаи 2 и 3: Оценить их немного сложнее. Кажется, что в случае 2 результат находится в пределах допуска, а в случае 3 - за его пределами, особенно если вас не волнует неопределенность. Но, принимая во внимание неопределенность, мы не можем говорить об этом с уверенностью.

Существуют правила (например, ILAC G8:1996 – Руководство по оценке и отчетности о соответствии спецификации; Руководство EURACHEM/CITAC: Использование информации о неопределенности в оценке соответствия, первое издание 2007 г.) о том, как заявить о соответствии калибровки.

Эти руководства предполагают, что  результат следует считать пройденным только тогда, когда ошибка плюс неопределенность меньше допустимого предела.

Они также предполагают, что результат следует считать неудачным только в том случае, если ошибка с добавленной или вычтенной неопределенностью превышает допустимый предел.

Когда результат ближе к допустимому пределу, чем половина неопределенности, они предлагают называть это  «неопределенной»  ситуацией, т. е. не следует указывать результат как «пройдено» или «не пройдено».

На протяжении многих лет мы видели, как многие люди по-разному интерпретировали неопределенность и решение о прохождении/не прохождении. На практике неопределенность часто не принимается во внимание в процессе принятия решения о том, годен ли он или нет, но, тем не менее, очень важно помнить о неопределенности при принятии решения.

 

Пример №3 – различные неопределенности

Другая ситуация, которую следует проиллюстрировать, — это когда общая неопределенность не всегда одинакова.

Случаи 1 и 2 имеют примерно одинаковый результат измерения, поэтому без неопределенности мы будем рассматривать их как измерения одного и того же уровня.

Но когда принимается во внимание неопределенность, мы видим, что случай 1 действительно ужасен, потому что неопределенность просто слишком велика, чтобы ее можно было использовать для этого измерения с заданными пределами допуска.

Глядя на случаи 3 и 4, кажется, что случай 3 лучше, но с неопределенностью мы можем видеть, что он недостаточно хорош для оператора pass, а случай 4 — достаточно.

 

 

Опять же, я хочу отметить, что  нам нужно знать неопределенность, прежде чем мы сможем судить о результате измерения . Без расчета неопределенности случаи 1 и 2 выглядят одинаково; с учетом неопределенности они сильно различаются.

 

Соотношение TUR/TAR и расчет неопределенности

TUR  (коэффициент неопределенности теста) и  TAR  (коэффициент точности теста) часто упоминаются в различных публикациях. В некоторых публикациях даже предполагается, что при достаточно большом отношении TUR/TAR не нужно беспокоиться об оценке/расчете неопределенности.

Обычно используемое соотношение TAR составляет 4:1. Короче говоря, это означает, что если вы хотите откалибровать 1%-ный инструмент, ваше испытательное оборудование должно быть в четыре раза более точным, т. е. оно должно иметь точность 0,25% или лучше.

В некоторых руководствах/публикациях также есть рекомендации по соотношению. Чаще всего соотношение используется, как в приведенном выше примере, т. е. для сравнения характеристик тестируемого устройства (ИУ) и характеристик производителя эталонного эталона.

Но в этом сценарии вы учитываете только характеристики эталонного стандарта (испытательного оборудования, калибратора) и игнорируете все другие связанные с этим неопределенности.

Хотя это может быть «достаточно хорошим» для некоторых калибровок, эта система не принимает во внимание все источники неопределенности.

Для получения точного результата настоятельно рекомендуется выполнять оценку/расчет неопределенности с учетом всего процесса калибровки.

Нам регулярно задают вопрос: «Во сколько раз более точным должен быть калибратор по сравнению с калибруемым устройством?». Хотя можно было бы дать некоторые предложения, на самом деле нет правильного ответа на этот вопрос. Вместо этого вы должны осознавать полную неопределенность ваших калибровок. И, конечно же, он должен отражать ваши потребности! 

 

Резюме и основные выводы из белой книги

Чтобы узнать больше по этому вопросу, загрузите и прочитайте технический документ, ссылка на который приведена в этом сообщении.

Вот краткий список основных выводов:

• Обязательно различайте «ошибку» и «неопределенность».
• Поэкспериментируйте, выполнив многократные повторения измерений, чтобы получить информацию о типичном отклонении.
• Используйте соответствующие эталонные стандарты (калибраторы) и убедитесь, что они имеют действительную прослеживаемость к национальным стандартам, а неопределенность калибровки известна и подходит для ваших приложений.
• Подумайте, не оказывают ли условия окружающей среды существенного влияния на погрешность ваших измерений.
• Помните о читаемости и разрешении дисплея любых показывающих устройств.
• Изучите важные факторы конкретных величин, которые вы калибруете.
• Ознакомьтесь с методом «суммы корней квадратов», чтобы сложить вместе независимые неопределенности.
• Помните о коэффициенте охвата/доверительном уровне/расширенной неопределенности компонентов неопределенности.
• Вместо или в дополнение к соотношению TUR/TAR старайтесь быть более осведомленными обо всех связанных с этим неопределенностях.
• Обратите внимание на полную неопределенность процесса калибровки, прежде чем принимать решение о прохождении/непрохождении.

 

Загрузите бесплатную статью в официальном документе в формате pdf, нажав на изображение ниже: 

 

Вам также может понравиться это, связанное с неопределенностью:

• Компоненты погрешности калибровки температуры с использованием сухого блока

 

Также, пожалуйста, ознакомьтесь со статьей  Что такое калибровка  на нашем сайте.

 

 

Автор Хейкки Лаурила

Хейкки Лаурила — менеджер по маркетингу продукции в Beamex. Он начал работать в Beamex в 1988 году и за время работы в Beamex работал в сфере производства, обслуживания, калибровочной лаборатории, в качестве менеджера по качеству, менеджера по продукции и менеджера по маркетингу продукции. Хейкки имеет степень бакалавра естественных наук. Семья Хейкки состоит из него самого, его жены и их четверых детей. В свободное время любит играть на гитаре.

LinkedIn

 

Изменено 24 Августа 2022 пользователем Логинов Владимир

[Логинов Владимир 904]

Из статьи выше 

Tolerance levels indicate how much the result can differ from the true value.

[Логинов Владимир 904]

 

[Логинов Владимир 904]

 

[libra 558]

2 часа назад, Логинов Владимир сказал:

https://www.labfacility.com/media/productattach/w/h/why_is_calibration_so_important.pdf

Калибровочная лаборатория температуры в Великобритания 

перевод

 

Феерично. Похоже на сочинение на заданную тему:" Как я провел лето." Интересно они все термопары ремонтируют?

[libra 558]

2 часа назад, Логинов Владимир сказал:

https://blog.beamex.com/calibration-uncertainty-for-dummies-part-1

перевод

 

Все пекарни и швейные мастерские встали- Ежик задумался как дышать и помер.

[boss 418]

3 минуты назад, libra сказал:

Феерично. Похоже на сочинение на заданную тему:" Как я провел лето." Интересно они все термопары ремонтируют?

Все разборные.  Что такого?

[Геометр 953]

19 часов назад, libra сказал:

Вы не поняли сути вопроса и по прежнему путаете погрешность отсчета с величиной отсчета с которой пытаетесь считать показания. Почему вы решили, что эти величины равны?

А где вы увидели, что я так решил?

[libra 558]

1 час назад, boss сказал:

Все разборные.  Что такого?

Не все разборные, но не суть. Мелкий ремонт не влияет на результат калибровки (клемники, бусины и т. п.). А при вырождении спая никакой ремонт не поможет.

[libra 558]

1 час назад, Геометр сказал:

А где вы увидели, что я так решил?

 

В 23.08.2022 в 09:01, Геометр сказал:

Теодолит типа Т5 (Т5, 2Т5, 2Т5К, 3Т5КП). Цена деления отсчетной шкалы 60'' (1') и предельно допустимое значение СКП (СКО) измерения угла одним приемом - 5''.

Теодолит 2Т30П. Цена деления 5' (300'') и допуск на СКП - 30''.

 

 

Я правильно понимаю, что  при считывании 0,1 деления (30") вы видите СКП 30"?

[LIBorisi4 162]

19 часов назад, Lavr сказал:

Во-первых МРЕ является  не характеристикой, а требованием. Этим она принципиально отличается от пределов допускаемой погрешности СИ, хотя и именуется похоже. 

Цитата

4.26 (5.21)
максимальная допускаемая погрешность измерения
максимальная допускаемая погрешность
предел допускаемой погрешности
англ. maximum permissible measurement error, maximum permissible error, limit of error
фр. erreur maximale tolérée, f; limite d’erreur, f
крайнее значение погрешности измерения относительно известного опорного значения величины, разрешенное спецификацией или нормативными документами для данного измерения, средства измерений или измерительной системы
ПРИМЕЧАНИЕ 1 Обычно, когда существует два крайних значения, используют термины “максимальные допускаемые погрешности” или “пределы допускаемой погрешности”.

Да требование. Но когда применяется требование к объекту и выполняется, то это становится его (объекта) характеристикой.

19 часов назад, Lavr сказал:

Конечная цель любой калибровки - исправить значение.

Не однозначное утверждение. Не всегда это надо, а главное возможно. В основном надо подтвердить, что то, что применяешь при измерениях соответствует своим характеристикам и тому, что его показаниям можно доверять, а уж как, покажет его вклад в неопределенность.

Андрей Аликович, в одном буржуйском документе в 2001 году было написано:
 

Цитата

 

This definition of uncertainty calls for а readjustment of several terms concerning the calibration of instruments, because the statement that to а measurand сап bе reasonably attributed а dispersion of values makes obsolete the traditional definitions that treat the result of а measurement as а single value and the calibration as an additive correction of the indicated value.

Это определение неопределенности требует корректировки некоторых терминов, касающихся калибровки приборов, поскольку утверждение о том, что измеряемой величине может быть разумно приписана дисперсия значений, делает устаревшими традиционные определения, относящиеся к результату измерения. как единичное значение, а калибровку как аддитивную коррекцию указанного значения.

 

Имеется ввиду определение неопределенности из GUM.

Что и было сделано в VIM 3 в 2008 году.