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나는 여러 데이터 시트에서 그것을 보았습니다. 물론 그것은 일종의 오류의 척도입니다. 문제는 정확한 의미를 모른다는 것입니다. 반복성, 정확성 및 선형성의 맥락에서 그것을 보았습니다.

예는 다음 데이터 시트입니다. smc 데이터 시트 (3 페이지의)

답변:


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FS = 전체 스케일 = 최대 판독 값.

그것은 정확성은 읽기 인 같은 것을 의미 아마 의 0.5 % - + 내에서 또는 FULL SCALE의 읽기.

이것은 매우 중요하고 쉽게 간과되는 결과의 자격입니다.
판독 값이 1V이고 정확도가 +/- 0.5 % 인 경우 실제 결과는
1-0.5 % x 1 ~ 1 + 0.5 %의 1 = 0.995V ~ 1.005V 범위에 있어야 함을 의미합니다.

그러나-10V 범위에서 결과를 측정하면 10V의 0.5 %
= 풀 스케일의 0.5 % = 0.05V입니다. 따라서 FS의 1V +/- 0.5 %
= 0.95V ~ 1.05V.

100V 범위에서 1V +/- 0.5 % FS는
0.5V ~ 1.50V 범위에 있습니다 . !!!!

이러한 방식으로 결과를 지정하는 이유는 주어진 범위에서 발생하는 오류가 실제 판독 값에 관계없이 거의 일정한 경향이 있기 때문입니다. 따라서 입력이 작아 질수록 오류의 비율이 점점 커집니다.

예를 들어 100V 범위에서 0.5V +/- 0.5 % FS의 판독 값은
0 ~ 1V 범위에 있습니다 !


답변 해주셔서 감사합니다! 실제 값이이 +-범위에있을 가능성은 얼마나됩니까? 2 시그마입니까? 아니면 그것에 관한 일반적인 합의가 없습니까?
John HK

@ JohnH.K. 옥타 린, 나는 생각합니다 :-). 지정되지 않은 경우 외부 오류 제한이 있어야합니다. 저렴한 미터의 경우 사실 진술보다는 욕망의 표현에 더 가깝습니다. 예를 들어 Fluke 미터는 의미하는 바를 말합니다. 규정자를 명시하지 않으면 교정 된 미터는 명시된 범위 내에 절대적으로 놓입니다. 그들은 또한 양자화 에러로 인해 +1 LSD라고 말할 것이다.
Russell McMahon

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@ JohnH.K. 인접한 두 카운트 사이에서 LSD 플릭을보십시오 ... 5 5 5 6 5 5 6 6 5 6 6 6 5 5 5 5 5 65 ..... 일정한 샘플링 속도에서 일정 기간 동안 각각의 개수를 세십시오. 즉 각각의 비율. 이것은 당신에게 여분의 미터 숫자를 줄 수 있습니다. 또는 :-) 않을 수도 있습니다.
Russell McMahon
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