Co je to kalibrace měřicího přístroje? Kalibrace je soubor činností, kterým se ověří, s jakou odchylkou od skutečné hodnoty přístroj měří příslušnou veličinu. Jde o prokázání, že pracovní měřidlo je včleněno do určitého, obecně uznávaného metrologického systému. S čím se hodnoty naměřené měřícím přístrojem srovnávají?
Zdroj: zde... (http://elektrika.cz/data/clanky/co-je-to-kalibrace-mericiho-pristroje)
Jak byste reagovali na tuto související otázku vy? Co je to kalibrace měřicího přístroje?
U tohoto tématu bych měl jeden dotaz: když budu mít jakýkoliv měřící přístroj zkalibrovaný, tak se již dál nemusím zajímat o chyby měření přístroje? Nebo stále musím nějak porovnávat hodnoty dle kalibrace s odchylkami chyb?
Kalibrace není nastavení!
Kalibrační protokol má (nemá) nějaké změřené chyby MP....takže MP pak měří i s těmito chybami.. :)
Chyba bude vždy, musí se pak počítat.....jednoduše řečeno.
To: Laube
Kalibrací měřidla se ověřuje, zda měřící přístroj vyhovuje specifikaci výrobce. jinými slovy, zda se nejistota měření nachází v intervalu vymezeném výrobcem. Tím se prokáže také jistá metrologická návaznost na etalony. Takže při měření přístrojem s platnou kalibrací musíte s nejistotou měření stále počítat.
Pokud se při kalibraci zjistí, že přístroj vykazuje větší nejistotu měření než jakou udává výrobce, je třeba přístroj nechat znovu nastavit, popřípadě opravit.
A i kdyby byla odchylka nulová, chyba bude vždycky - u ručkovýho úhel pohldu, u digitálu zaokrouhlování... A pak se obvykle přidá i chyba metody (nesinusový proud bez TrueRMS, úbytek na ampérmetru/odběr voltmetru při pěření P nebo R, odpor vodičů při dvouvodičovým měření R, Z,...). Takže nikdy nevypadne jenom jedno číslo s přesnou hodnotou (norm)
Kalibrace měřidla v návaznosti na ověřené etalony stanoví nejistotu měřidla. To je jedna z mnoha nejistot typu B - tj. nejistot, které jsou stanoveny jinak, než statistickými metódami - to jsou nejistoty typu A.
Takže pro stanovení celové nejistoty typu B je třeba znát a zohlednit vliv nejistoty měřidla, vliv nejistoty způsobené změnou teploty, tlaku a vlhkosti, vliv nejistity od kolísání napájení atd. Odmocněným součtem čtverců hodnot těchto hodnot získáme clekovou nejistotu typu B.
Nejistotu typu A získáme opakovaným měřením hodnoty (například 3 měření, 10 měření) a výpočtem směrodatné odchylky sigma pro každý bod měření.
Celkovou nejistotu měření (pro nezávislé veličiny) získáme odmocněným součtem čtverců hodnot nejistoty A a B v každém bodě měření. Takto stanovená nejistoty je na hladině pravděpodobnosti 0,95. Tj. v 5% případů, kdy rozhodneme, že měřená veličina se nachází uvnitř intervalu nejistoty, není toto tvrzení pravdivé.
Protože chceme výsledek co nejvíc pinklich, rozšíříme hladinu pravděpodobnosti na 0,99 a to tak, že nejistotu vynásobíme x2. :o
Pokud by to někomu snad i nebylo jasné doporučuji sérii článků v Automa 2001 - 2002 nazvanou " Nejistoty v měření", která je k dohledání na internetu a podle mě je to skutečně skvělý návod, jak se v problematice vyhodnocení měření a stanovení nejistot orientovat. Dále potom metrologický zákon 505/1990.
Quote from: Aleš Dobrovolný on 14.04.2015, 13:31
Takto stanovená nejistoty je na hladině pravděpodobnosti 0,95. Tj. v 5% případů, kdy rozhodneme, že měřená veličina se nachází uvnitř intervalu nejistoty, není toto tvrzení pravdivé.
Protože chceme výsledek co nejvíc pinklich, rozšíříme hladinu pravděpodobnosti na 0,99 a to tak, že nejistotu vynásobíme x2. :o
Nechci do toho vrtat, ale geometrickým součtem A a B dostaneme hodnotu 1x sigma. to je jistota 68%, že je hodnota v uvedeným intervalu (norm) Pak se to rozšiřuje násobením nejistoty na požadovanou pravděpodobnost...
Navíc u nejistot B není často jako pravděpodobnostní funkce Gaussovka, takže tam se to ve výpočtu trochu liší (jsou tam nějaký koeficienty). Třeba zrovna kalibrovaný měřidlo má rovnoměrný rozložení uvnitř tolerance... ;)
Jinak to ale bylo skoro vyčerpávající.
Petr M:
Mea culpa! jistě: 1x sigma 0,68, 2x sigma cca0,95 a 3x sigma 0,99.
S různými pravděpodobnostními funkcemi je třeba počítat, já to jenom zjednodušil, protože, už tak je to složité jako mlátička. Zájemce o podrobnosti odkazuji na druhý díl povídání v Automě.
Dá se s tím dost "čarovat", důležité je, co vlastně chcete dokázat. No, prostě statistika.