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仪器校准规范的编制应该注意的细节
1.在范围和概述中定义被仪器校准仪器根据仪器校准的定义:
“… …为确定测量仪器或测量系统所指示的量值,… …与对应的由标准所复现的量值之间关系的一组操作。”
在仪器校准规范的范围部分,指明测量仪器或测量系统的仪器校准可以使用本规范,有时还要增加其他限制条件,例如测量范围和特定功能的限制。
范围中规定的测量仪器或测量系统不是指一个特定型号的测量仪器或系统,应该针对同一类仪器或系统。这种测量仪器或系统的具体特点和应用应该在概述中进行简单描述,并可以通过典型仪器进行说明。说明时主要定义其仪器计量原理和特点,而不是仪器结构。
同一类测量仪器或系统指:测量原理相同,基本组成相同,被校参数相同,数据处理方法相同。其差别一般不是关键性的,例如游标卡尺与数显卡尺,只是输出方式不同;百分表和千分表,只是放大倍数和准确度不同。
2.定义被校参数和仪器校准方法
任何测量仪器的被校参数,*关键的是示值的准确度。对于定值标准器,仪器校准结果是其示值;对于多值测量仪器,仪器校准结果是其示值误差的变化范围,或对*允许示值误差的验证。
由于使用环境中或测量仪器本身的一些因素可能对仪器示值产生影响,需要确定这些因素造成的仪器示值变化范围———仪器的示值重复性。
由于示值的定义和测量仪器使用中复现值之间可能存在差异,例如量块示值的定义为其中心长度,而使用时可能使用位置偏离量块测量面的中心。因此仪器校准中还需要确定其他可能的影响量对示值的影响。
对于每个仪器计量特性,评价时使用的标准器、测量方法(如测量的点数和次序),可能造成仪器计量特性评定结果的差异。为了减小这个差异,必须明确规定测量方法和测量程序。
目的:统一仪器校准参数和含义,保证量值统一。
3.测量不确定度评估示例
仪器校准规范编制应该提供一个测量不确定度评估示例。通过该示例,为仪器校准规范的使用者提供不确定度来源的参考。
示例中应包含被校仪器计量特性的典型仪器计量要求,符合该仪器校准规范规定的标准仪器,测量过程和数据处理过程的简单描述。
示例中应列出可能影响仪器校准结果不确定度的主要不确定度来源,包括:
测量环境;测量设备的参考标准器;测量设备;附件的选择(被测件的装夹除外);软件和计算;测量人员;测量仪器的特性;测量仪器特性的定义;测量程序;物理常数和换算因子。
针对被校仪器计量特性的仪器计量要求,确定相应的测量条件和设备等条件,分析不确定度以确定这些规定可以满足仪器校准过程的准确度要求。
4.试验报告
试验报告是验证上述不确定度分析的试验结果报告。试验中采用了不确定度评估示例中使用的各种条件,试验结果与标准结果比较,证明上述分析是正确的。
通过测量不确定度分析示例和试验报告,可以提供一个典型的仪器校准过程控制范例,供仪器校准规范审定者进行分析,也可以供仪器校准规范使用者参考。仪器校准规范的使用者并不需要完全按照示例装备实验室,但可以参考示例对自己的实验室仪器校准能力进行评估。
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如何利用灰色预测理论进行仪器校准周期的确定:
随着时间的推移，测量仪器受各种外界环境因素和内部元器件的老化的影响，其性能指标会不断地下降，测量结果也会不可靠，因此需要对测量仪器进行定期的仪器校准和仪器校正。目前，基本上所有的仪器在出厂时都会有校准说明和建议的校准周期。但由于仪器的使用环境和使用状况的不同，仅仅按照出厂校准周期进行校准有时难以满足测量精度的要求。因此，提出一种优化测量仪器校准周期的方法非常必要。一般情况下的做法是，通过统计大量同类仪器的使用数据来确定某种仪器的校准时间间隔规律，但这种方法需要大量的统计数据和长期繁重的统计工作，而且仪器的使用寿命一般长达几年甚至十几年，故实现起来有一定的困难。
世通仪器校准机构
通过分析仪器性能指标参数的漂移规律，可建立测量仪器校准周期的随机过程模型。随机过程模型也是建立在对仪器大量的统计数据分析的基础之上的，并假定仪器参数的漂移会服从某种形式的规律(如正态分布和马尔可夫过程),而一般情况下统计规律和实际情况的偏差仍然比较大。灰色预测理论*少使用4个原始数据就能建立某个时期内符合规律的灰色预测模型，能解决历史数据少、序列完整性差和可靠性低的问题;还能将无规律的原始数据组成规律较强的数列，运算简便、精度较高、易于检验。
1.灰色预测理论在仪器校准周期中的应用
选择要校准仪器的某一指标(比如电压源的电压输出值)进行定期观测，得到一组仪器性能参数。我们选择直流电压源Agilent66103A的电压输出作为检测数据，Agilent66103A的输出电压范围为-25～+25V,为使电压源的输出尽可能接近其*输出能力，设定电压源输出值为+24V,得到电压源Agilent66103A的一组电压输出原始数据如表1所示。
为了检验测量仪器是否工作正常，还应该根据测量应达到的精度设定仪器性能指标的δ值口设定方法应为δ=Vout?×(1±u),Vout为电压输出值;u为电压源的输出不确定度。这样可以得到电压的上下阈值。为了研究方便取δ为正，将实际输出和理想输出之差的*值作为输出误差△V=|Vx-Vout?|，其中Vx为实际输出值，只要输出误差满足△V+Vout≧δ,则认为仪器性能不符合测量的精度要求，应该进行校准。取输出误差值△V作为原始数据序列。为提高预测精度，首先对原始数列进行幂函数变换平滑处理，根据相应的公式算得出序列x经一次累减生成和幂指平滑逆运算后可得预测数据。电压源输出误差的预测值和实际测量值如表2所示。
由表2可以看出，随着时间的推移，电压源输出预测误差也在不断地增大。要减小预测误差，另一个重要的方法就是对灰色预测模型进行等维新息处理改进，利用新数据代替旧数据以提高预测精度。将电压源输出预测曲线、实际测量曲线和等维新息改进后的预测曲线用曲线拟合描述，如图1所示。
由图1的曲线拟合可以看出，经等维新息处理后的数据的预测值具有较高的精度。利用预测残差修正预测值，还可以进一步提高预测精度。根据前文所述的回归分析方法建立残差和预测值的一元非线性多项式回归模型:
ε(X)=0.0011X3-0.0328X2+0.0801X-0.0137
经残差修正后的预测值更接近实际值。从表2的预测值和图1的输出误差曲线的变化可以看出，电压源的输出误差成逐步上升趋势，并且变化的速率随时间的推移而增大，这说明仪器经一段时间的使用后性能衰减的速度会越来越快。根据仪器的特性和实际使用中的测量精度要求，取输出阈值δ=24×(1+1.25%)=24.3V,由预测结果可得，电压源的输出电压在t=13时刻将出阂值(24.305 587 84V)，即建议在此时应对仪器进行校准以保证测量精度。
对测量仪器进行仪器校准是测量仪器在使用过程中的重要环节，由于仪器使用的状况和环境不同，仪器校准时间间隔的确定是应该引起重视的重要问题，时间间隔过短会造成不必要的浪费，过长又会给测量精度带来负而影响。引入经修正的灰色预测模型理论用来预测测量仪器的校准时间间隔，比依靠其他以统计理论的方式来确定测量仪器的校准周期具有所需数据少、精度高的优势，可以为测量仪器的校准工作提供可靠的参考fs87269tt。
