性能特性

測定器の性能を知るのに役立ち、任意の量またはパラメータの測定に役立つ測定器の特性は、次のように知られています。 Performance Characteristics。

性能特性の種類

機器の性能特性は次のように分類できます。 two types。

• 静的特性
• 動的特性

ここで、これら2つのタイプの特性について1つずつ説明します。

静的特性

量またはパラメータ測定器の特性 do not vary時間に関しては静的特性と呼ばれます。場合によっては、これらの量またはパラメーターは時間に対してゆっくりと変化することがあります。以下はのリストですstatic characteristics。

• Accuracy
• Precision
• Sensitivity
• Resolution
• 静的エラー

それでは、これらの静的特性について1つずつ説明していきましょう。

正確さ

楽器の指示値$ A_ {i} $と真の値$ A_ {t} $の代数的差異は次のように知られています。 accuracy。数学的には、次のように表すことができます。

$$精度= A_ {i} -A_ {t} $$

精度という用語は、機器の指示値$ A_ {i} $が真の値$ A_ {t} $にどれだけ近いかを示します。

静的エラー

時間に対して変化しない数量の真の値$ A_ {t} $と楽器の指示値$ A_ {i} $の差は次のように知られています。 static error、$ e_ {s} $。数学的には、次のように表すことができます。

$$ e_ {s} = A_ {t} -A_ {i} $$

静的エラーという用語は、機器の不正確さを意味します。静的エラーがパーセンテージで表される場合、それは呼び出されますpercentage of static error。数学的には、次のように表すことができます。

$$ \％e_ {s} = \ frac {e_ {s}} {A_ {t}} \ times 100 $$

代入すると、上記の式の右辺の$ e_ {s} $の値-

$$ \％e_ {s} = \ frac {A_ {t} -A_ {i}} {A_ {t}} \ times 100 $$

どこ、

$ \％e_ {s} $は、静的エラーのパーセンテージです。

精度

同じ状況で同じ量を何度も測定するために使用したときに同じ値を繰り返し示す場合、その測定器は高いと言えます。 precision。

感度

出力の変化の比率、入力の特定の変化に対する計測器の$ \ Delta A_ {out} $、測定される$ \ Delta A_ {in} $は呼び出されます sensitivity, S。数学的には、次のように表すことができます。

$$ S = \ frac {\ Delta A_ {out}} {\ Delta A_ {in}} $$

感度という用語は、測定器が応答するために必要な測定可能な入力の最小の変化を意味します。

• 検量線が linearの場合、機器の感度は一定になり、検量線の傾きに等しくなります。

• 検量線が non-linearの場合、機器の感度は一定ではなく、入力に対して変化します。

解決

入力の特定の増分がある場合にのみ計測器の出力が変化する場合、入力のその増分が呼び出されます Resolution。つまり、入力の分解能がある場合、機器は入力を効果的に測定することができます。

動的特性

時間に対して非常に急速に変化する量またはパラメータを測定するために使用される機器の特性は、動的特性と呼ばれます。以下はのリストですdynamic characteristics。

• 応答速度
• 動的エラー
• Fidelity
• Lag

それでは、これらの動的特性について1つずつ説明していきましょう。

応答速度

測定量に変化があった場合に計測器が応答する速度を speed of response。計測器の速度を示します。

遅れ

測定する量に変化があるときはいつでも、測定器の応答に存在する遅延の量は、測定ラグと呼ばれます。単に呼ばれることもありますlag。

動的エラー

時間に対して変化する量の真の値$ A_ {t} $と機器の指示値$ A_ {i} $の差は、動的エラー$ e_ {d} $として知られています。

忠実度

計測器が動的エラーなしに測定量の変化を示す程度は、 Fidelity