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측정 오류에 대한 완전한 가이드

모든 종류의 물리적 실험과 기술 개발 과정에서 측정은 필수적이며, 측정 결과가 있는 한 측정 오류는 불가피합니다. 오차는 측정 정확도에 영향을 미치므로 해당 기술진은 오차 이론을 학습하고 숙달하고 오차의 특성, 성격 및 분류에 대해 포괄적이고 체계적으로 이해하고 최종적으로 이를 제거하는 합리적이고 과학적인 방법을 찾아야 합니다.

측량

진실 값과 측정 오류의 정의는 무엇입니까?

이론값이라고도 하는 진리값은 시간과 공간의 특정 조건에서 사물의 특성을 반영하는 객관적이고 실제적인 가치입니다. 측정에서 측정된 결과와 진리값 사이에는 어느 정도 편차가 있으며, 이 편차가 측정 오차입니다.

진리값은 이상적인 개념으로 가장 엄밀한 의미에서 실제 측정으로 얻을 수 없으므로 오차를 정확하게 구할 수 없습니다. 실제 오류 평가 과정에서 기존의 진리값을 진리값으로 사용하는 경우가 많으며, 그 자체가 부정확할 수 있으므로 오류 추정값만 얻을 수 있습니다.

길이 측정

예를 들어, 표준 미터는 진공에서 1/299792458초 동안 빛이 이동한 거리로 정의됩니다. 빛의 속도는 불변하기 때문에 XNUMX 표준 미터가 일반적인 진리값이지만 실제로는 빛의 속도로 측정하지 않고 저울을 사용하여 측정합니다. 그런 다음 눈금의 판독 값은 측정 값이고 하나의 표준 미터와의 편차는 특정 측정의 오류입니다.

측정 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?

측정은 특정 도구를 사용하여 특정 환경에서 특정 사람들이 수행하는 특정 이론이나 방법을 기반으로 합니다. 실험 이론의 근사화, 방법론적 정교화의 어려움, 실험 장비의 감도와 분해능의 한계, 주변 환경의 불안정성과 같은 요인의 영향. 이러한 모든 바람직하지 않은 관찰 조건이 오류의 근본 원인입니다.

특히 측정 오류는 다음 네 가지 주요 원인에서 발생합니다.

1 기기의 측정 오차

가공 및 조립 과정에서 계측기는 계측기의 구조가 다양한 기하학적 관계를 충족할 수 있는지 확인할 수 없으며 이러한 계측기는 필연적으로 측정 오류를 가져올 것입니다. 영점과 같은 계측기의 사양이 정확하지 않습니다.

2 측정오차 환경영향

주로 온도, 기압, 공기 습도 및 투명도, 바람 및 대기 굴절 및 기타 지속적인 변화 요인의 관찰 환경을 참조하여 오류가 있는 측정 결과를 초래합니다.

주로 온도, 기압, 공기 습도 및 선명도, 바람 및 대기 굴절 및 기타 관측 환경의 지속적인 변화 요인을 참조하여 측정 오류가 발생합니다.

3 시험방법의 측정오차

이는 측정 자체의 기반이 되는 이론 공식의 근사치 또는 이론 공식에 명시된 요구 사항을 충족하지 못하는 테스트 조건 또는 테스트 방법 자체의 불완전성 때문입니다. 예를 들어, 열 테스트는 방열로 인한 열 손실을 고려하지 않고, 저항을 측정하는 전압 전류법은 테스트 결과에 대한 전기 계량기의 내부 저항의 영향을 고려하지 않습니다.

4 인간의 측정 오차

관찰자의 감각적 식별의 한계와 장비의 정렬, 수평 조정 및 조준 시 편차를 유발할 수 있는 기술 숙련도의 차이로 인해 사람마다 다르며 당시 관찰자의 정신 상태와 관련이 있습니다.

측정 오류 유형

측정 오류는 계통 오류, 무작위 오류 및 총 오류의 세 가지 주요 범주로 나뉩니다.

1 체계적인 오류

계통 오차는 규칙적인 오차라고도 하며, 특정 측정 조건에서 동일한 대상을 여러 번 측정할 때 테스트 결과가 항상 유사한 패턴을 나타냅니다.

체계적인 오류

계통 오차의 특성: 동일한 측정 조건에서 반복 측정 결과는 항상 크거나 작으며 평균에 대한 다중 측정은 계통 오차를 제거할 수 없습니다. 특정 테스트 조건과 계통오차의 특성에 따라 계통오차의 주요 원인을 파악하고 그 영향을 줄이기 위한 적절한 조치를 취해야 한다.

계통오차는 기기오차, 이론오차, 작동오차 등을 포함하여 여러 가지 이유가 있습니다. 이러한 계통오차 중 일부는 기기 영점의 부정확성과 같이 일정하며 일부는 예를 들어 다음과 같이 누적됩니다. 열팽창을 거친 강철 스케일의 경우 판독값이 작습니다.

2 무작위 오류

우연 오차라고도 하는 랜덤 오차는 계통 오차를 완전히 제거하고 동일한 측정 대상을 여러 번 반복적으로 측정하는 이상적인 상황에서도 랜덤 오차라고 하는 다양한 우발적이고 예측할 수 없는 불확실성 간섭 및 측정 오차로 인해 발생합니다.

무작위 오류

랜덤 오차의 크기, 랜덤 오차의 플러스 또는 마이너스는 고정되어 있지 않지만 여러 측정은 동일한 양수 및 음수 랜덤 오차의 절대값이 거의 같은 확률로 나타나는 것을 발견하므로 종종 서로를 상쇄할 수 있습니다. 무작위 오차 분포 법칙을 볼 수 있고 측정 횟수를 늘리고 측정 결과의 통계 이론에 따라 무작위 오차를 줄이기 위해 처리할 수 있습니다.

임의의 오차 요인은 미세 변화의 전자기장, 마찰 부분, 간극, 열 변동, 공기 교란, 기압 및 습도 변화, 측정 담당자의 감각 기관의 생리적 변화 및 이들의 결합된 영향은 임의 오류 생성의 요인이 될 수 있습니다.

측정 오류
T: 진리값, X: 측정값

3 총 오류

특정 조건에서 측정 결과는 실제 값, 즉 측정 결과를 명확하게 왜곡하는 오류에서 크게 벗어납니다. 중대한 오류의 주요 원인은 다음과 같습니다.

객관적인 이유: 시험기의 측정값의 비정상 또는 측정물체 위치의 상대적인 움직임으로 인한 전압의 급격한 변화, 기계적 충격, 외부 진동, 전자기(정전기) 간섭, 기기 고장 등으로 인해 심각한 오차가 발생합니다.
주관적인 원인: 결함 있는 게이지 사용; 운영의 과실 및 부주의; 읽기, 기록, 계산 등의 오류. 또한, 환경 조건의 왜곡되고 갑작스러운 변화는 이러한 오류를 생성하는 요인입니다.

총 오류는 상쇄되지 않으며 모든 과학 실험에 존재하며 완전히 제거할 수는 없지만 어느 정도만 감쇠됩니다. 이상치이며 현실을 심각하게 왜곡하므로 데이터를 처리할 때 제거해야 합니다. 그렇지 않으면 표준편차와 평균편차에 심각한 영향을 미칩니다.

측정 오류를 줄이는 방법은 무엇입니까?

조대오차는 실제 상황을 왜곡하므로 데이터를 처리할 때 제거해야 하며, 측정에 영향을 미치는 수많은 알려지지 않은 요인의 결과인 랜덤오차는 정규분포를 따르며 측정횟수 및 처리횟수를 늘려서 줄일 수 있다. 통계 이론에 따른 결과.

여기서 주요 논의는 시스템 오류를 줄이는 방법입니다.

1 측정 결과의 수정

알려진 고정 값 시스템 오류의 경우 측정 결과를 수정 값으로 수정할 수 있습니다. 가변 값 시스템 오류의 경우 오류의 변동 패턴을 찾고 수정 공식 또는 수정 곡선으로 측정 결과를 수정하십시오. 알 수 없는 시스템 오류의 경우 무작위 오류로 처리됩니다.

2 시스템 오류의 근본 원인 제거

측정하기 전에 장비를 주의 깊게 확인하고 올바르게 조정 및 설치하고 외부 간섭을 방지하고 시차를 제거하기 위해 좋은 관찰 위치를 선택하고 환경 조건이 읽기에 더 안정적인 시간을 선택하십시오.

3 실시간 피드백 수정

자동화된 측정 기술과 컴퓨터의 적용으로 인해 실시간 피드백 보정을 사용하여 계통 오차의 복잡한 변경을 제거할 수 있습니다. 측정 과정에서 센서는 컴퓨터를 통해 기능적 관계에 따라 적시에 어떤 형태의 물리량(일반적으로 전기)으로 오류의 변화를 변환하여 영향을 미치는 오류의 값을 계산하는 데 사용됩니다. 측정 결과를 실시간으로 자동 보정합니다.

대체 방법, 대체 방법, 보상 방법, 대칭 측정, 결합 측정 등과 같이 다양한 상황에 특별히 맞춤화된 방법도 있습니다.

모든 측정에는 오차가 있기 때문에 측정 오차를 논의하고 그 법칙, 특성, 원인 및 크기를 이해하는 것이 중요합니다. 측정 오류를 분석하는 것은 사람들이 실험을 개선하고 측정의 정확성과 정확성을 높이고 새로운 발견을 하는 데 중요합니다.

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