Очень общая метрология
Шрифт:
Погрешности: философия
На интуитивном уровне мы понимаем, что знание наше во многих случаях не точно. Можно осторожно предположить, что точным наше знание вообще может быть только при дискретной шкале. Можно точно знать, сколько шариков в мешке, но нельзя — каков их вес, можно точно знать, какая оцека, но нельзя — какие знания. Можно точно знать, было или нет (и то не всегда), но нельзя — насколько любит.
Это тривиально, но от тривиального до непостижимого — что в жизни, что в метрологии — один шаг. Как оценить точность наших знаний? Если мы знаем точное значение — это легко; но если мы знаем точное, то нам не надо оценивать точность не точного. В реальной ситуации точного значения мы не знаем, и не факт, что это самое точное значене вообще существует. Что если реальная величина слегка изменяется
Поэтому, употребляя всуе слово «точность» и рассуждая на эту тему, надо понимать некоторую условность всех этих рассуждений. Тем не менее физики и инженеры, занимаясь измерениями, не вдаются в философию и правильно делают. Потому что за каждым их метрологическим действием стоит огромный (часто — вековой) опыт и накопленная касающаяся этого объекта или объектов этого класса информация. Другое дело, что никакой опыт не гарантирует от ошибок.
Тут уместно следующее замечание. В большинстве книг и пособий по метрологии говорится, что однократных измерений не бывает, что любое измерение нужно повторять многократно. Между тем на практике большинство измерений делается один раз. Дело в том, что за спиной измерителя стоит — и часто огромный — опыт. Например, измеряя напряжение в сети хорошим поверенным вольтметром мы получаем 215 вольт и нам и в голову не приходит перемерять. Потому что мы прекрасно знаем, что должно быть немного меньше 220 и примерно знаем, сколько в какое время суток в нашем районе.
В старой советской терминологии различали значение истинное (сокровенное, скрытое от нашего слабого разума, доступное только Великому Метрологу) и действительное — то, к которому мы подползаем в процессе познания истины. Странно, что этого буржуазно-философского извращения не заметили борцы за чистоту великого учения! На растленном Западе, не вдаваясь в философию, называют то, к чему мы приближаемся — условным значением.
В советской терминологии различали погрешность, вызванную объективными обстоятельствами и ошибку, вызванную субъективными обстоятельствами. Это деление условно, например субъективное дрожание рук, увеличивающее ошибку, вполне объективно — причина его известна (паленая водочка), да и параметры поддаются измерению и управлению (правильный опохмел). Другой пример — при визуальном определении момента прохождения звезды через меридиан объективно существует индивидуальная погрешность, так называемая «личная разность».
Погрешности: модели
Когда мы что-то измеряем, имеющуюся к моменту начала измерений информацию (как осознанная, так и неосознанная) удобно представить в виде моделей объекта или явления. Модель «нулевого уровня» — это модель наличия величины. Мы верим в то, что она есть — раз ее измеряем! Модель «первого уровня» — это модель постоянства значений и независимости от пространства и прочих факторов, например температуры катода от условий эксплуатации, от дрейфа параметров, толщины покрытия в некоторых катодах и далее. В некоторых случаях мы знаем, что это упрощение и идем на него, если нам не нужна высокая точность. В иных случаях мы не знаем этого, и работаем с простой моделью, пока не наткнемся на противоречие. Тогда мы привлекаем более сложные зависимости. Причем какие именно зависимости привлекать и вообще привлекать их или просто тщательнее вести измерения и уменьшать разброс показаний — вопрос интуиции и опыта человека, эти процедуры трудно формализовать.
Вот пример исключения параметра при упрощении модели. Мы измеряем диаметр цилиндра и не всегда проверяем эллиптичность, отклонения от цилиндричности (зависимость диаметра от угла). Потому что промерив тысячу этих цилиндриков, мы знаем, что на этом оборудовании и в этом техпроцессе получается то, у чего для дальнейшего применения нужно контролировать диаметр и не нужно — эллиптичность. В другой ситуации может оказаться любое из трех других «иначе».
Метрологу (если он хочет, чтобы инженеры и физики смотрели на него с уважением) желательно понимание того, как делается вещь, что может и чего не может быть, желательно наличие в голове модели техпроцесса. Равным образом, желательно наличие там же модели дальнейшего бытования вещи, того, как, в каких условиях, взаимодействуя с чем она будет применяться. Полезет ли этот вал в это отверстие, пройдет ли этот перед в эти двери, не создаст ли излучение этого словоблуда-препода недопустимую радиоэлектронную помеху его очаровательной соседке по салону Боинга. Вы спросите, издевательски лыбясь, не означает ли это, что метролог должен знать все? С присущей мне прямотой и честностью отвечу — да.
Вот один пример из биографии моего отца. При штамповке пластин электромагнитов для LEB — одного из колец супер-коллайдера необходима точность 12,5 микрон. Зацените — это соответствует линейному расширению при нагреве пластин на один градус, то есть температурный режим при штамповке должен выдерживаться на порядок точнее. Теперь russian classic: лето 30 градусов или зима — минус 20, цех, стотонные пресса, грохот такой, что кони приседают, слабонервные спрыгивают с фаянса, все в масле, пыль столбом… и 0,1 градуса?! Так вот, для организации этого для России глубоко нетривиального техпроцесса оказалось существенно понимание дальнейшей судьбы пластин — как именно они собираются, как именно мотается обмотка, где именно проходит будущий пролетный канал и летит со световой почти скоростью пучок элементарных частиц, которым недолго осталось быть элементарными, в итоге — где именно и какие именно допуска нужны.
Примеров таких много. Выбирая обувь и одежду, мы ориентируемся на размеры — но примерка, увы, необходима. Это означает, что система размеров разработана плохо, что Диор не привлек к работе хороших метрологов. Можно возразить, что при системе с большим количеством параметров изготовитель не смог бы обеспечить наполнения (а если смог бы изготовитель, не справился бы продавец: при двух параметрах мне надо иметь в продаже десятки размеров для каждой модели, при трех — в несколько раз больше). Но более детальное описание сократило бы время на поиск нужного в оффлайновом магазине и увеличило бы количество покупок в онлайне. Последнее означает, что система «размеров одежды» вероятно будет совершенствоваться.
Другой — и технический, и бытовой — пример — измерение шероховатости. Все понимают, что такое шероховатый и гладкий, и любая женщина, покупая сумочку, проверяет, «как она руке». Но как численно охарактеризовать эту самую шероховатость? Даже если считать, что нам известен истинный профиль вдоль какого-то направления и что именно его нам и надо характеризовать? Способов превратить функцию в число много, даже в ГОСТе есть шесть параметров характеристики шероховатости поверхности.
Погрешности: что и как контролировать
Выбор контролируемых параметров, схемы измерений, метода и объема контроля делается с учетом выходных параметров изделия, его конструкции и технологии, требований и потребностей того, кто применяет контролируемые изделия. Опять же, в данном случае метролог должен знать не только заказчика, но и изделие. Вот пример, простой и понятный любому хорошо гаджетированному студенту.
Пусть надо характеризовать емкость гальванического элемента. Но емкость зависит от критерия и от режима разряда (далеко не только от него, но про температуру не будем). Причем если режим непрерывный, то от типа и величины нагрузки (разряд на постоянное сопротивление и какое именно или разряд постоянным током и каким именно), а если импульсный? А если так называемый повторно-кратковременный? Без модели применения в голове выбрать режим испытаний невозможно. Конечно, может оказаться, что чудовищное разнообразие режимов относительно просто сказывается на параметрах, например в простейшей модели (идеальная эдс + внутреннее сопротивление + саморазряд) это так, но чтобы выдвинуть такую гипотезу, надо иметь в голове еще более сложную модель — модель источника. Нос вытащил — увяз хвост вместе с пропеллером…
При контроле параметров изделия важна функция распределения измеренных значений (мы не о погрешностях, а о правильно измеренных значениях). Функция распределения позволяет контролировать ход технологического процесса и регулировать его, не дожидаясь появления брака. Например, если функция распределения нормальна, то ее расширение и сдвиг очевидно говорят о двух разных вида разрегулирования процесса, а отклонения от нормального распределения могут указывать и на более тонкие эффекты. При исследовании функции распределения на каком-то интервале может случиться так, что в крайней точке реально измеряется не количество объектов, попадающих в эту точку, а интеграл от этой точки и далее.