- Stahuj zápisky z přednášek a ostatní studijní materiály
- Zapisuj si jen kvalitní vyučující (obsáhlá databáze referencí)
- Nastav si své předměty a buď stále v obraze
- Zapoj se svojí aktivitou do soutěže o ceny
- Založ si svůj profil, aby tě tví spolužáci mohli najít
- Najdi své přátele podle místa kde bydlíš nebo školy kterou studuješ
- Diskutuj ve skupinách o tématech, které tě zajímají
Studijní materiály
Hromadně přidat materiály
Zápisky ke zkoušce
PTEMP - Technické měření
Hodnocení materiálu:
Vyučující: Ing. Martin Kohout Ph.D.
Zjednodušená ukázka:
Stáhnout celý tento materiálTECHNICKÉ MĚŘENÍ – VÝPISKY KE ZKOUŠCE
ZKOUŠENÍ = hledání obecných vlastností objektu
MĚŘENÍ = zjišťování konkrétních fyz. veličin – kvalitativních, kvantitativních
LABORATORNÍ TECHNICKÉ MĚŘENÍ = tech. měření s nejvyšší přesností
kalibrace přístrojů atd…
velký rozdíl v laboratorních podmínkách a v terénu
EXPERIMENTY = hledání odpovědí na otázky z teorie
PROVOZNÍ MĚŘENÍ = informace o výrobním nebo technologickém procesu
FÁZE EXPERIMENTU
PŘÍPRAVA
Druh a počet měřených veličin, vybírám vhodnou přesnost přístroje atd…
Volba měřící metody
Volba měřících míst
Volba konfigurace zapojení měřícího přístroje – vždy zvolit vhodný rozsah vzorkovací frekvence
Zajistit konstantní podmínky – hlavně teplotu, vlhkost; není-li to možné musíme to zohlednit v měření
EMC – pozor na vznik indukovaného napětí
VLASTNÍ MĚŘENÍ
Pokud je to možné, tak měřit minimálně 3x
Sbírání dat – !!!ZÁLOHOVAT!!!
Dělat si poznámky, průběžně kontrolovat funkčnost měřící aparatury atd…
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ
Raději nepoužívat filtraci, zpracovávat surová data
METODY MĚŘENÍ
Hodnocení:
Objektivní
Subjektivní
přímé x nepřímé
absolutní x relativní
substituční (odpory) x kompenzační (váhy)
statické x dynamické
kontaktní x bezkontaktní
FYZIKÁLNÍ VELIČINY
Vždy se skládá z hodnoty a jednotky, je svázána se svou fyzikální podstatou.
1799 vznikly prototypy délky a hmotnosti
1875 definován kg, metr → Metrologická konvence, soustava jednotek SI se stala mezinárodní a používá se dodnes
7 základních jednotek SI:
veličina
jednotka
délka
metr (m)
hmotnost
kilogram (kg)
čas
sekunda (s)
el. Proud
ampér (A)
termodynamická tepl.
kelvin (K)
svítivost
kandela (cd)
látkové množství
mol (mol)
METROLOGIE =“nauka o mírách“
Jednotky → definice → realizace
náplň metrologie:
přenositelnost, návaznost etalonů
výzkum metod měření, jejich porovnávání
seřizování a kontrola měřících soustav a měřidel
lidský činitel – školení, zkoušení atd…
aplikace statistiky na výsledky → stanovování nejistot měření
legislativní činnost
význam:
aplikační fyzikální a chemické vědy
zajišťuje celosvětově reprodukované a garantované výsledky
oblast obchodu – odběratelsko – dodavatelské vztahy
vědecká metrologie – uchovávání a výroba etalonů (etalon = ztělesněná míra)
průmyslová metrologie – výroba, výstupní kontroly v podniku, není státem kontrolovaná
legální metrologie – stanovená měřidla sloužící pro výměnu zboží (vodoměry, váhy atd...)
zákon o metrologii č. 505/1990sb
MPO: řídí politiku o normalizaci v ČR
ÚNMZ: zastupuje ČR v zahraničí, provádí kontrolu Českého Metrologického Institutu, autorizuje subjekty k výkonu metrologické činnosti
ČMI: provádí výzkum a uchování státních etalonů
ČIA: systém kontroly kvality – ISO 9000, ISO 9001, ISO 17 025
ČNI: vydává české normy – přebírá světové a evropské normy
Metrologická návaznost:
Primární etalon
Státní etalon – uchován na ČNI
Kalibrační laboratoře
Kalibrační středisko
Pracovní etalon (např. koncové měrky)
Dílna (např. mikrometr)
Metrologická konfirmace měřidel = zajištění správnosti měření měřidel
JUSTOVÁNÍ (seřízení)
Operace určená k tomu, aby funkční stav měřidla odpovídal našim podmínkám
KALIBRACE
Soubor úkonů, které za určitých podmínek dávají závislost mezi hodnotami indikovanými měřícím přístrojem a hodnotami stanovenými referenčním etalonem
Výsledkem kalibrace je závislost mezi hodnotami a referenčním etalonem, nebo korekce ke správným hodnotám
OVĚŘENÍ
Doklad o tom, že stanovené měřidlo má požadovanou metrologickou návaznost
CHYBY MĚŘENÍ
!!!i při opakování měření za stejných podmínek se výsledky liší!!!
Absolutní chyba: Δx = xM - xB
Relativní chyba:
Přesnost měření = těsnost shody mezi měřenou veličinou a skutečnou veličinou
HRUBÉ CHYBY – OMYLY
Svou absolutní hodnotou značně převyšují očekávanou hodnotu
Důležitý je odhad na základě zkušeností
Vznikají z důvodů neznalosti, nedopatření, omylů, nekázně atd...
SYSTEMATICKÉ CHYBY
povaha jednostranně převládající pravidelnosti
chyba není v provedení ale v systému
neodstraníme ji opakovaným měřením
částečně je lze vyloučit korekcemi, jinou metodou nebo kompenzací
chyby způsobené měřidlem
základní chyba – měřidlo špatně měří
vedlejší chyba – odchylka veličin od předepsaných hodnot
chyby způsobení metodou
nedokonalost metody, nepřesnost
osobní chyby
vliv lidského činitele – lékařské prohlídky, porovnávání
NÁHODNÉ CHYBY
Zcela nahodilé jevy, nedají se předvídat, mají různé znaménko a velikost
Jsou výsledkem velkého počtu nahodilých a nepopsaných jevů
Pomocí matematické statistiky lze odvodit jakým rozdělením pravděpodobnosti se náhodná chyba řídí → odhad jejich velikostí a mezí
STATISTICKÉ ZÁKONITOSTI, KTERÝMI SE NÁHODNÉ CHYBY ŘÍDÍ:
NÁHODNÁ JEV = výsledek náhodného pokusu, závisí na komplexu podmínek za kterých nastal
PRAVDĚPODOBNOST JEVU:
NÁHODNÁ VELIČINA = při každé realizaci nabývá různých hodnot z různou pravděpodobností –je určena oborem hodnot a pravděpodobností výskytu každé z nich
Jednotlivá měření jsou vždy diskrétní náhodné veličiny
o = σ
= normální rozdělení pravděpodobnosti:
Jelikož jsou jednotlivá měření vždy diskrétní náhodné veličiny, můžeme vytvořit tzv. HISTOGRAM ČETNOSTÍ VÝBĚROVÉHO SOUBORU a jeho distribuční funkci
Pokud jsou splněny požadavky že malé náhodné chyby jsou mnohem větší než velké a kladné a záporné chyby téže absolutní hodnoty (odchylky) jsou stejně pravděpodobné, pak se náhodné chyby řídí GAUSSOVÝM ZÁKONEM ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI = NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI
Chyba měření: Δx = xskutečná - xměřená
STŘEDNÍ KVADRATICKÁ CHYBA:
Střední kvadratická odchylka:
Střední kvadratická odchylka aritmetického průměru:
V praxi vypadá určení náhodné veličiny např.: l=(2,45±0,05)mm
Určení náhodných chyb jednoho měření nelze statisticky provést, obecně je dána nejméně polovinou jemného dělení stupnice přístroje nebo kvantovací chybou A/D převodníku
Určení skutečné hodnoty při n-opakovaných měřeních – skutečná chyba leží v intervalu na hladině významnosti
Chyba veličin získaných výpočtem = nepřímá měření:
X = {a; b; c}; Δa, Δb, Δc = chyby
___________________________________________________________________________
Př:
x = ab → ;
→
→ relativní chyba:
KORELAČNÍ POČET – používá se pro hodnocení závislosti mezi dvěma a více veličinami nebo technologiemi
Korelační koeficient:
│rxy│ (0;0,3) → zanedbatelná těsnost vztahů
│rxy│ (0,3;0,5) → nezanedbatelná těsnost vztahů
│rxy│ (0,5;0,9) → velmi těsný vztah
│rxy│ (0,9;1) → funkční závislost
koeficient determinace: dxy = rxy . 100
koeficient mnohonásobné korelace:
NEJISTOTY MĚŘENÍ:
= kvantitativní ukazatel výsledku měření
= parametr související s výsledkem měření charakterizující rozsah hodnot, které lze veličině reálně přiřadit
ke stanovování nejistot měření používáme 2 metody:
Statistické zpracování dat = metoda typu A = UA
Jiné než statistické zpracování = metoda typu B = UB
Vyhodnocení standartní nejistoty pomocí UA:
Vyhodnocování standartních nejistot pomocí UB:
Stanovená měřidla jsou zakotvena v normě a zákoně, způsoby pro stanovení přesnosti jsou přísně stanoveny
Spočívá to v odhadu pomocí racionálního úsudku pomocí dostupných informací
Informace získáme z kalibračních listů, údajů od výrobce, z předchozích měření, zkušeností z chováním materiálu atd...
Nejistoty jsou větší než chyby
Hodnotíme jednotlivé zdroje nejistot a všechny dílčí nejistoty se sčítají: UBy = UBy1 +UBy2 + ... + Uby n
Normální rozdělení pravděpodobnosti se používá tehdy, kdy jsou menší chyba daleko pravděpodobnější než ty větší
Rovnoměrné pravoúhlé rozdělení se používá tehdy, kdy to nejsme schopni na základě dostupných informací určit
Výsledná nejistota UB : ; kde je součet koeficientů citlivosti
Kombinovaná nejistota:
Rozšířená nejistota: ; kde je koeficient rozšíření závislí na rozdělení pravděpodobnosti
Př.
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
d [mm]
80,1
80,2
80,2
79,9
80,0
80,2
80,1
79,9
80,0
80,1
d = 80mm
0 – 150mm → chyba rozlišení 0,05mm
chyba obsluhy 0,1mm
chyba přítlaku, natočení a ustavení
UA:
Chybu nemůžeme vyjadřovat přesněji než měříme
UB:
→
UC:
Pro normální rozdělení pravděpodobnosti bude platit
→ d = (80,06 ± 0,15)mm
NÁHODNÉ PROCESY
Proces = průběh nějakého jevu v závislosti na nějakém parametru (nejčastěji čas)
DETERMINISTICKÉ
Na základě měření jedné realizace jsme schopni určit průběh dané veličiny (jevu) v libovolném budoucím nebo minulém čase – např. periodické a harmonické děje atd...
NEDETERMINISTICKÉ (STOCHASTICKÉ, NÁHODNÉ)
Lze je popsat pouze statisticky
Matematickým vyjádřením náhodného procesu je NÁHODNÁ FUNKCE
Aby bylo možno činit obecné závěry, je nutné vyjádřit z pravděpodobnostních charakteristik, které je možné získat jako pravděpodobné hodnoty z množiny realizací náhodné funkce
→ Stacionární procesy (v čase neměnné)
→ Nestacionární procesy
Pro dostatečný počet realizací náhodné veličiny lze určit distribuční funkci:
Sdružené pravděpodobnostní charakteristiky:
NESTACIONÁRNÍ PROCES - integrální veličiny náhodného procesu:
Momenty – střední hodnota z n-realizací
Druhý moment = střední kvadratická hodnota
Centrovaná hodnota
Rozptyl (disperze)
Směrodatná odchylka Efektivní hodnota
časové vlastnosti popíšeme korelační funkcí
korelační funkce pro dostatečný počet realizací je rovna součinu hodnot v jednotlivých časových okamžicích
autokorelační funkce = závislost jednoho a téže náhodného procesu, je symetrická okolo svislé osy, nabývá maxima pro nulovou hodnotu posunutí
Normovaná autokorelační funkce:
Kovariace – dostáváme ji ze součinu hodnot centrovaných veličin:
ERGODICKÉ NÁHODNÉ PROCESY:
= podmnožina stacionárního náhodného procesu
= takový proces, pro který statistické charakteristiky stanovené ze souboru mnoha realizací jsou totožné s charakteristikami vypočtenými v průběhu jedné realizace za dostatečně dlouhou dobu
Slaběergodické procesy – pouze základní statistické charakteristiky (střední hodnota, korelační fce atd...
Silněergodické procesy – všechny ostatní charakteristiky určené jako střední hodnota ze souboru realizací jsou totožné s předešlými časovými průběhy
Střední hodnota z jedné realizace za dostatečně dlouhou dobu:
ČÍSLICOVÉ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU
SNÍMAČ → MĚŘÍCÍ ÚSTŘEDNA → ANTIALIASINGOVÝ FILTR → AD PŘEVODNÍK
VZORKOVÁNÍ:
Spočívá v transformaci spojitého signálu na soubor diskrétních hodnot ve vodorovném směru
V ekvidistantním časovém kroku dochází k sčítání okamžitých hodnot náhodného procesu
Vzorkovací frekvence = převrácená hodnota časového toku:
V praxi by měla být vzorkovací frekvence max. 2,5 – 3 násobek maximální frekvence, pro správné měření ji musíme vždy vhodně zvolit
ALIASING = efekt maskování vyšších frekvencí za nižší 0 < f < fc
(2 fc ± f); (4fc ± f); (6fc ± f)
KVANTOVÁNÍ = příchozí spojitý signál rozdělíme na diskrétní hodnoty ve svislém směru
na určitý počet hladin podle použitího A/D převodníku
8 bit
256 hladin
12 bit
2096 hladin
24 bit
16 000 000 hladin
SÉRIOVÝ A/D PŘEVODNÍK:
PARALELNÍ A/D PŘEVODNÍK:
komparátor – klopný obv. – kombinační obv. – 8-bit.výstup
komparátor – porovnává napětí na vstupu s danou úrovn
Vloženo: 26.01.2012
Velikost: 6,30 MB
Komentáře
Tento materiál neobsahuje žádné komentáře.
Mohlo by tě zajímat:
Skupina předmětu PTEMP - Technické měření
Reference vyučujících předmětu PTEMP - Technické měření
Reference vyučujícího Ing. Martin Kohout Ph.D.
Podobné materiály
Copyright 2024 unium.cz