Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "type A uncertainty" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
Tytuł:
Wyznaczanie niepewności typu A pomiarów o skorelowanych rezultatach obserwacji
Evaluation of the uncertainty type A of autocorrelated measurement observations
Autorzy:
Dorozhovets, M.
Warsza, Z. L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152484.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
niepewność typu A
autokorelacja
rozkład prawdopodobieństwa
type A uncertainty
autocorrelation
random distribution
Opis:
Omówiono zasięg i ograniczenie zasad wyznaczania parametrów niepewności pomiarów wg zaleceń międzynarodowych zawartych w publikacji nazywanej akronimem GUM [1, 2]. Podano propozycję rozszerzenia zakresu stosowania obliczeń niepewności wyznaczanej metodą typu A obejmującą uwzględnienie w pomiarach wpływu skorelowania skorygowanych obserwacji. Polega ona na wprowadzeniu efektywnej liczby obserwacji. Jest ona mniejsza od rzeczywistej i oblicza się ją z funkcji autokorelacji. Proponowane rozszerzenie metody obliczeń niepewności typu A zilustrowano przykładem liczbowym zawierającym też jako poprzedzające operacje usunięcie trendu z "surowych" wartości obserwacji i sprawdzenie wybranego typu rozkładu.
Principles of the estimation of uncertainty parameters introduced by the international guide named by acronym GUM [1] are given and their scope and limitations are discussed. Proposals of expanding the application range of the uncertainty evaluated by the type A method to the measurement in the case of correlated observations are presented. Effective number of observations is introduced, smaller then real one. It is calculated from the autocorrelation function of corrected observations. Proposed method has been illustrated by the numerical example included also as the beginning operations the linear trend elimination from uncorrected observation results and testing the chosed type of distribution.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 2, 2; 20-24
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Type A Standard Uncertainty of Long-Term Noise Indicators
Autorzy:
Batko, W. M.
Stępień, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176923.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
long-term noise indicator
uncertainty
non-classical statistics
kernel density estimation
bootstrap
Bayesian inference
Opis:
The problem of estimation of the long-term environmental noise hazard indicators and their uncer- tainty is presented in the present paper. The type A standard uncertainty is defined by the standard deviation of the mean. The rules given in the ISO/IEC Guide 98 are used in the calculations. It is usually determined by means of the classic variance estimators, under the following assumptions: the normality of measurements results, adequate sample size, lack of correlation between elements of the sample and observation equivalence. However, such assumptions in relation to the acoustic measurements are rather questionable. This is the reason why the authors indicated the necessity of implementation of non-classical statistical solutions. An estimation idea of seeking density function of long-term noise indicators distri- bution by the kernel density estimation, bootstrap method and Bayesian inference have been formulated. These methods do not generate limitations for form and properties of analyzed statistics. The theoretical basis of the proposed methods is presented in this paper as well as an example of calculation process of expected value and variance of long-term noise indicators LDEN and LN. The illustration of indicated solutions and their usefulness analysis were constant due to monitoring results of traffic noise recorded in Cracow, Poland.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2014, 39, 1; 25-36
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ nieadekwatnego wyboru parametrów rozkładu prawdopodobieństwa na niepewność typu A
Influence of the inadequate choice of distribution parameters on the uncertainty evaluated by method type A
Autorzy:
Dorozhovets, M.
Warsza, Z. L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157410.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
pomiar
niepewność typu A
rozkład prawdopodobieństwa
measurement
type A uncertainty
random distribution
Opis:
Zaproponowano rozszerzenie wyznaczania niepewności pomiarów metodą statystyczną typu A zalecaną przez międzynarodowy przewodnik GUM. Po wyeliminowaniu trendu z obserwacji pomiarowych i uwzględnieniu wpływu autokorelacji wybiera się właściwy rozkład prawdopodobieństwa stosując kryterium x2 i najbardziej wiarygodny statystycznie jego parametr. Podano przykład procedury wyznaczania środka rozstępu jego odchylenia standardowego dla rozkładu jednostajnego oraz mediany dla rozkładu dwuwykładniczego Laplace`a, jako najdokładniejszych parametrów tych rozkładów. Porównano je z parametrami zalecanymi przez GUM. Zamieszczono wnioski i literaturę.
Proposal of the development of the method type A evaluation of the measurement uncertainty recommended by ISO international guide is given. It contains of choosing the adequate probability distribution using the x2 criterion and its the most likelihood parameter. The numerical example of the midrange and its standard deviation calculations of the rectangular distribution and median (MED) of Laplace double-exponential one is presented. They are compared to parameters recommended by GUM. Summary and literature is included.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 25-28
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Uncertainty evaluation of the minimal value measurements
Autorzy:
Dorozhovets, M.
Warsza, Z. L.
Popovych, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114616.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
minimal value of observations
uncertainty type A
Opis:
The non-standard statistical method for evaluating uncertainty for a minimal value of observations as the measurement result, is proposed. This method is based on properties of minimal order statistic. As example from the practice this method is used to evaluate the uncertainty of a percent elongation and tensile strength in testing plastic products.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 8; 395-398
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niepewnośći wieloparametrowych pomiarów wielkości skorelowanych
Uncertainties of multipararmter measurements of correlated quantities
Autorzy:
Warsza, Zygmunt Lech
Puchalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/266720.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
pomiary wieloparametrowe
niepewność typu A
niepewność typu B
współczynnik korelacji
macierz kowariancji
menzurand 2D
macierzowa propagacja niepewności
multivariate measurements
measurand 2D
correlations of the type A uncertainty components
correlations of the type B uncertainty components
vector propagation of uncertainties
resultant correlation coefficient
Opis:
Przedstawiono metodę oceny niepewności pomiarów wieloparametrowych uwzględniającą skorelowania pomiędzy danymi wielkości mierzonych opisanych niepewnościami składowymi typu A lub/i typu B. Jest to rozszerzenie zastosowania metody podanej w Suplemencie 2 do przewodnika wyrażania niepewności pomiarów o akronimie GUM. Jako przykład omówiono pośrednie pomiary menzurandu dwuparametrowego. Wyznaczono wzory dla macierzy kowariancji, niepewności i współczynnika korelacji menzurandu wejściowego i wyjściowego Zastosowanie proponowanej metody zwiększy dokładność i wiarygodność oceny niepewności pomiarów wieloparametrowych i układów do ich realizacji.
An extended version of the vector method of uncertainty evaluation of indirect multivariable measurements given in Supplement 2 to the Guide on Expression of Uncertainty of Measurements is presented. The discussion was made for exemplary case of a two-parameter (2D) measurand with correlated input quantities. A proposed novelty is to consider the correlation of data described by individual components of the type A and / or type B uncertainties of measured input quantities. General formulas for the covariance matrix, output uncertainties and correlation coefficient were determined. Formulas for several characteristic specific cases are presented in table 1. Relative uncertainties are also considered.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 66; 95-100
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Uncertainty type A evaluation of autocorrelated measurement observations
Wyznaczanie niepewności typu A pomiarów o skorelowanych obserwacjach
Autorzy:
Warsza, Z. L.
Dorozhovets, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209033.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
pomiar
niepewność typu A
autokorelacja
rozkład prawdopodobieństwa
measurement
uncertainty type A
autocorrelation
random distribution
Opis:
This paper briefly discusses the limitations of the international Guide ISO GUM framework and proposes improving the type A method of uncertainty evaluation of regulary sampled observations. The proposal demonstrates the influence of autocorrelation on measurement resultants and for correlated observations, the calculation of their effective number, smaller than the real value is presented. Numerical example from the computer simulation is given. Results obtained by the proposed method and classical GUM method are compared and discussed.
Krótko omówiono ograniczenia zasad wyznaczania niepewności wg zaleceń międzynarodowego Przewodnika ISO o angielskim akronimie GUM i zaproponowano udoskonalenie metody typu A szacowania niepewności pomiarów o regularnie próbkowanych obserwacjach. Przedstawiono wpływ autokorelacji na ocenę dokładności wyniku pomiarów i dla skorelowanych obserwacji zaproponowano obliczanie efektywnej ich liczby, mniejszej niż rzeczywista. Na symulowanym komputerowo przykładzie liczbowym porównano rezultaty otrzymywane metodą proponowaną i klasyczną wg GUM.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2008, 57, 2; 143-152
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of the uncertainty type A of the random stationary signal component from its autocorrelated observations
Autorzy:
Warsza, Z. L.
Dorozhovets, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114152.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sampled signal
autocorrelated signal
stationary random component
effective number of observations
Opis:
A proposal of evaluation of the uncertainty type A of the stationary random component of measured signal from its regularly sampled observations when they are auto-correlated is described. In the first step the regularly variable components of the signal are identified and removed from the raw sample data. Then upgreaded formulas for standard uncertainty type A of the sample and of the mean value are expressed with use the correction coefficients or the so-called "effective number" of observations. These quantities depend on number of observations and on the autocorrelation function of the sample cleaned from regular components. Two methods of finding and estimating the autocorrelation function for the sample data are also described. Some numerical examples are included.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 8; 399-402
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niepewność typu A pomiaru o obserwacjach samoskorelowanych
Uncertainty of type A of the measurement with auto-correlated observations
Autorzy:
Warsza, Z. L.
Zięba, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157535.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
teoria pomiaru
menzurand
niepewność
autokorelacja
efektywna liczba obserwacji
efektywna liczba stopni swobody
measurement theory
measurand
uncertainty
autocorrelation
effective number of observations
effective degree of freedom
Opis:
Omówiono ograniczenia zalecanej w Przewodniku GUM metody wyznaczania niepewności pomiarów typu A. Opisano rozszerzenie jej na pomiary o równomiernym próbkowaniu menzurandu z uwzględnieniem wpływu funkcji autokorelacji wartości obserwacji. Przedstawiono poprzedzającą niezbędną identyfikację i usunięcie składowych regularnie zmiennych z surowych danych pomiarowych. Podano wzory dla równoważnej, tzw. efektywnej liczby nieskorelowanych obserwacji ηeff, zależnej od funkcji autokorelacji ρk próbki. Umożliwia ona poprawne wyznaczenie niepewności pomiarów według dotychczasowej procedury GUM. Omówiono sposób oszacowania estymaty funkcji autokorelacji τk z danych pomiarowych. Rozważania zilustrowano przykładami liczbowymi.
Expanding of the application range of the present formalism of GUM to the case of regularly sampled mutually correlated observations is proposed. First, the obvious previous identification and cleaning of the raw sample data from regularly variable components is discussed briefly. The formulae for standard deviation and standard deviation of the mean are expressed with the use of the so-called effective number of observation ηeff. This quantity depends of real number of observation n and elements of the autocorrelation function ρk. The another parameter named effective degree of freedom νeff describes the dispersion of both estimators of standard deviation and can be used to calculate the expanded uncertainty. We also show how to adopt this formalism if only an estimate τk of the ACF derived from a sample is available. A novel method is introduced based on truncation of the τk function at the point of its first transit through zero (FTZ). This method can be applied to non-negative ACFs which occurs most often in practice. Considerations are illustrated by the numerical example.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 2, 2; 157-162
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Udoskonalenie metody typu A wyznaczania niepewności pomiarów. Wykrywanie i eliminacja wpływu dryftu i oscylacji przy równomiernym próbkowaniu.
Methods of upgrading the uncertainty of type A evaluation Discovering and elimination the influence of drift and harmonic components for regular sampling
Autorzy:
Dorozhovets, M.
Warsza, Z. L.
Korczyński, M. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158021.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
niepewność
składowe systematyczne
dryft
zakłócenia oscylacyjne
uncertainty
systematic components
trend
harmonic disturbances
Opis:
Zaproponowano udoskonalenie metody typu A szacowania niepewności zalecanej przez przewodnik ISO GUM. Polega ono na wykryciu nieznanego a priori trendu i podstawowej składowej oscylacyjnej w surowych wynikach obserwacji pomiarowych oraz ich wyeliminowaniu. Dla dwu przykładów liczbowych przedstawiono i omówiono wpływ takiego "czyszczenia" wyników surowych ze składowych systematycznych na wartość odchylenia standardowego próbki.
A new approach to upgrading the type A uncertainty evaluation due ISO GUM recommendations is presented in this paper. The "cleaning" of raw data set by elimination the systematic components as trend and periodical ones and the influence of this cleanings on standard uncertainty type A is presented and disused on two numerical examples.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 12, 12; 8-11
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The measuring instrument accuracy class as a measure of the Type B uncertainty
Autorzy:
Tokarska, M.
Gniotek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114172.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
metrological quality of instrument
accuracy class
Type B standard uncertainty
Opis:
The evaluation of Type B uncertainty is done by means of scientific analysis based on all available information about possible variability of the quantity measured. In order to facilitate the obtaining of information helpful in the evaluation of Type B uncertainty, a new instrument metrological quality assessment method has been developed, which relies exclusively on the random model. The assessment result, in the form of an instrument accuracy class, can be used for estimation of the Type B uncertainty as presented in the accompanying examples.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 2; 28-31
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
O formalnych podstawach składania niepewności A i B
On formal bases of composition of A and B type uncertainties
Autorzy:
Jakubiec, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155352.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
niepewność wyniku pomiaru
niepewności typu A i B
model wyniku pomiaru
błąd wyniku pomiaru
uncertainty of a measurement result
model of a measurement result
error of a measurement result
Opis:
Przedmiotem rozważań są podstawy formalne procedury składania niepewności typu A i B, zaproponowanej w przewodniku GUM [1]. W artykule poddano analizie podstawy matematyczne tej procedury i wykazano ich niespójność, a następnie omówiono nowy sposób obliczania niepewności, bazujący na modelu wyniku pomiaru.
Considerations presented in the paper deal with the visible absence of formal bases of the A and B type uncertainty composition procedure proposed in GUM [1] and based on partial uncertainty composition described by formula (1). This lack of formality is caused by the fact that the uncertainty of type A is calculated on a basis of the measurement result series and one cannot point any other set of measurements, which may be composed with this series. The first part of the paper is devoted to presentation of a single measurement result model (2) in application to the uncertainty calculation procedure based on the uncertainty definition (3) and determined by functional (4). In the succeeding part, an analysis of formula (1) from the point of view of the random error model given by (6) is realised. By analogy to uncertainties of A and B type, the errors of the same type have been determined, which enabled obtaining equation (10) and comparing it with equation (1). The final part of the paper contains discussion of conclusions which can be drawn from this comparison.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 3, 3; 233-235
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niepewności pomiarów w metodzie regresji liniowej. Część 1. Prosta i jej pasma niepewności dla nieskorelowanych danych pomiarowych
Uncertainty of Measurement in the Linear Regression Method. Part 1. Straight-line and its Uncertainty Bands for Uncorrelated Measurement Data
Autorzy:
Warsza, Zygmunt Lech
Puchalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276650.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
regresja liniowa
pasmo niepewności pomiarów typu A i typu B
skorelowanie danych
linear regression
uncertainty band for type A and type B measurements
data correlation
Opis:
W serii kilku prac omówi się szacowanie dokładności parametrów linii prostej wyznaczanej metodą regresji liniowej dla różnych przypadków danych pomiarowych. Nawiązując do zaleceń Przewodnika Wyznaczania Niepewności Pomiarów GUM, uwzględnia się pomijaną dotychczas w literaturze niepewność typu B. Pierwsza z tych prac dotyczy pomiarów wartości zmiennej losowej Y dla znanych wartości zmiennej X. Przedstawia się istotę problemu, kryteria metody regresji liniowej i ich zastosowanie dla wartości mierzonych o nieskorelowanych, znanych i nieznanych, w tym jednakowych, niepewnościach typu A. Ilustrują to symulowane przykłady obliczeniowe dla pomiarów punktów o tych samych współrzędnych i różnych wariantach niepewności typu A i typu B. Wyznaczono równania prostej i pasma ich niepewności. Kolejna praca dotyczyć będzie pomiarów punktów o danych skorelowanych. W kolejnej omówi się przypadki wymagające pomiarów obu zmiennych Y i X.
In a series of several papers, the estimation of the accuracy of the parameters of a straight line determined by the linear regression method for various cases of measurement data will be discussed. Referring to the recommendations of the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, the B-type uncertainty, so far omitted in the literature, is taken into account. The first of these works concerns the measurements of the value of the random variable Y for known values of the variable X. The essence of the problem, the criteria of the linear regression method and their application are presented for measured values with uncorrelated, known and unknown, including the same, type A uncertainties. Simulated calculation examples illustrate the case for the measurements of points with the same coordinates and different variants of type A and type B uncertainty. Line equations and their uncertainty bands were determined. The next work will concern the measurements of points with correlated data. In yet another work, the cases will be discussed cases that require measurements of both Y and X variables.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2020, 24, 3; 79-91
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niepewności pomiarów w metodzie regresji liniowej Część 2. Niepewności prostej dla zmiennej Y o skorelowanych danych
Uncertainty of Measurement in the Linear Regression Method Part 2. Uncertainty Bands of the Regression Straight-Line for the Correlated Data of Y Variable
Autorzy:
Warsza, Zygmunt Lech
Puchalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2068663.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
regresja liniowa
pasmo niepewności pomiarów typu A i typu B
skorelowanie danych
linear regression
band
uncertainty of A and B type
measurements
correlation
Opis:
Część druga pracy autorów dotyczy oceny dokładności parametrów linii prostej wyznaczanej metodą regresji dla różnych przypadków skorelowania współrzędnych punktów pomiarowych. W pierwszej części pracy rozpatrzono istotę, kryteria i zależności metody regresji oraz wyznaczono równania prostej i jej pasma niepewności dla symulowanych przykładów punktów o nieskorelowanych rzędnych. Nawiązano do zasad oceny dokładności według Przewodnika GUM i uwzględniono niepewność typu B nierozpatrywaną w literaturze o zastosowaniu metod regresji w pomiarach. W tej pracy omawia się wyznaczanie równania prostej regresji i jej pasm niepewności dopasowanych do pomiarów punktów o rzędnych skorelowanych. Ilustrują to przykłady o różnym skorelowaniu oraz niepewnościach bezwzględnych i względnych typów A i B mierzonych wartości zmiennej zależnej Y przy precyzyjnie znanych wartościach zmiennej niezależnej X. Omówiono też wpływ autokorelacji przy stosowaniu sposobu zwiększania dokładności przez wielokrotne powtarzanie pomiarów rzędnej każdego punktu, w tym dla wielokrotnych pomiarów tylko dwu punktów.
This is the continuation of authors’ works on the description of the accuracy of various straight-line cases determined from the results of linear regression measurements. In the first work, the essence, criteria and dependencies of the regression method were examined, as well as simulated examples of determining simple uncertainty bands fitted to measured points with uncorrelated ordinates. The GUM Guide was referred to and the B type uncertainty not discussed yet in the literature about the application of the regression method in measurements was taken into account. This work discusses determining the equation of a simple regression and its uncertainty bands from measuring points with ordinates with autocorrelation. This is illustrated by examples with precisely known abscissa and ordinates with different correlation variants, and absolute and relative uncertainty types A and B. Proposed is the extended method for assessing the accuracy of simple regression takes into account both the correlation of the Y variable data and the impact of type B uncertainty in routine measurements.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2020, 24, 4; 61--72
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie nieliniowości w precyzyjnym pomiarze przedziału czasu dla wybranych typów częstościomierzy-czasomierzy
Verification of nonlinearities in time interval measurement with a chosen type of time inteval counters
Autorzy:
Urban, A.
Czubla, A.
Osmyk, R.
Szterk, P.
Krehlik, P.
Śliwczyński, Ł.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952793.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
pomiar przedziału czasu
częstościomierz-czasomierz
nieliniowość
niepewność pomiaru
time interval measurement
time interval counter
nonlinearity
measurement uncertainty
Opis:
Celem niniejszego artykułu jest zaprezentowanie metody i wyników badań nad nieliniowością częstościomierzyczasomierzy w pomiarach precyzyjnych przedziałów czasu, prowadzonych w GUM przy współpracy z AGH. Dokonano porównań wyników pomiarów dla częstościomierzy-czasomierzy SR620 i HP 53132A zarówno stałych i zmiennych przedziałów czasu. Potwierdzono przydatność dwukanałowego generatora/dzielnika typu Dual Channel 1/100 PPS Generator oraz komparatora częstotliwości typu A7-MX.
In this paper we present the method and the last results of verification of nonlinearities in time interval measurements with the usage of Time Interval Counters (TIC), performed at Central Office of Measures (GUM) with cooperation of AGH University of Science and Technology. We consider the non-ideal operation of TIC manifested by fluctuations of differences between the current indication of TIC and the real value of the measured time interval. We observed instabilities of indications of TIC, even if the measured time interval is keeping constant. For verification of TIC operation at continuously changed time intervals, it was set up a special measurement system that performs simultaneous measurements of the phasetime changes between two standard frequency signals (with the usage of A7-MX standard frequency comparator) and time intervals between two pulse signals (with the usage of TIC under test). Due to applying a special, developed by AGH, dual channel 1/100 pps generator, the measured 1 pps (1 pulse per second) and 10 MHz signals are standardized and the phasetime between 1 pps and 10 MHz signals are kept in pairs constant. Differences between the indications of TIC and the proper measurement results for frequency allow to verify internal nonlinearities of TIC in time interval measurements. Here, we show and shortly discuss the results obtained for SR620 and 53132A universal counters. The obtained range of fluctuations of indications of SR6200 with relation to the measured time interval approaches about 190 ps, and for 53132A – about 450 ps, whereas the observed short-term noise of measurement for SR620 is about 10 ps, and for 53132A – about 100 ps typically. It was confirmed the complex and random influence of many factors on operation of TIC. Our investigation will be continued with the usage of 100 pps (100 pulses per second) signals and with automatic switching of the measured pulse signals in pairs.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2014, 38; 81-84
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Udoskonalona metoda wyznaczania niepewności w pomiarach wieloparametrowych. Część 2. Przykłady pomiarów wielkości skorelowanych
Upgraded Method of the Estimation of Uncertainties in Multiparameter Measurements. Part 2. Examples of Measurements of Correlated Quantities
Autorzy:
Warsza, Zygmunt Lech
Puchalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/277648.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
pomiary wielowymiarowe
menzurand 2D
skorelowanie niepewności składowych typów A oraz B
propagacja wektorowa wariancji
wypadkowy współczynnik korelacji
multivariate measurements
uncertainty and correlations components of the type A and type B
matrix propagation of variance
resultant correlation coefficient
Opis:
Dwuczęściowa publikacja przedstawia rozszerzoną wersję oceny niepewności pomiarów wieloparametrowych podanej w Suplemencie 2 do Przewodnika GUM. Uwzględnia ona wpływ skorelowania między danymi pomiarowymi wielkości będących elementami mierzonego bezpośrednio menzurandu. W części 1. omówiono podstawy teoretyczne. Wyznaczono wzory ogólne dla macierzy kowariancji, niepewności i ich składowych typu A lub/i typu B oraz współczynników korelacji obu menzurandów wejściowego i szacowanego pośrednio menzurandu wyjściowego. Rozważania zilustrowano wykresami dla przypadków charakterystycznych pomiarów dwuparametrowych. W części 2. omówiono przykłady estymacji macierzy kowariancji w pomiarach pośrednich 2D o liniowej funkcji przetwarzania na przykładzie sumy i różnicy oraz o przetwarzaniu nieliniowym wg funkcji kwadratowej – pomiary mocy i dla ilorazu – pomiar rezystancji i modułu impedancji. Wykazano, że uwzględnianie korelacji typu A i B danych pomiarowych, zwiększa wiarygodność oceny dokładności pomiarów pośrednich wieloparametrowych.
The two-part work presents an extended version of the vector method of uncertainty evaluation of multivariate measurements given in Supplement 2 to the GUM guide. The novelty is to consider correlations between data with individual uncertainty constituents of type A and/ or type B of directly measured parameters. The first part of work discusses the theoretical basis of this method. General formulas for the covariance matrixes, input and output uncertainties and correlation coefficients were determined, and the formulas for several characteristic specific cases of 2D measurements. These considerations are illustrated by diagrams. This part discusses examples of covariance matrix estimation, including uncertainty and resultant correlation coefficient in indirect measurements of two correlated quantities. Measurements 2D with a linear processing function were analyzed on the example of sum and difference, and of nonlinear processing by quadratic functions of power measurements and quotient function – measurement of resistance and module of impedance. General conclusions were also given. The work shows that the inclusion of correlations of data with uncertainty components of the input measurand may significantly increase the reliability of the uncertainty assessment of indirectly determined output values.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2019, 23, 2; 29-37
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 17

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies