Виды погрешностей аналоговых и цифровых измерительных приборов.
Класс точности приборов.
Для аналоговых приборов класс точности делится на 3 группы: 0,1…5 % (0,1;0,2;0,5;1;2,5;4;(5)).
Цифры в скобках – приведенная погрешность приборов.
Приведение в подавляющем большинстве случаев производится в конце шкалы, в некоторых случаях к некоторой специальной метке. Означает, что приведенная погрешность относится к длине шкалы. В начале шкалы реальные погрешности выше, в конце шкалы ниже.
В связи с этим, при измерении аналоговыми приборами, методически правильным считается только части шкалы, обычно ≈½ там, где большие значения. Обычно шаг диапазонов 1:2 , 1:2,5.
Для очень грубых оценок используется абсолютная погрешность в виде ½ деления шкалы.
В цифровых приборах погрешности подразделяются на:
1.аддитивные (сложение);
2. мультипликативные (умножение).
Δ= Хи - Хр, где Δ-абсолютная погрешность.
δ= Δ/Хи, где δ- относительная погрешность.
δ= А+ХБ, где А - аддитивная составляющая; ХБ – мультипликативная.
У цифровых приборов аддитивная часть, как правило, одна или несколько единиц последнего разряда.
Погрешности измерительных средств подразделяются на:
1.основные;
2.дополнительные.
Основные–для нормальных условий измерений, то есть t=20ºС; р=660 мм.рт.ст.;влажность=80%; fсети =50 Гц и т.п.
Дополнительные - определяются отклонением от нормальных условий измерения.
Для приборов обычно колебание напряжения сети: +5%...-10% от номинала.
|
|
|
В паспорте указывается величина поправки при выходе влияющих параметров за допустимые пределы.
Основная и дополнительная погрешность измерительных приборов.
Погрешности измерительных средств подразделяются на:
1.основные;
2.дополнительные.
Основные–для нормальных условий измерений, то есть t=20ºС; р=660 мм.рт.ст.;влажность=80%; fсети =50 Гц и т.п.
Дополнительные - определяются отклонением от нормальных условий измерения.
Для приборов обычно колебание напряжения сети: +5%...-10% от номинала.
В паспорте указывается величина поправки при выходе влияющих параметров за допустимые пределы.
Область применения, преимущества и недостатки статических математических моделей.
Статистическое моделирование представляет собой метод получения с помощью ЭВМ статистически данных о процессах, происходящих в моделируемой системе. Сущность метода статистического моделирования сводится к построению для процесса функционирования исследуемой системы S некоторого моделирующего алгоритма, имитирующего поведение и взаимодействие элементов системы с учетом случайных входных воздействий и воздействий внешней среды E, и реализации этого алгоритма с использованием программно-технических средств ЭВМ.
|
|
|
Метод применяется: 1) для изучения стохастических систем; 2) для решения детерминированных задач. Особенностью применения метода заключается во втором методе. А именно замена детерминированной задачи эквивалентной схемой некоторой стохастической системы, выходные характеристики последней совпадают с результатом решения детерминированной задачи. В результате статистического моделирования системы S получается серия частных значений искомых величин или функций, статистическая обработка которых позволяет получить сведения о поведении реального объекта или процесса в произвольные моменты времени. Если количество реализации N достаточно велико, то полученные результаты моделирования системы приобретают статистическую устойчивость и с достаточной точностью могут быть приняты в качестве оценок искомых характеристик процесса функционирования системы S. 
Теоретической основой метода статистического моделирования систем на ЭВМ являются предельные теоремы теории вероятностей. Множества случайных явлений (событий, величин) подчиняются определенным закономерностям, позволяющим не только прогнозировать их поведение, но и количественно оценить некоторые средние их характеристики, проявляющие определенную устойчивость.
Дата добавления: 2018-05-30; просмотров: 1704; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!