मापनमा निपुणता: निरपेक्ष, सापेक्षिक, र पूर्ण स्केल (%FS) त्रुटिको लागि तपाईंको अन्तिम मार्गदर्शक

के तपाईंले कहिल्यै स्पेसिफिकेशन पाना हेर्नुभएको छaदबाबट्रान्समिटर,aप्रवाहमिटर, वाaतापक्रम सेन्सरर"शुद्धता: ±०.५% FS" जस्तो लाइन आइटम देख्नुभयो? यो एक सामान्य स्पेसिफिकेशन हो, तर तपाईंले सङ्कलन गरिरहनुभएको डेटाको लागि यसको वास्तवमा के अर्थ हुन्छ? के यसको अर्थ प्रत्येक पठन वास्तविक मानको ०.५% भित्र छ? देखिएझैं, उत्तर अलि जटिल छ, र इन्जिनियरिङ, निर्माण र वैज्ञानिक मापनमा संलग्न जो कोहीको लागि यो जटिलता बुझ्नु महत्त्वपूर्ण छ।

त्रुटि भौतिक संसारको एक अपरिहार्य भाग हो। कुनै पनि उपकरण पूर्ण हुँदैन। मुख्य कुरा त्रुटिको प्रकृति बुझ्नु, यसको मात्रा निर्धारण गर्नु र यो तपाईंको विशिष्ट प्रयोगको लागि स्वीकार्य सीमा भित्र छ भनी सुनिश्चित गर्नु हो। यो गाइडले मूल अवधारणाहरूलाई रहस्यबाट मुक्त गर्नेछ।ofमापनत्रुटि। यो आधारभूत परिभाषाहरूबाट सुरु हुन्छ र त्यसपछि व्यावहारिक उदाहरणहरू र महत्त्वपूर्ण सम्बन्धित विषयहरूमा विस्तार हुन्छ, जसले तपाईंलाई केवल विवरणहरू पढ्ने व्यक्तिबाट साँच्चै बुझ्ने व्यक्तिमा रूपान्तरण गर्दछ।

 

मापन त्रुटि भनेको के हो?

यसको मुटुमा,मापन त्रुटि भनेको मापन गरिएको परिमाण र यसको वास्तविक, वास्तविक मान बीचको भिन्नता हो। यसलाई तपाईंको उपकरणले देख्ने संसार र वास्तवमा यो जस्तो छ त्यस्तै संसार बीचको खाडलको रूपमा सोच्नुहोस्।

त्रुटि = मापन गरिएको मान - वास्तविक मान।

"साँचो मान" एक सैद्धान्तिक अवधारणा हो। व्यवहारमा, पूर्ण सत्य मान कहिल्यै पनि पूर्ण निश्चितताका साथ थाहा पाउन सकिँदैन। यसको सट्टा, परम्परागत सत्य मान प्रयोग गरिन्छ। यो मापन मानक वा सन्दर्भ उपकरण द्वारा प्रदान गरिएको मान हो जुन परीक्षण गरिएको उपकरण भन्दा उल्लेखनीय रूपमा बढी सटीक (सामान्यतया ४ देखि १० गुणा बढी सटीक) हुन्छ। उदाहरणका लागि, क्यालिब्रेट गर्दाह्यान्डहेल्डदबाबनाप्ने, "परम्परागत वास्तविक मान" उच्च-परिशुद्धताबाट प्राप्त गरिनेछ,प्रयोगशाला-ग्रेडदबाबक्यालिब्रेटर.

यो साधारण समीकरण बुझ्नु पहिलो चरण हो, तर यसले सम्पूर्ण कथा बताउँदैन। १००-मिटर पाइपको लम्बाइ नाप्दा १ मिलिमिटरको त्रुटि नगण्य हुन्छ, तर इन्जिनको लागि पिस्टन मेसिन गर्दा यो विनाशकारी विफलता हो। पूर्ण तस्वीर प्राप्त गर्न, हामीले यो त्रुटिलाई अझ अर्थपूर्ण तरिकाले व्यक्त गर्न आवश्यक छ। यो त्यहीं हो जहाँ निरपेक्ष, सापेक्षिक र सन्दर्भ त्रुटिहरू खेलमा आउँछन्।

तीन सामान्य मापन त्रुटिहरूको सङ्कलन

मापन त्रुटिको परिमाण निर्धारण र सञ्चार गर्ने तीन प्राथमिक तरिकाहरू भत्काऔं।

१. पूर्ण त्रुटि: कच्चा विचलन

निरपेक्ष त्रुटि त्रुटिको सबैभन्दा सरल र प्रत्यक्ष रूप हो। स्रोत कागजातमा परिभाषित गरिए अनुसार, यो मापन र वास्तविक मान बीचको प्रत्यक्ष भिन्नता हो, जुन मापनको एकाइहरूमा व्यक्त गरिन्छ।

सूत्र:

उदाहरण:

तपाईं पाइपमा प्रवाह मापन गर्दै हुनुहुन्छ a को साथसत्यप्रवाह दरof५० m³/घण्टा, रतिम्रोप्रवाह मिटरपढ्छ५०.५ वर्गमीटर/घण्टा, त्यसैले निरपेक्ष त्रुटि ५०.५ – ५० = +०.५ वर्गमीटर/घण्टा हो।

अब, कल्पना गर्नुहोस् कि तपाईं ५०० m³/घण्टाको वास्तविक प्रवाहको साथ फरक प्रक्रिया मापन गर्दै हुनुहुन्छ, र तपाईंको फ्लो मिटरले ५००.५ m³/घण्टा पढ्छ। पूर्ण त्रुटि अझै पनि +०.५ m³/घण्टा छ।

यो कहिले उपयोगी हुन्छ? क्यालिब्रेसन र परीक्षणको समयमा पूर्ण त्रुटि आवश्यक छ। क्यालिब्रेसन प्रमाणपत्रले प्रायः विभिन्न परीक्षण बिन्दुहरूमा पूर्ण विचलनहरू सूचीबद्ध गर्दछ। यद्यपि, उदाहरणले देखाउँछ, यसमा सन्दर्भको अभाव छ। +०.५ m³/घण्टाको पूर्ण त्रुटि ठूलो प्रवाह दरको तुलनामा सानो प्रवाह दरको लागि धेरै महत्त्वपूर्ण महसुस हुन्छ। त्यो महत्त्व बुझ्नको लागि, हामीलाई सापेक्ष त्रुटि चाहिन्छ।

२. सापेक्षिक त्रुटि: सन्दर्भमा त्रुटि

सापेक्ष त्रुटिले निरपेक्ष त्रुटिको अभाव भएको सन्दर्भ प्रदान गर्दछ। यसले त्रुटिलाई मापन गरिँदै गरेको वास्तविक मानको अंश वा प्रतिशतको रूपमा व्यक्त गर्दछ। यसले तपाईंलाई मापनको परिमाणको सम्बन्धमा त्रुटि कति ठूलो छ भनेर बताउँछ।

सूत्र:

उदाहरण:

हाम्रो उदाहरणलाई फेरि हेरौं:

५० m³/घण्टा प्रवाहको लागि: सापेक्ष त्रुटि = (०.५ m³/घण्टा / ५० m³/घण्टा) × १००% = १%

५०० m³/घण्टा प्रवाहको लागि: सापेक्ष त्रुटि = (०.५ m³/घण्टा / ५०० m³/घण्टा) × १००% = ०.१%

अचानक, भिन्नता धेरै स्पष्ट हुन्छ। यद्यपि दुवै परिदृश्यहरूमा निरपेक्ष त्रुटि समान थियो, सापेक्ष त्रुटिले देखाउँछ कि मापन कम प्रवाह दरको लागि दस गुणा कम सटीक थियो।

यो किन महत्त्वपूर्ण छ? सापेक्षिक त्रुटि भनेको कुनै विशेष सञ्चालन बिन्दुमा उपकरणको कार्यसम्पादनको धेरै राम्रो सूचक हो। यसले "यो मापन अहिले कति राम्रो छ?" भन्ने प्रश्नको जवाफ दिन मद्दत गर्छ, यद्यपि, उपकरण निर्माताहरूले तपाईंले मापन गर्न सक्ने प्रत्येक सम्भावित मानको लागि सापेक्षिक त्रुटि सूचीबद्ध गर्न सक्दैनन्। तिनीहरूको उपकरणको सम्पूर्ण सञ्चालन क्षमतामा प्रदर्शनको ग्यारेन्टी गर्न तिनीहरूलाई एकल, भरपर्दो मेट्रिक चाहिन्छ। त्यो सन्दर्भ त्रुटिको काम हो।

३. सन्दर्भ त्रुटि (%FS): उद्योग मानक

यो तपाईंले डेटासिटहरूमा प्रायः देख्ने विशिष्टता हो: प्रतिशतको रूपमा व्यक्त गरिएको शुद्धताofपूर्णस्केल (%FS), जसलाई सन्दर्भ त्रुटि वा स्प्यानिङ त्रुटि पनि भनिन्छ। निरपेक्ष त्रुटिलाई हालको मापन गरिएको मानसँग तुलना गर्नुको सट्टा, यसले उपकरणको कुल स्प्यान (वा दायरा) सँग तुलना गर्छ।

सूत्र:

मापन दायरा (वा स्प्यान) भनेको उपकरणले मापन गर्न डिजाइन गरिएको अधिकतम र न्यूनतम मानहरू बीचको भिन्नता हो।

महत्वपूर्ण उदाहरण: %FS बुझ्ने

कल्पना गरौं तपाईंले किन्नुहुन्छaप्रेसर ट्रान्समिटरसंगनिम्न विशिष्टताहरू:

• दायरा: ० देखि २०० बार

• शुद्धता: ±०.५% FS

चरण १: अधिकतम अनुमतियोग्य निरपेक्ष त्रुटि गणना गर्नुहोस्।

पहिले, हामीले यो प्रतिशतसँग मेल खाने निरपेक्ष त्रुटि फेला पार्छौं: अधिकतम निरपेक्ष त्रुटि = ०.५% × (२०० बार - ० बार) = ०.००५ × २०० बार = ±१ बार।

यो सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण गणना हो, जसले हामीलाई बताउँछ कि हामीले जुनसुकै दबाब मापन गरिरहेका भए पनि, यस उपकरणबाट प्राप्त हुने पठन वास्तविक मानको ±१ बार भित्र हुने ग्यारेन्टी छ।

चरण २: यसले सापेक्षिक शुद्धतालाई कसरी असर गर्छ हेर्नुहोस्।

अब, दायराको विभिन्न बिन्दुहरूमा यो ±1 बार त्रुटिको अर्थ के हो हेरौं:

• १०० बार (दायराको ५०%) को दबाब मापन गर्दै: पठन ९९ देखि १०१ बार सम्म हुन सक्छ। यस बिन्दुमा सापेक्षिक त्रुटि (१ बार / १०० बार) × १००% = ±१% हो।

• २० बार (दायराको १०%) को दबाब मापन गर्दै: पठन १९ देखि २१ बार सम्म हुन सक्छ। यस बिन्दुमा सापेक्षिक त्रुटि (१ बार / २० बार) × १००% = ±५% हो।

• २०० बार (दायराको १००%) को दबाब मापन गर्दै: पठन १९९ देखि २०१ बार सम्म हुन सक्छ। यस बिन्दुमा सापेक्षिक त्रुटि (१ बार / २०० बार) × १००% = ±०.५% हो।

यसले उपकरणको एउटा महत्वपूर्ण सिद्धान्तलाई प्रकट गर्छ कि उपकरणको सापेक्षिक शुद्धता यसको दायराको माथिल्लो भागमा सबैभन्दा राम्रो हुन्छ र तल सबैभन्दा खराब हुन्छ।

व्यावहारिक टेकअवे: सही उपकरण कसरी छनौट गर्ने?

%FS र सापेक्षिक त्रुटि बीचको सम्बन्धले उपकरण चयनमा गहिरो प्रभाव पार्छ।सन्दर्भ त्रुटि जति सानो हुन्छ, उपकरणको समग्र शुद्धता त्यति नै उच्च हुन्छ।। यद्यपि, तपाईंले आफ्नो अनुप्रयोगको लागि सही दायरा छनौट गरेर पनि आफ्नो मापन शुद्धता सुधार गर्न सक्नुहुन्छ।

मापन साइजिङको सुनौलो नियम भनेको त्यस्तो उपकरण चयन गर्नु हो जहाँ तपाईंको विशिष्ट सञ्चालन मानहरू यसको पूर्ण-स्केल दायराको माथिल्लो आधा (आदर्श रूपमा, माथिल्लो दुई-तिहाइ) मा पर्छन्। एउटा उदाहरणको साथ अगाडि बढौं:

कल्पना गर्नुहोस् तपाईंको प्रक्रिया सामान्यतया ७० बारको दबाबमा सञ्चालन हुन्छ, तर यसको शिखर ९० बारसम्म हुन सक्छ। तपाईं विचार गर्दै हुनुहुन्छदुईट्रान्समिटरहरू, दुबै ±०.५% FS शुद्धताका साथ:

• ट्रान्समिटर A: दायरा ०-५०० बार

• ट्रान्समिटर B: दायरा ०-१०० बार

तपाईंको ७० बारको सामान्य सञ्चालन बिन्दुको लागि सम्भावित त्रुटि गणना गरौं:

ट्रान्समिटर A (०-५०० बार):

• अधिकतम निरपेक्ष त्रुटि = ०.५% × ५०० बार = ±२.५ बार।

• ७० बारमा, तपाईंको रिडिङ २.५ बारले कम हुन सक्छ। तपाईंको वास्तविक सापेक्षिक त्रुटि (२.५ / ७०) × १००% ≈ ±३.५७% हो। यो एउटा महत्त्वपूर्ण त्रुटि हो!

ट्रान्समिटर B (०-१०० बार):

• अधिकतम निरपेक्ष त्रुटि = ०.५% × १०० बार = ±०.५ बार।

• ७० बारमा, तपाईंको रिडिङ केवल ०.५ बारले कम हुन सक्छ। तपाईंको वास्तविक सापेक्षिक त्रुटि (०.५ / ७०) × १००% ≈ ±०.७१% हो।

तपाईंको अनुप्रयोगको लागि उपयुक्त "कम्प्रेस्ड" दायरा भएको उपकरण छनौट गरेर, तपाईंले आफ्नो वास्तविक-विश्व मापन शुद्धतामा पाँच गुणाले सुधार गर्नुभयो, यद्यपि दुवै उपकरणहरूको डेटासिटमा समान "%FS" शुद्धता मूल्याङ्कन थियो।

शुद्धता बनाम परिशुद्धता: एक महत्वपूर्ण भिन्नता

मापनमा पूर्ण रूपमा निपुण हुनको लागि, अर्को एउटा अवधारणा आवश्यक छ: शुद्धता र परिशुद्धता बीचको भिन्नता। मानिसहरू प्रायः यी शब्दहरूलाई एकअर्कासँग मिलाएर प्रयोग गर्छन्, तर विज्ञान र इन्जिनियरिङमा, तिनीहरूको अर्थ धेरै फरक हुन्छ।

शुद्धताisकसरीमापनलाई वास्तविक मानमा बन्द गर्नुहोस्। यो निरपेक्ष र सापेक्षिक त्रुटिसँग सम्बन्धित छ। एउटा सटीक उपकरणले औसतमा सही पठन दिन्छ।

परिशुद्धताisकसरीएउटै कुराको धेरै मापनहरू एकअर्काको नजिक छन्। यसले मापनको दोहोरिने क्षमता वा स्थिरतालाई जनाउँछ। एउटा सटीक उपकरणले तपाईंलाई हरेक पटक लगभग उही पठन दिन्छ, तर त्यो पठन आवश्यक रूपमा सही हुँदैन।

यहाँ लक्ष्य समानता छ:

• सटीक र सटीक: तपाईंका सबै तस्बिरहरू बुल्सआईको केन्द्रमा कडा रूपमा क्लस्टर गरिएका छन्। यो आदर्श हो।

• सटीक तर गलत: तपाईंका सबै शटहरू एकसाथ कडा रूपमा क्लस्टर गरिएका छन्, तर तिनीहरू लक्ष्यको माथिल्लो-बायाँ कुनामा छन्, बुल्सआईबाट टाढा। यसले व्यवस्थित त्रुटिलाई संकेत गर्दछ, जस्तै राइफलमा गलत तरिकाले अलाइन गरिएको स्कोप वा खराब क्यालिब्रेट गरिएको सेन्सर। उपकरण दोहोर्याउन सकिने छ तर निरन्तर गलत छ।

• सटीक तर अस्पष्ट: तपाईंका प्रहारहरू लक्ष्यभरि छरिएका छन्, तर तिनीहरूको औसत स्थिति बुल्सआईको केन्द्र हो। यसले अनियमित त्रुटिलाई संकेत गर्दछ, जहाँ प्रत्येक मापन अप्रत्याशित रूपमा उतारचढाव हुन्छ।

• न त सटीक न त सटीक: प्रहारहरू लक्ष्यभरि अनियमित रूपमा छरिएका छन्, कुनै स्थिरता बिना।

०.५% FS स्पेसिफिकेशन भएको उपकरणले यसको शुद्धता दाबी गरिरहेको हुन्छ, जबकि परिशुद्धता (वा दोहोरिने क्षमता) प्रायः डाटाशीटमा छुट्टै लाइन वस्तुको रूपमा सूचीबद्ध हुन्छ र सामान्यतया यसको शुद्धता भन्दा सानो (राम्रो) संख्या हुन्छ।

निष्कर्ष

त्रुटिको सूक्ष्मता बुझ्नु नै एक असल इन्जिनियरलाई एक महान इन्जिनियरबाट अलग गर्ने कुरा हो।

संक्षेपमा, मापन त्रुटिमा महारत हासिल गर्न आधारभूत अवधारणाहरूबाट व्यावहारिक प्रयोगमा सर्नु आवश्यक छ। निरपेक्ष त्रुटिले कच्चा विचलन प्रदान गर्दछ, सापेक्ष त्रुटिले यसलाई हालको मापनको सन्दर्भमा राख्छ, र सन्दर्भ त्रुटि (%FS) ले उपकरणको सम्पूर्ण दायरामा अधिकतम त्रुटिको मानकीकृत ग्यारेन्टी प्रदान गर्दछ। मुख्य कुरा यो हो कि उपकरणको निर्दिष्ट शुद्धता र यसको वास्तविक-विश्व प्रदर्शन समान हुँदैन।

निश्चित %FS त्रुटिले स्केलभरि सापेक्षिक शुद्धतालाई कसरी असर गर्छ भनेर बुझेर, इन्जिनियरहरू र प्राविधिकहरूले सूचित निर्णयहरू लिन सक्छन्। अनुप्रयोगको लागि उपयुक्त दायरा भएको उपकरण छनौट गर्नु यसको शुद्धता मूल्याङ्कन जत्तिकै महत्त्वपूर्ण छ, जसले गर्दा सङ्कलन गरिएको डेटा वास्तविकताको भरपर्दो प्रतिबिम्ब हो भनी सुनिश्चित हुन्छ।

अर्को पटक तपाईंले डाटाशीट समीक्षा गर्दा र शुद्धता मूल्याङ्कन देख्दा, तपाईंलाई यसको अर्थ के हो भनेर ठ्याक्कै थाहा हुनेछ। तपाईं अधिकतम सम्भावित त्रुटि गणना गर्न सक्नुहुन्छ, त्यो त्रुटिले विभिन्न अपरेटिङ बिन्दुहरूमा तपाईंको प्रक्रियालाई कसरी असर गर्छ भनेर बुझ्न सक्नुहुन्छ, र तपाईंले सङ्कलन गर्नुभएको डाटा स्क्रिनमा संख्याहरू मात्र नभई वास्तविकताको भरपर्दो प्रतिबिम्ब होस् भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्ने सूचित निर्णय लिन सक्नुहुन्छ।

हाम्रा मापन विशेषज्ञहरूलाई सम्पर्क गर्नुहोस्