太康锅炉厂热工测试疏失误差及其处理

太康锅炉厂热工测试疏失误差及其处理

由于测量者疏失大意，或者仪表受到偶然干扰，甚至发生突然故障等原因，使测量仪表（系统）的某些读数显得毫无价值，其测量值也明显地歪曲了应有的结果，这类误差称为疏失误差。这种含有疏失误差的读数值**不可信赖，并称之为坏值，数据处理时*须加以剔除。

例如，电子仪表的线路因受到偶然强电磁场干扰，造成了虚假指示；传压脉冲水（或气）管路因积聚气（或水）未被排除干净而造成了延迟指示，这些都属于坏值读数。

    某些疏失误差，其原因或结果明显，测量者直接可将其坏值剔除。但某些疏失误差不很明显，尚须用统计理论将其处理、判断后加以剔除。处理坏值的常用法则有：格拉布斯准则、莱伊特准则、t分布准则等。下面介绍格拉布斯准则和莱伊特准则。

    【格拉布斯准则】

    设对某一个不变量进行n次重复测量，并将测量值按其大小排列成x₁≤ x₂≤…≤ x_n，用下式计算首、尾测量值的格拉布斯准则数T_i

    (i=1，n)

其中：x和σ_n-1分别为测量列的算术平均值和标准偏差

  (i=1，n)

然后选定某一显著性水平(错误概率)α和子样容量n，从表中查得相应的格拉布斯准则临界值T（n，a）。若Ti≥T（n，a），则可认为x_i为坏值，应剔除。每次只能剔除一个测量值。

    若T_i和T_n都大于T（n，a），则应先剔除 T_i大者，这时子样容量只有(n－1)，重新计算x和σ_n-1再行判断，直至余下的测量值中再未发现坏值。

    ［例］某测温系统中，用电子开关在半秒内采集了下列15个温度样值（℃）：

    20.42、20.43、20.40、20.43、20.42． 20.43、20.39、20.00、20.40、20.43、20.41、20.42、20.59、20.40、20.43试判断是否存在坏值并将其剔除。

    解  n＝15，x_l＝20.00（比较小值），x_l5＝20.59（比较大值），x=1/15Σx_i= 20.400，σ_n-1＝0.1201

                              T₁＝3.330

                              T₁₅＝l.581

设取α＝0.05，由表1－3得T（15，0.05）=2.409，由于T₁＞T（15，0.05），故测量值x_l＝20.00为坏值，剔除之。

   n＝14，x_l＝20.39（比较小值），x_l5＝20.59（比较大值），x=1/14Σx_i= 20.428，σ_n-1＝0.048

T₁＝0.7916

T₁₄＝3.3729

仍取α＝0.05，由表1－3得T（14，0.05）=2.371，由于T₁₄＞T（14，0.05），故测量值x_l4＝20.59为坏值，剔除之。

    n＝13，x_l＝20.39（比较小值），x₁₃＝20.43（比较大值），x=1/13Σx_i= 20.416，σ_n-1＝0.0144

T₁＝1.805

T₁₃＝0.9722

仍取α＝0.05，由表1－3得T（13，0.05）=2.331，由于T₁<T（13，0.05），T₁₃<T（13，0.05），故可知余下的测量值中已不含坏值。

    【莱伊特准则】

    对于大量的重复测量值，如果其中某一测量值的残差V_i的**值大于该测量列的标准偏差的3倍，那么可以认为该测量值存在疏失误差，即

|V_i |=|x_i-x|>3σ_n-1

式中x和σ_n-1分别为算术平均值和标准偏差值，那么x_i称为坏值，予以剔除。之后重新计算剔除坏值后测量列的x和σ_n-1，再行判断，直至测量值中无坏值存在。

    如果对［例］应用菜伊特准则，其结果相同。不过，应该指出，莱伊特准则的子样容 n越大，其判断越准，多数题目（n＜10时）莱伊特准则判别不出坏值。