Материал: Метрология-681.2.М54 - часть 1

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
xmax .

xi a yi ( b a ),

(3.38)

где yi – случайные числа в интервале [0; 1]. Случайные числа задаются с применением функции Excel «СЛЧИС».

Для определения модели входного сопротивления следует воспользоваться аналитическим выражением для расчета входного сопротивления исследуемой схемы. По полученным статистическим моделям параметров резисторов и входного сопротивления цепи строятся гистограммы.

Количество интервалов гистограммы определяется по выражению:

L 1 3,322lg n ,

(3.39)

где n – число моделей.

При дальнейших расчетах количество интервалов L округляется до ближайшего целого числа L’.Шаг интервала гистограммы определяется в соответствии с формулой Стэджеса:

 

(3.40)

h ( xmax xmin ) L ,

где xmin и xmax – минимальное и максимальное значения моделей каждого из

параметров. Для определения максимального и минимального значений результатов измерений используются функции Excel «МАКС» и «МИН» соответственно.

За начало первого интервала рекомендуется принимать величину x1= xmin ; начало второго интервала совпадает с концом первого: x2 x1 h ; начало третьего – с концом второго: x3 x2 h . Построение интервалов продол-

жают до тех пор, пока конец интервала не совпадет с После установления шкалы интервалов следует сгруппировать результа-

ты моделей. В интервал включаются данные, больше нижней границы интервала или равные ей и меньшие верхней границы. Распределение результатов по интервалам выполняется с применением функции Ехсеl «Частота». Данная функция включает в себя массив данных (ссылка на множество данных – значения моделей) и массив интервалов (ссылка на множество интервалов – конечные значения интервалов). Ввод массива завершается нажатием клавиши F2 и последующим одновременным нажатием клавиш Ctrl + Shift + Enter.

Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал Pj* оп-

ределяется выражением:

P*

nj

,

(3.41)

 

j

n

 

 

 

где n j – число моделей, попадающих в каждый интервал.

 

4.1 .2 . Алгоритм критерия Пирсона

 

Исходя из вида кривой распределения P* ( x ) выдвигается

гипотеза

подчинения случайной величины закону распределения P( x ).

 

Сравнение эмпирического P* ( x ) и теоретического P( x ) распределений производится с помощью специально подобранной случайной величины – кри-

терия 2 (Пирсона) для нормального закона распределения.

 

Проверка выполняется по следующему алгоритму.

 

1) Для полученной выборки входных сопротивлений { Rвхi

} определяют

математическое ожидание

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

Rвхi

 

 

Rвх

i 1

 

 

 

 

(3.42)

 

n

 

 

 

 

 

и среднее квадратическое отклонение выборки

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

( Rвх .i

R

вх )2

 

 

 

i 1

 

 

 

 

.

(3.43)

 

 

 

 

 

 

 

 

n 1

 

2)Для каждого интервала построенной гистограммы определяют середину Rвх0 . j и подсчитывают число попавших в него наблюдений э .

3)Вычисляют число наблюдений для каждого из интервалов, теоретически соответствующее нормальному распределению. Для этого от реальных

середин Rвх( 0 j) интервалов переходят к нормированным:

 

 

R( 0 )

R

вх

 

 

Z j

вх j

 

 

 

 

;

(3.44)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tj

 

 

hj n

 

fT

( Z j

),

(3.45)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где fT ( Z j ) – значение функции плотности вероятности нормированного нор-

мального распределения

fT ( Z j

)

 

1

 

 

e

Z j

2 / 2

.

(3.46)

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Если для некоторого интервала Tj

5 ,

то интервал объединяется с со-

седним. Расчеты повторяются с п. 2 при L – числе интервалов после объединения интервалов. Определяют число степеней свободы, равное L 3 .

4) Вычисляют показатель разности частот:

L

2

 

 

X 2

( эj

Tj )

.

(3.47)

 

 

j 1

Tj

 

5)Задаются уровнем значимости q. Значение q выбирают из диапазона

0,02 q 0,1.

6)По таблице Пирсона (табл. 3.7) находят теоретическое значение

T2( p,L 3 ), где p 1 q – доверительная вероятность.

7)Сравнивают 2 и T2 и делают вывод. Если 2 T2 – гипотеза о нормальности отвергается; если 2 T2 – нет оснований отвергать гипотезу о

нормальности.

Т а б л и ц а 3.7 Критические значения Т2 при доверительной вероятности Р и

числе степеней свободы L' – 3

Число

 

 

Доверительная вероятность Р

 

степеней

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

свободы

 

 

 

 

 

 

 

0,80

0,90

 

0,95

0,98

0,99

0,999

 

 

L 3

 

 

 

 

 

 

 

4

5,99

7,78

 

9,49

11,67

13,28

18,5

5

7,29

9,24

 

11,07

13,39

15,09

20,5

6

8,56

10,64

 

12,59

15,03

16,08

22,5

7

9,80

12,02

 

14,07

16,60

18,50

24,30

8

11,03

13,36

 

15,51

18,20

20,10

26,1

9

12,24

14,68

 

16,90

19,70

21,70

27,9

10

13,44

15,99

 

18,30

21,20

23,20

29,6

11

14,63

17,30

 

19,70

22,60

24,20

31,30

12

15,80

18,50

 

21,00

24,10

26,20

32,9

13

17,00

19,80

 

22,40

25,50

27,70

34,5

14

18,20

21,10

 

23,70

26,90

29,10

36,1

15

19,30

22,30

 

25,00

28,30

30,60

37,7

20

25,00

28,40

 

31,40

35,00

37,60

45,3

30

36,30

40,30

 

43,80

48,00

50,90

59,7

4 .1 .3 . Алгоритм проверки гипотезы о промахах

Промах – неудачный результат наблюдения, который следует исключить. Предположим, что в выборке { Rвхi } значение Rвх* представляет собой сомни-

тельный результат. Следует решить вопрос: выбросить или оставить в выборке значение Rвх* . На промахи проверяют максимальное R*вх max и минимальное

R*вх min входные сопротивления. Исключение подобного результата из рассмотрения осуществляется с помощью следующего метода:

1) предполагается, что гипотеза о нормальном законе непротиворечива;

*

2) вычисляются среднее арифметическое Rвх и среднее квадратическое отклонение * выборки без сомнительных результатов;

3) вычисляется значение

 

 

R*

 

R

вх

 

 

t

 

вх

 

 

 

.

(3.48)

 

 

*

 

 

 

 

 

Данные для доверительной вероятности и определенного числа результатов (без сомнительных) tтеор( P,n* ) приводятся в табл. 3.8. Если tтеор( P,n* ) t , то

R*

– промах; если t

теор

( P,n* ) t , то нет оснований R*

считать промахом.

вх

 

 

 

 

 

 

 

 

вх

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц а 3.8

 

 

 

 

 

Критические значения tтеор( P,n* )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Доверительная вероятность

 

Доверительная вероятность

 

 

n*

 

 

 

 

Р

 

n*

 

 

Р

 

 

 

 

0,95

0,98

 

0,99

0,999

 

0,95

0,98

 

0,99

0,999

 

 

5

3,04

4,11

 

5,04

9,43

20

2,145

2,602

 

2,932

3,979

 

 

6

2,78

3,54

 

4,36

7,41

25

2,105

2,541

 

2,825

3,819

 

 

7

2,62

3,36

 

3,96

6,37

30

2,079

2,503

 

2,802

3,719

 

 

8

2,51

3,18

 

3,71

5,73

35

2,061

2,476

 

2,768

3,652

 

 

9

2,43

3,05

 

3,54

5,31

40

2,048

2,456

 

2,742

3,602

 

 

10

2,37

2,96

 

3,41

5,01

45

2,038

2,441

 

2,722

3,565

 

 

11

2,33

2,89

 

3,31

4,79

50

2,030

2,429

 

2,707

3,532

 

 

12

2,29

2,83

 

3,23

4,62

60

2,018

2,411

 

2,683

3,492

 

 

13

2,26

2,78

 

3,17

4,48

70

2,009

2,399

 

2,667

3,462

 

 

14

2,24

2,74

 

3,12

4,37

80

2,003

2,389

 

2,655

3,439

 

 

15

2,22

2,71

 

3,08

4,28

90

1,998

2,382

 

2,646

3,423

 

 

16

2,20

2,63

 

3,04

4,20

100

1,994

2,377

 

2,639

3,409

 

 

17

2,18

2,66

 

3,01

4,13

110

1,960

2,326

 

2,576

3,291

 

Если по результатам расчетов Rвх* является промахом, то следует исклю-

чить его из общей выборки и уточнить среднее значение Rвх и СКО .

4 .1.4. Запись результата измерений

При записи результата измерений предположим, что систематическая составляющая погрешности отсутствует. Тогда за оценку результата измерения следует принять математическое ожидание, т. е.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Rвх Rвх .

 

 

 

 

 

 

 

(3.49)

Для определения границ случайной погрешности вычисляется оценка

среднего квадратического отклонения среднего арифметического:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

( Rвхi

 

вх

)2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R

 

 

 

 

 

 

 

 

вх S

i 1

 

 

 

 

,

(3.50)

 

 

 

 

 

 

 

n'( n' 1)

 

 

 

 

 

R

 

 

 

 

 

n'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где n' – число наблюдений после удаления промахов.

 

 

 

Границы случайной погрешности определяются по выражению:

 

 

 

tст ( p, )S ,

 

 

 

 

 

 

 

(3.51)

где tст ( p, ) – коэффициент Стьюдента (табл. 3.9);

Р– заданное значение доверительной вероятности;

n' 1 – число степеней свободы.

4.2.Порядок выполнения работы

1)Получить у преподавателя вариант исследуемой электрической цепи. Исследуемые схемы приведены на рис. 3.5.

2)В соответствии с исходными данными для расчетов (табл. 3.10) записать параметры элементов схемы замещения в табл. 3.11.

Источник: https://studfile.net/preview/16442569/