测量不确定度的评定方法和一般流程
作者:而立居士发布时间:2022-06-03分类:检测管理浏览:760评论:0
测量不确定度的评定不仅仅应用在计量检定或校准工作中,在物理学、化学、实验室医学、生物学、工程技术、食品科学、司法科学等很多专业或测量领域均有应用。评定不确定度时,需要充分分析不确定度来源,估计其影响程度;需要建立有效的测量模型,恰当的描述被测量的分布;需要考虑测量处在统计控制状态,还要考虑是否修正及修正不完全的影响。不确定度评定时所用到的信息,与评定者的经验、水平有关,根据实验、资料、经验等得到的信息不同,可能评定出不同的不确定度。因此,不确定度评定带有一定的主观色彩,我们应该在掌握不确定度评定与表示的方法基础上,针对各个专业或测量领域特点,合理地评定测量不确定度。
2012年12月发布了JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》和1059.2-2012《用蒙特卡洛法评定测量不确定度》,代替JJF 1059-1999《测量不确定度评定与表示》,这恰恰说明,不确定度的评定方法亦在不断完善和发展。
1.两种评定测量不确定度的方法
(1)GUM法,与JJF1059.1-2012 《测量不确定度评定与表示》相对应。GUM测量不确定度评定方法,简称GUM法,是一种应用测量不确定度传播率的方法。该方法是国际组织ISO/IEC在GUIDE-98-3:2008 《测量不确定度表示第3部分测量不确定度表示指南》中推荐采用的。为提供输出量的包含区间,该方法将输出量近似为正态分布或缩放位移t分布。GUM法是我们比较熟悉的方法,是不确定度评定的最常用和最基本的方法。
(2)蒙特卡洛法(MCM),与JF1059.2-2012 《用蒙特卡洛法评定测量不确定度》相对应。蒙特卡洛法,简称MCM,是利用对概率分布进行随机抽样进行分布传播的方法。
蒙特卡洛法(MCM)是实现概率分布传播的一种数值方法,它通过对各输入量的PDF离散抽样,由测量模型传播输入量的分布,计算获得输出量的PDF的离散抽样值,进而由输出量的离散分布数值直接获取输出量的最佳估计值、标准不确定度和包含区间。
蒙特卡洛法(MCM)通过对各影响量进行大量的离散抽样,并通过大量抽样值进行数值计算,使得输出量的最佳估计值、标准不确定度和包含区间等特性的可信程度得到改善,
本篇文章来源于微信公众号: 检验检测机构实验室技术交流
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