Podstawy niepewności pomiaru

W celu oceny i ponownego wykorzystania wyniku pomiaru, oprócz ustalonego oszacowania mierzonej zmiennej należy sporządzić oświadczenie o jakości wyniku. Wskazanie niepewności pomiaru wzmacnia zaufanie do wyników pomiarów i umożliwia porównanie różnych pomiarów. Jest to podstawowy wymóg w krajowej i międzynarodowej wymianie towarów. Istnieją również inne powody, aby poradzić sobie z niepewnością pomiaru. Na przykład, jeśli pomiar jest częścią kalibracji i musi być wskazany w świadectwie kalibracji lub jeśli należy ocenić zgodność ze specyfikacją dokładności przyrządu pomiarowego. "Zmierzona wartość bez niepewności pomiaru nie jest pełnym wynikiem pomiaru!" 

W ramach kalibracji sprawdza się, czy czujnik jest zgodny z określoną dokładnością. Wykryte odchylenie musi być mniejsze niż dopuszczalne odchylenie. Ale sama kalibracja, jak każdy pomiar, również podlega niepewności. Jest to podane w postaci niepewności pomiaru. Niepewność pomiaru składa się zasadniczo z błędów wpływających na operatora, obiekt badany, metodę i odniesienie. Niepewność pomiaru jest miarą losowego rozproszenia wyniku pomiaru i dlatego jest podawana jako +/-. W zależności od zasady podejmowania decyzji musi ona zostać uwzględniona w ocenie zgodności. 

Wzorcowanie 

Przewodnik "Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement", w skrócie GUM, jest uznanym na całym świecie standardem oceny i raportowania niepewności pomiaru i został przyjęty przez kilka organizacji międzynarodowych. GUM stosuje podejście polegające na określeniu każdego wyniku pomiaru jako najlepszego oszacowania mierzonej zmiennej z przypisaną niepewnością pomiaru. W ten sposób metoda GUM zapewnia jasno zdefiniowaną metodę oceny do przeprowadzenia opisu zadania pomiarowego i zakresów zmienności odpowiednich wielkości przy użyciu rozkładów prawdopodobieństwa i równań modelowych. W ten sposób, za pomocą metody GUM, można w przejrzysty sposób pokazać, które zależności są stosowane w określaniu niepewności pomiaru i jak postrzegana jest ocena uczestniczących zmiennych. 

Ogólnie rzecz biorąc, doświadczenie metrologiczne pokazuje, że procesy pomiarowe nie mogą być kontrolowane tak precyzyjnie i że warunki pomiaru nie mogą być określone tak precyzyjnie, że tylko jedna wartość może być przypisana do mierzonej zmiennej. Dlatego rozwiązanie leży w opisie niepełnej wiedzy poprzez rozkłady wartości, których waga jest szacowana. Mniej lub bardziej precyzyjna znajomość kompatybilnych wartości mierzalnej wielkości opisana jest rozkładami możliwych wartości. Gęstość prawdopodobieństwa określa wagę przypisaną wartości Y o rozmiarze X na podstawie istniejącej wiedzy. Aby móc później przeprowadzić odpowiednie obliczenie niepewności pomiaru, konieczne są podstawy obliczania prawdopodobieństwa lub statystyki: 

Funkcje dystrybucji, takie jak.B.: 

• Rozkład prostokątny, trapezowy, trójkątny, dzwonkowaty (krzywa dzwonowa Gaussa)  Inne parametry statystyczne, takie jak.B. 
• Średnia arytmetyczna, zakres, odchylenie standardowe, propagacja błędu 

Współczynnik wrażliwości ci opisuje stopień, w jakim na oszacowanie ilości wynikowej wpływają zmiany w oszacowaniu ilości wejściowej. Można go określić na podstawie funkcji modelu za pomocą równań lub metod numerycznych. 

Analiza niepewności pomiaru, często określana jako budżet niepewności pomiaru, powinna zawierać wykaz wszystkich źródeł niepewności podczas pomiaru, wraz z powiązanymi standardowymi niepewnościami pomiaru, oraz wskazanie, w jaki sposób zostały one określone. W przypadku powtarzających się obserwacji wskazuje się również liczbę n przeprowadzonych obserwacji.