第三章误差分析与处理.doc

第三章误差分析与处理任何试验总是不可避免地存在误差，为提高测量精度，必须尽可能消除或减小误差， 因此有必要对多种误差的性质、 出现规律、产生原因，发现与消除或减小它们的主要方法以和测量结果的评定等方面作研究误差的定义：绝对误差=实测值-真值相对误差=绝对误差/真值~绝对误差/实测值误差的来源：测量装置误差（如标准量具、仪器、附件等）环境误差（如温度、湿度、气压、振动、照明、重力场、电磁场等） 方法误差人员误差误差分类： 系统误差随机误差粗大误差§ 3-1.随机误差同一测量值在等精度情况下的多次重复， 有可能会得一系列不同的测量值， 每个值均有一定的误差，且无规律（但有一定的统计规律） ，这样的误差称为随机误差产生原因：测量装置（精度、器件性能不稳定等）环境方面（湿度、温度、电压、光照、磁场等） 人为因素：（素质、技能）随机误差一般不能消除，但通过统计平均可以减小，大多情况认为随机误差符合正态分 布情况，即：f （心）一 1 一 exp（“ 2 ）2 ⑵丁 ）.' 标准差（均方根误差）， 越小，精度就越高■1的大小只说明在一定条件下，等精 度测量值的随机误差的概率分布情况 经n次等精度测量后的均方差为：n)/n .( i2)/n(3 — 1)i是第i次测量的误差。

i li Lo Ii是第i次测量值，Lo是真值当真值为未知时，应该说上式不能求得标准差在有限次测量情况下，可用残余误差v 代替真值误差Vi li x, X是测量平均值，x （ Ii）/n.Vi是li的残余误差我们将心h Lo作一些变形替换，并令，liLo展开:Lo5为算术平均值的误差Vilin x=0x(当代入时）上式又为n Vn(3 - 2)所有项相加:ViVi其中:vi=0将( 3-2)x将式Vili nxlili / n0)即算术平均值的误差式平方后相加—V22 2Vi n *Vi2Vi(3 — 3)两边平方(1nj)当n足够大时,认为趋于零，将1~2n代入（3 — 3)式2Vi由（3— 1）式可知2Vi式（3— 4）称为Bessel公式,1）由残余误差求得单次测量的标准差的估计值3 — 4)（根据我国《通用计量名词和定义》 ，对一列有限次n个测量值，应视为测量总体的 取样，所求得的标准差估计值用代号 s表示，以区别于总体标准差 这里对标准差估计值仍用 ，对实际测量时计算有限次测量值的标准差，则用代号 s.）不等精度测量时，其随机误差的表达方式是不一样的，一般采用加权处理的方法，应让可靠程度大的测量结果在最后结果中占的比重大一些， 可靠程度低的比重小一些。

在等精度测量中各个测得值认为同样可靠，并取所有测得值的算术平均值作为最后测量结果权值取法： 重复次数多的，一般可靠程度高，则用次数来确定权的大小§ 3-2.系统误差一•原因同上二•特点：在同一条件下，多次测量同一量值时，按一定规律变化的误差女口：不变的系统误差：符号和大小固定不变的系统误差，如量块 10mm，实测为10.001mm,则0.001始终存在，用它去作连续测量，误差将是线性变化又如周期变化：指针式仪表指针的回转中心与刻度量中心有偏值时，三•系统误差的发现1. 实验比对法采用不同条件或不同的测量方法，可发现不变的系统误差如量块用更高等级 精度量具进行比对测量2. 残余误差观察法若测量列：h」2 ln系统误差： 121 n不含系统误差的值：l1,l2In则有h h h(i = 1,2, , n)其算术平均值： xX X1 '这里：X — I, x1 li'- 1 , 严x I,其残余误差：v li xVih x，将两式相减Vi Vi ( lix)(3-5)(Vi Vi li x l x ),(lili li，x x x)右系统误差显者大于随机误差，Vi（不含系统误差的残差）可予忽略，则得到:v _△〔厂说明测量值残余误差，近视等于系统误差与测量值系统的平均值之差。

也可将测量列的残余误差列表或作图，直观判断有无系统误差若残余误差大体上是正负相间，则无根据怀疑有系统误差若残余误差值有规律地递增或递减，且在测量开始和结束是符号相反，则存在 系统误差若残余误差符号循环交替变化，则存在周期性系统误差若存在图所示的变化规律时，则应怀疑同时存性系统误差和周期性系统误差S3- 3残余误差观察法只能发现有规律变化的系统误差，若系统误差是一个不变值,用残余误差法是发现不了的3. 残余误差校核法a.用于发现线性误差取测量列中k个残余误:差相加，再取(n-k）个残余误t差相加，（当n为偶数时，取kn/2；当n为奇数时，取k-(n 1)2然后两式相减kVin-Vji 1j k 1(3 — 6)将(3 — 5)代入knkn(li x)(lj x)Vi Vji 1i k 1i 1i k 1kVi当n足够大时，nVj 0,(这是因为Vi li x,是不含系统误差的测量值与其本身的平均值之差， 只有随机误差，但随机误差的均值随着测量次数的增加而趋于零)k n(li x) ( Ij x) 1 2k 1若两部分差值显著不为零， 则有理由认为存性系统误差， 这种方法又叫马利科夫准则它能有效地发现线性系统误差。

有时系统误差有，但零系统误差的平均值等于，此时 也为零，所以对这种情况要注意b.用于发现周期性误差1) .若有残余误差Vl,V2' ,Vn，其残余误差差值(Vj Vi i)符号出现周期性正负号变化，则为周期性系统误差2) .统计准则判别这种方法只有当周期性系统误差是整个测量误差的主要成分时，才有实用效果否则，差值的符号变化将主要取决于随机误差，而不能判断出周期性系统误差此时，可米用下列判断准则令uV1V2 V2V3Vn1VnVi Vi 1若u>Jn 122(1Vi2 )n1则认为含有周期性系统误差这种校核方法又称阿碑-赫梅特准则还有一些校核方法：如标准差比较法、数据比较法、秩和检验法、 t检验法等四•系统误差的减小和消除1 .从根源上消除要分析测量系统的各个环节，最好测量前就将误差从根源上加以消除如仪器的零 位在测量开始和结束时都要检查如果误差是有外界条件引起的，则应在外界条件 稳定时再测量2 •用修正方法消除已知误差表或误差曲线，可取与误差数值大小相同而符号相反的值作为修正值§ 3-3.粗大误差特征：数值比较大，对测量值产生显著的歪曲，一般应予以剃除判定准则：一.3门准则对一测量列，若各测得值只含有随机误差，则按随机误差的正态分布规律，其残余误差落在一 3灯之外的概率为0.3%，即在370次测量中只有一次的残余误差 V〉3因此Vi3即认为是粗大误差。

圈3-4例：已知进行了 15次等精度测量值如表所示，测量值中已消除了系统误差，试判别测 量列中是否含有粗大误差的测量值15次等精度测量值序 号lvv2(*10- 3)Vv'2(*10- 3)120.420.0160.2450.0090.081220.430.0260.6760.0190.361320.40-0.0040.016-0.0110.121420.430.0260.6760.0190.361520.420.0160.2560.0090.081620.430.0260.6760.0190.361720.390.0140.196-0.0210.441820.30-0.1041.0816----920.40-0.0040.016-0.0110.1211020.430.0260.6760.0190.3611120.420.0160.2560.0090.0811220.410.0060.036-0.0010.0011320.39-0.0140.196-0.0210.4411420.39-0.0140.196-0.0210.4411520.40-0.0040.016-0.0110.12115lix i 1 20.404n15Vi 0i 1152v 0.01496i 115'2v 0.003374i 1由计算得到X 20.4040.01496/14 0.033根据3准则，第八列测量值的残余误差I v8 1= 0.104> 3 = 0.099即它含有粗大误差，故可剔除。

再根据剩下的 14个测试值重新计算，得Ix 20.41114v'2 /(n 1) 、0.003374 /13 0.016i 13 ' 3 0.016 0.048因此说明，剩下的14个测得值的残余误差均满足I Vj I <3二. t分布检验设已测数据序列N'X2， ,Xn，若可疑Xj为可疑数据，将其剔除后计算平均值(不含Xj )并计算标准差(也不含 Vj — Xj X ),根据测量次数n和选取置信度 ，查t分布的检验系数 K(n,")Xj X K(n,)则认为Xj为粗大误差，剔除 Xj是正确的，否则应予以保留14个测量值计算上例中，首先怀疑第八测试值含有粗大误差，若将其剔除，将剩下的 平均值和方差，得X 20.4110.016选取显著度0.05,已知 n=15,查表得 k(15,0.05) 2.24，则k 2.24 0.016 0.036x8 X 20.30 20.411 0.111 0.036故第八个测量值中含有粗大误差，应予以剔除§ 3-4.函数误差的合成一.函数误差(间接测量误差)1.函数系统误差间接量是由若干直接测量的结果综合而成，函数关系已知:(3-7)y f(X1,X2, ,Xn)这是一个多元函数，其增量的全微分为:dyfX1dx1dx? X2dxn Xn(3-8)当直接量的系统误差 X1则上式可近似为Xn均较小。