Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

2016-02-11Szczecin, Paweł Majda Metrologia Dr hab. inż. Paweł Majda Konsultacje p. 139, piątek od 14 do 16 godz. Informacje dla studentów: www.pmajda.zut.edu.pl.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "2016-02-11Szczecin, Paweł Majda Metrologia Dr hab. inż. Paweł Majda Konsultacje p. 139, piątek od 14 do 16 godz. Informacje dla studentów: www.pmajda.zut.edu.pl."— Zapis prezentacji:

1 Szczecin, Paweł Majda Metrologia Dr hab. inż. Paweł Majda Konsultacje p. 139, piątek od 14 do 16 godz. Informacje dla studentów:

2 Szczecin; Paweł Majda2 Skutki błędów pomiaru (z życia wzięte)  Orzekanie zgodności ze specyfikacją  Błędy pomiaru wagi w jednym z urzędów celnych: straty ok PLN (wg NIK)  Wyniki pomiaru rozstawu źrenic oczu (2 okulistów, 3 zakłady optyczne): 59 ÷ 65 mm

3 Szczecin; Paweł Majda 3 Cel wyznaczania niepewności pomiaru brak sensu technicznego brak zgodności z SGW zgodność z SGW 1) 4) 3) 2)

4 Szczecin; Paweł Majda4 Skutki błędów pomiaru  Bezpośrednie Przypadek 1 – uznane (na podstawie wyników obarczonych nieznaną oraz zbyt dużą niepewnością pomiaru) wadliwej części za dobrą. Efekt końcowy wad niewykrytych w trakcie procesu – wadliwy wyrób trafia na rynek ze wszystkimi tego następstwami materialnymi (reklamacje, kary umowne, dodatkowe koszty transportu i/lub złomowania) i niematerialnymi (pogorszony image przedsiębiorstwa. Przypadek 2 – części lub wyroby dobre zakwalifikowane do poprawy lub jako braki. Następstwa – zmniejszenie zysku, a przez to rentowności przedsiębiorstwa i zarobków pracowników  Pośrednie Koszty wad i braków oraz ich skutków wtórnych rosną wykładniczo z każdym następnym etapem procesu produkcyjnego

5 Szczecin; Paweł Majda5 Miarą „jakości, stopnia doskonałosci” pomiaru jest przedział niepewności wyniku pomiaru. Ważne !!! Wiedza niepewna Wiedza o niepewności Wiedza użyteczna + =

6 Szczecin; Paweł Majda6 Źródła niepewności pomiaru Niepełna znajomość oddziaływania otoczenia na pomiar Niedoskonały pomiar warunków otoczenia Błędy osobowe Błędy odczytu wskazań Zdolność do odtwarzania wartości danej wielkości Strefa martwa, próg pobudliwości, rozdzielczość, histereza, stabilność, liniowości itp. Niedokładne wartości stałych do obliczeń Założenia upraszczające Brak neutralności przyrządu Strategia pomiaru Niepełna definicja wielkości mierzonej Niedoskonała realizacja definicji wielkości mierzonej Niepewności własne narzędzia pomiarowego Niepewności charakterystyczne dla metody pomiaru Niepewności spowodowane warunkami zewnętrznymi Błędy osobowe Skończona dokładność wykonania

7 Szczecin; Paweł Majda7 Źródła niepewności pomiaru – niepełna definicja wielkości mierzonej (zadania pomiarowego) Przykład: Zmierzyć długość pręta. Zależność długości od punktów podparcia 20 o C 22 o C l 1 ≠ l 2 ≠ l 3 ≠ l 4

8 Szczecin; Paweł Majda8 Źródła niepewności pomiaru – niedoskonała realizacja definicji wielkości mierzonej (zadania pomiarowego) Przykład: Należy zmierzyć średnicę zewnętrzną pierścienia stalowego po dokładnej obróbce szlifowaniem, o pomijalnie małych odchyłkach kształtu w temp odniesienia tj. 20 o C przez pomiar odległości między dwoma punktami leżącymi na średnicy zewnętrznej. W czasie pomiaru pierścień ma być zamocowany trwale na stoliku, a pomiar dokonany długościomierzem Abbe’go. (definicja jest więc wyczerpująca) 20 o C  0 - średnica podlegająca pomiarowi  z - średnica zmierzona  0 ≠  z

9 Szczecin; Paweł Majda9 Źródła niepewności pomiaru – niereprezentatywne próbkowanie (strategia pomiaru) Przykład: Należy zmierzyć średnicę wewnętrzną otworu po wytaczaniu. Odchyłka kształtu nie jest wielkością pomijalną. Pomiarów dokonać w temperaturze 20 o C z użyciem CMM.  12 ≠  34 ≠  56 Znacznie bardziej reprezentatywne próbkowanie nastąpi metodą wielopunktową z wyrównaniem danych i zdefiniowaniem metody wyznaczania charakterystyk metrologicznych okręgu

10 Szczecin; Paweł Majda10 Źródła niepewności pomiaru – błędy odczytu wskazań przyrządów analogowych Błąd paralaksy ale ile wynosi  Błąd interpolacji 0 odczyt wynosi 2,2 czy 2,3  dotyczy przyrządów analogowych Całkowity błąd odczytu

11 Szczecin; Paweł Majda11 Źródła niepewności pomiaru – skończona rozdzielczość przyrządów cyfrowych 158,12159,15 158,14 158,13 rozdzielczość 0,01 wartość mierzona może być w tych miejscach Przykład: Częstotliwość graniczna ? Pasmo przenoszenia ?

12 Szczecin; Paweł Majda12 Źródła niepewności pomiaru – skończona dokładność wzorców

13 Szczecin; Paweł Majda13 Źródła niepewności pomiaru – niedokładne wartości stałych używanych przy obliczeniach L Dla stali: Może się zdarzyć, że:  przyrząd pomiarowy jest wykonany ze stali o współczynniku  mierzony element natomiast jest wykonany ze stali o współczynniku Dla aluminium: Dla zeroduru (ceramika):

14 Szczecin; Paweł Majda14 Źródła niepewności pomiaru – przybliżenia i założenia upraszczające Przykład: Pomiar średnicy podziałowej gwintu metodą 3-wałeczkową. Założenia upraszczające: przekrój wałeczka jest okrągły, wałeczki mają kontakt z gwintem na średnicy podziałowej Przykład: Pomiar grubości zęba suwmiarką modułową Założenia upraszczające: pomija się wpływ wysokości głowy zęba

15 Szczecin; Paweł Majda15 Źródła niepewności pomiaru – zmiany w powtarzalnych pomiarach wielkości mierzonej w pozornie tych samych warunkach Przykładowe przyczyny: Niemierzalne zmiany temperatury Drgania podłoża Zmienne luzy Zmiany nacisków

16 Szczecin; Paweł Majda16 Źródła niepewności pomiaru – brak neutralności przyrządu pomiarowego Termometr przejmuje część ciepła cieczy, obniżając jej temperaturę Nacisk pomiarowy powoduje deformację elementu mierzonego: d m

17 Szczecin; Paweł Majda17 Źródła niepewności pomiaru – Skończona dokładność wykonania przyrządów (systemów) pomiarowych

18 Szczecin; Paweł Majda18 Źródła niepewności pomiaru – MPE (Maximum permissible error) MPE = U Czujniki Kondycjoner & Wzmacniacz DAQ Oprogramowanie np.: MPE=±0,1 mm MPE – skrajna wartość błędu dopuszczona przez warunki techniczne lub wymagania dotyczące danego przyrządu pomiarowego MPE ≠ U

19 Szczecin; Paweł Majda19 Źródła niepewności pomiaru – MPE (Maximum permissible error) Formuła często spotykana dla przyrządów cyfrowych: Klasa przyrządu jest wzajemnie przeliczana z MPE (X max – zakres pomiarowy) Jeżeli przyrząd z wyświetlaczem czterocyfrowym o zakresie 60 V wskaże 0,684 V, a jego MPE jest opisany jako ±(0,3+0,02) % to bezwzględna wartość MPE wyniesie: ±(0,3/100∙0,684+0,02/100∙60)·1000=±14 mV a jego wartość względna ±14/684∙100=±2 %. Ten przykład pokazuje, jak ważną rolę w przyrządzie cyfrowym odgrywa wykorzystanie wszystkich cyfr znaczących. Gdybyśmy bowiem w tym samym woltomierzu zmienili zakres pomiarowy do 1 V (jeżeli taki by istniał w tym przyrządzie) i otrzymali odczyt 684,0 mV to bezwzględna wartość MPE wyniosłaby: ±(0,3/100∙684,0+0,02/100∙1000)=±2,6 mV oraz wartość względna ±2,25/684∙100=±0,33 %. Otrzymano w ten sposób bardzo istotne zmniejszenie przedziału niepewności pomiaru. Najlepsze przyrządy pomiarowe cyfrowe, charakteryzują się bardzo małymi wartościami MPE – nawet poniżej 0,00005 %. Stosowanie wówczas opisów procentowych jest niepraktyczne i dlatego stosuje się zapis postaci ppm (ang. parts per million) co oznacza jedną część z miliona. Zapis równoważny, dla procentowego zapisu powyżej, wyglądałby wówczas następująco 0,5 ppm. suma błędu względnego wartości odczytanej i błędu względnego wartości zakresu pomiarowego przyrządu odniesionych do zmiany temperatury otoczenia o jeden stopień.

20 Szczecin; Paweł Majda20 Źródła niepewności pomiaru – charakterystyki metrologiczne czujników i przetworników F.S.=1000N Stała mostka = 1,49 ± 2% Liniowość=0,108%F.S. Histereza=0,121%F.S. Pełzanie = 0,071 %F.S./10K Błąd zera = 0,6%F.S. Zasilanie mostka = 5V Dokładność = 0,1% Błąd zera = 5mV Pełzanie = 0,01%/K Wzmacniacz Wzmocnienie = 1; 2; 4; 8; 50; 100; 200; 400 Dokładność = 0,2% Liniowość = 0,2%F.S. Pełzanie = 30ppm/K Przykład charakterystyki nieliniowej charakterystyka termometryczna czujnika PT100

21 Szczecin; Paweł Majda21 Podstawowe definicje Wartość prawdziwa (rzeczywista) wielkości – to wartość zgodna z definicją danej wielkości. Wartość prawdziwa nie może zostać poznana przez pomiar. Wartość prawdziwa może zostać określona definicyjnie (np. wartość prawdziwa wzorca metra wynosi 1m).

22 Szczecin; Paweł Majda22 Podstawowe definicje Wartość umownie prawdziwa – to wartość przypisana danej wielkości i uznana za wartość wyznaczoną z taką niepewnością, którą akceptuje się w odniesieniu do danego zastosowania. Wartość umownie prawdziwa Wartość prawdziwa

23 Szczecin; Paweł Majda23 Podstawowe definicje Powtarzalność wyników pomiarów – jest cechą (właściwością) wyrażającą stopień zgodności kolejnych pomiarów tej samej wielkości, wykonywanych w tych samych praktycznie warunkach. Powtarzalność Czynniki stałe Warunki środowiskowe Oprzyrządowanie i wzorce Miejsce Czas Operator Przyrząd pomiarowy Zasada i metoda pomiaru Procedura pomiarowa

24 Szczecin; Paweł Majda24 Podstawowe definicje Warunki powtarzalności zachodzą, gdy pomiary:  wykonuje się tą samą metodą pomiarową,  wykonuje się tym samym przyrządem pomiarowym,  wykonuje ten sam obserwator (operator),  wykonuje się w tym samym miejscu,  są powtarzane w krótkim przedziale czasu,  podczas pomiarów panują stałe warunki użytkowania (np. temperatura),

25 Szczecin; Paweł Majda25 Podstawowe definicje Odtwarzalność wyników pomiarów – jest cechą (właściwością) wyrażającą stopień zgodności wyników tej samej wielkości wykonywanych w różnych (zmiennych) warunkach. Odtwarzalność Czynniki zmienne Warunki środowiskowe Oprzyrządowanie i wzorce Czas Operatorzy Przyrządy pomiarowe Zasada i metoda pomiaru Procedura pomiarowa Miejsca

26 Szczecin; Paweł Majda26 Podstawowe definicje Dokładność (ang. accuracy) wyniku pomiaru (przyrządu pomiarowego, metody) – zdolność do dawania wskazań bliskich wartości prawdziwej (rzeczywistej) wielkości mierzonej Stałość, stabilność – zdolność do utrzymywania niezmienności charakterystyk metrologicznych. Jest zwykle rozpatrywana w odniesieniu do czasu, jeśli jest inaczej to trzeba wyraźnie to podkreślić Pełzanie (dfyft) – powolna zmiana w czasie charakterystyki metrologicznej

27 Szczecin; Paweł Majda27 Podstawowe definicje Błąd pomiaru – to różnica między wynikiem pomiaru a wartością prawdziwą wielkości mierzonej. Błąd pomiaru Wartość prawdziwa Błąd pomiaru = wynik pomiaru – wartość prawdziwa Wynik pomiaru ? = znany – ?

28 Szczecin; Paweł Majda28 Podstawowe definicje Proces pomiarowy powinien być udokumentowany wg zaleceń normy ISO Taka dokumentacja, może zawierać przykładowo następujące elementy:  specyfikację przyrządów pomiarowych,  procedury pomiarowe,  instrukcję dla „pomiarowca”,  procedurę opracowania wyniku pomiaru,  budżet niepewności pomiaru,  wartości błędu dopuszczalnego,  sprawozdanie z procesu walidacji (np. C g, C gk, R&R, model mate., metoda, przyrząd, miejsce pomiarów itp.)  sprawozdanie z procesu weryfikacji (np. wzorcowanie, spójność pomiarowa itp.)  opis zastosowanych programów komputerowych wspomagających proces pomiaru. Walidacja – potwierdzenie, przez przedstawienie obiektywnego dowodu, że zostały spełnione wymagania dotyczące konkretnego zamierzonego użycia lub zastosowania (PN-EN ISO 9000) Po walidacji uzyskujemy odpowiedź: czy dany przyrząd/metoda nadają się do określonego celu Weryfikacja – (sprawdzenie) potwierdzenie, że deklarowane parametry niezbędne do poprawnego przeprowadzenia procesu pomiarowego zostały osiągnięte są różne dlatego wymagany jest MPE ≠ U

29 Szczecin; Paweł Majda29 Podstawowe definicje – cyfry znaczące Liczbę cyfr znaczących danego wyniku znajdujemy licząc z lewa na prawo cyfry: od pierwszej cyfry niezerowej. 0, cyfr znaczących 0, cyfr znaczących 0, cyfr znaczących co najmniej 5 cyfr znaczących Niepewność pomiaru zaokrąglamy do pierwszej cyfry znaczącej lub w przypadku dokładnych pomiarów do dwóch cyfr znaczących. Od podanej reguły istnieje wyjątek - jeśli pierwszą cyfrą znaczącą niepewności jest 1 lub 2, to lepiej zachować dwie cyfry znaczące niepewności, np. dla niepewności = 0,14, gdyż zaokrąglenie do 0,1 prowadzi aż do 40% zmniejszenia niepewności. np.  100,  ± 5, → 101 ± 6 lub 100,5 ± 5,8  9,82 ± 0,01389 → 9,820 ± 0,014


Pobierz ppt "2016-02-11Szczecin, Paweł Majda Metrologia Dr hab. inż. Paweł Majda Konsultacje p. 139, piątek od 14 do 16 godz. Informacje dla studentów: www.pmajda.zut.edu.pl."

Podobne prezentacje


Reklamy Google