假人校准不确定度第3部分:合格还是不合格
发布的 海基Laurila2017年1月4日

校准不确定度- Beamex博客文章

在这篇文章中,我们将讨论以下情况:你已经完成了校准,将结果显示在证书上,并将结果与公差限值进行比较。是时候问个大问题了:校准合格还是不合格?还是超出了容忍范围?

这是这个由三部分组成的系列文章的第三篇,也是最后一篇校准的不确定性。如果你错过了之前关于这个主题的博客文章,你可以在我们的博客(或下面的链接)中找到它们,或者你可以从下面的图片链接下载相关白皮书来获得所有信息。

测量不确定度:假人的校准不确定度。第1部分

假人校准不确定度。第2部分:不确定度组件

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符合性声明-通过或失败

大多数情况下,当你校准仪器时,你有一个仪器必须满足的预定义公差限制。当然,你可以做一些校准,即使没有公差限制,但在流程工业中,公差水平通常是预先设定的。公差水平是表示结果与真实值之间差异的最大水平。如果校准结果的误差在公差范围内,则为通过了校准时,如果某些结果误差超出公差限制,则为失败的校准。这听起来很简单,就像基础数学。能有多难呢?

无论如何,重要的是要记住,仅仅考虑误差是不够的,还必须考虑校准的总不确定度!

考虑到不确定性,这就成了另一场比赛。正如本文所讨论的,不确定性有许多来源。接下来让我们看一些例子。

例子

让我们假设您将要校准的过程变送器有±0.5%的测量范围的公差水平。在校准过程中,你会发现最大的误差是0.4%,所以这听起来像是通过了校准,对吧?但是如果使用的校准器的不确定度为±0.2%呢?然后0.4%的结果可以变成及格或不及格,不可能知道是哪一个。此外,在任何校准中,您还会有许多其他来源引起的不确定性,如结果的标准偏差、重复性、校准过程、环境条件等。当你估计所有这些不确定因素的影响时,更有可能的是示例校准是失败的,尽管它一开始看起来是通过的。

例子-不同的案例

让我们看下一个示例的图形说明,以便更容易理解。下图中,取了四个标定点,菱形反映了实际标定结果。结果上面和下面的线表示这个校准的总不确定度。公差水平在图中用一条线标出。

我们可以这样解释上述不同的情况:

  • 案例1即使考虑到不确定性,这仍然在容许范围内。所以我们可以说这是一个“通过”的结果。
  • 例4这也是很明显的情况。即使考虑到不确定性,其结果也超出了容限。所以这显然是一个糟糕或“失败”的结果。
  • 情况2和情况3这些案件比较难判断。情况2的结果似乎在容差范围内,而情况3的结果却在容差范围外,尤其是当你不关心不确定性的时候。但考虑到不确定性,我们真的不能自信地这么说。

有规章制度(例如;ILAC G8:1996 -符合规范的评估和报告指南;EURACHEM / CITAC指南:在符合性评估中使用不确定度信息,第一版2007),关于如何陈述校准的符合性。这些指南建议,只有当添加不确定度的误差小于公差限制时,才能将结果表述为通过。此外,他们还建议,只有当不确定性增加(或减少)的误差大于公差限制时,才可以声明为失败。当结果比不确定度的一半更接近公差限制时,建议称之为“未定义”情况,也就是说,你不应该说它既不通过也不失败。

多年来,我们看到许多人用不同的方式解释不确定性和通过/失败决定。在实践中,不确定性通常不会被考虑到通过/失败的决定,但无论如何,在做决定时,意识到不确定性是非常重要的。

例子-不同的不确定性

另一种情况是,完全的不确定性并不总是相同的。情况1和2有相同的测量结果,所以如果没有不确定性,我们会认为这些是相同水平的测量。但当考虑不确定度时,我们可以看到情况1是非常可怕的,因为不确定度太大了,在给定的公差限制下,无法用于测量。看看case 3和case 4,似乎case 3更好,但是对于不确定性,我们可以看到它对pass语句不够好,而case 4是。

我想再次指出在判断测量结果之前,我们需要知道不确定度.没有不确定性计算,上述情况1和2看起来很相似,但考虑到不确定性,它们是非常不同的。

TUR / TAR比值与不确定性计算

病重(测试不确定度比),或焦油(测试正确率),在各种出版物中经常提到。简而言之,这意味着如果你想校准1%的仪器,你想有4:1的比例,你的测试设备应该是4倍的准确性,即有0.25%的准确性,或更好。一些出版物认为,TUR/TAR比值足够大,就不需要担心估计/计算的不确定性。比较常用的比例是4:1。一些指南/出版物也有关于这个比例的建议。最常见的情况是像上面的例子那样使用比率,即只是为了比较DUT(被测设备)的规格和制造商的参考标准的规格。但在这种情况下,您只考虑参考标准(测试设备、校准器)规范,而忽略了所有其他相关的不确定性.虽然这可能是“足够好”的一些校准,该系统并不考虑所有的不确定性来源。因此,建议对整个校准过程进行不确定度评定/计算。

我们也经常被问到:“与要校准的设备相比,校准器应该精确多少倍?”虽然可以给出一些建议,但这个问题并没有真正正确的答案。相反,你应该意识到你的校准的全部不确定度。当然,它应该反映你的需求!

概要-白皮书中的关键内容

要了解更多关于这个主题的信息,请参阅相关白皮书。以下是这份白皮书的一些要点:

  • 一定要区分“错误”和“不确定性”
  • 通过多次重复测量来获得典型偏差的知识
  • 使用适当的参考标准(校准器),并确保它们对国家标准具有有效的可追溯性,校准的不确定度已知并适合于您的应用
  • 考虑环境条件的影响是否对测量的不确定性有重大影响
  • 注意任何指示设备的可读性和显示分辨率
  • 研究你所校准的数量的具体重要因素
  • 熟悉一下“平方根”法,把独立的不确定性加在一起
  • 了解不确定性成分的覆盖因素/置信度/扩展不确定性
  • 相反,或者除了TUR/TAR比率之外,努力了解所有相关的不确定性
  • 在做出通过/不通过的决定之前,请注意校准过程的总不确定度

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最好的问候,
海基

主题:校准的不确定性

海基Laurila

写的海基Laurila

Heikki Laurila是Beamex Oy Ab的产品营销经理。他于1988年开始在Beamex工作,在Beamex的几年里,曾在生产、服务部门、校准实验室、质量经理、产品经理和产品营销经理工作。海基拥有理学学士学位。海基的家庭包括他自己,他的妻子和他们的四个孩子。业余时间他喜欢弹吉他。

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Beamex博客为校准专业人员、技术工程师以及潜在的和现有的Beamex用户提供了深刻的信息。这些博客文章是由Beamex自己的校准和行业专家或由Beamex邀请的客座作者撰写的。

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