Page 298 - 70
P. 298

допомогою формул, які наведені у відповідній літературі, але оскільки при цьому
                            відносна вага дисперсій кожної із складових дорівнює  P     50, , то вказані спів-

                            відношення приводяться до вигляду    =  1/4 + 61/4 + 1/  4   /  2   1,5, де
                              — ексцес розподілу випадкової похибки засобу вимірювань або його каналу.
                            Тому, наприклад, якщо розподіл випадкової похибки підлягає розподілу Сімпсона
                            (  = 2,4), композиція буде мати ексцес     = 2,4/2 +1,5=2,7, тобто більш близь-
                            кий до нормального, але ще не рівний 3.
                                  Ефект  зниження  похибки  усередненого  результату,  що  при  цьому
                            досягається, може бути значним. Так, якщо без усереднення і коригування похибка
                            результату складала 0,7 кл  /  = 0,3 і  t  = 0,4 кл  , то при проведенні коригуван-
                                                         c
                            ня нуля і чутливості перед кожним відліком систематична похибка (  = 0,3 кл  )
                                                                                             с
                            буде вилучена майже повністю, але сумарна дисперсія відліків подвоїться (тобто
                            виросте в 2 рази) і при усередненні, наприклад, 100 відліків похибка з довірчою
                            ймовірністю  P  = 0,9 буде   1000     1   ,6    / 1000   0 ,018  кл  , тобто буде
                                          д
                            зменшена в 0,7/0,018  40 разів.
                                  Межа  можливого  зменшення  похибки  при  коригуванні  систематичних
                            похибок і статистичного усереднення визначається вже іншими причинами, які
                            до  цього  часу  не  були  враховані:  похибкою  при  вивірянні  зразкової  міри,
                            динамічними похибками і особливо відсутністю незалежності, тобто наявністю
                            хоча  б  слабкої  кореляції  між  ї  усередненими  похибками.  Всі  ці  обставини
                            повинні бути уважно проаналізовані.
                                  Застосування  мікропроцесорних  засобів  безпосередньо  в  складі  засобів
                            вимірювань каналів для обробки інформації дозволяє за рахунок реалізації нової
                            структури і відповідної організації вимірювальної процедури не тільки суттєво
                            покращити  метрологічні  характеристики,  але  й  спростити  апаратну  частину  і
                            підвищити метрологічну надійність цих засобів вимірювань.
                                  Методи  автоматичного  коригування  похибок  цифрових  вимірювальних
                            приладів  у  спеціальній  літературі  об'єднуються  назвою  “алгоритмічні”  або
                            “структурні”.  Основна  ідея  цих  методів  —  “трансформація”  швидкодії  в
                            точність.
                                  Відзначимо, що поведінка систематичних і випадкових похибок в часі є
                            різною, тому відрізняються і методи їх коригування. Відомо, що коли вимірю-
                            вана величина в часі постійна, то найбільш ефективний метод зменшення випад-


                              144
   293   294   295   296   297   298   299   300   301   302   303