Одной из наиболее распространенных операций, выполняемых в системах сбора данных и управления, является усреднение результатов многократных измерений. Интуитивно ясно, что этот процесс приводит к повышению точности, поскольку результаты отдельных измерений имеют как положительные, так в отрицательные отклонения от точного значения и поэтому частично взаимно компенсируются. С ростом числа измерений среднее значение отрицательных отклонений приближается по модулю к среднему значению положительных отклонений и точность их взаимной компенсации улучшается. Для практики важно получить количественную зависимость между числом измерений и погрешностью усредненного результата.

Рассмотрим некоторое средство измерений, например измерительный модуль аналогового ввода NL-8AI для измерения и ввода в компьютер значений напряжения. В общем случае на датчик, линию связи между датчиком и модулем и сам модуль действуют электромагнитные помехи и собственные шумы операционных усилителей, АЦП, резисторов, микропроцессорной части модуля и т.п. Мы не будем рассматривать помехи, действующие на объект измерений, поскольку он не входит в состав измерительного канала. Указанные причины приводят к тому, что результат измерения становится случайной величиной, значение которой изменяется от измерения к измерению.

Погрешность средства измерений определяется изготовителем и указывается в эксплуатационной документации, В величину погрешности входит как систематическая, так и случайная составляющая. Если случайная составляющая превышает 10 % от систематической, то она указывается отдельно. В некоторых случаях случайная составляющая указывается с помощью автокорреляционной функции или спектральной плотности мощности.

Случайная составляющая погрешности может быть снижена усреднением результатов многократных измерений. Если в составе погрешности преобладает систематическая компонента, то усреднение не приводит к повышению точности. О наличии случайной составляющей можно судить по рассеянию результатов однократных измерений.

Страниц: 1 2 3