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探討計量檢測中異常數據的剔除方法

2019-09-10 07:22王曉明王振國李元耀
科學導報·科學工程與電力 2019年44期
關鍵詞:計量檢測

王曉明 王振國 李元耀

【摘?要】計量檢測中異常數據的剔除關系著計量檢測工作的質量。本文為提高計量檢測工作的精準性,對檢測中剔除異常數據的重要性進行簡單闡述并分析計量檢測過程中導致計量儀器出現誤差的原因,然后再聯系案例探討計量檢測中異常數據的剔除方法,其中3α法、t值法、肖維勒法、格布拉斯法均可有效剔除異常數據,保證計量檢測工作的準確性與整體質量。

【關鍵詞】計量檢測;異常數據;剔除方法

前言

測量體系由來已久,在整個歷史的發展過程當中經過了不斷的創新與改進,現如今我國的測量體系處于快速發展之中。其中主要是基于自動化的發展以及網絡技術的快速發展,以上兩方面技術給檢測工作帶來了很大的幫助,與此同時對于相關的工作人員來說是一種挑戰。隨著社會的發展,人們對于質量的要求更高,與此相對應的,企業更應該注重開展計量檢測工作。計量檢測對于助力提升質量具有重要意義,企業應該引起足夠的重視。

1儀器儀表計量檢測的重要性

從目前的情況看,儀器儀表計量檢測體現的優勢有很多,具體體現在以下幾方面:首先,儀器儀表計量溯源作為一種技術保障與技術基礎,可以實現產品的質量提升,增加企業的經濟效益,使企業在激烈的市場競爭中獲得一席之地,作為一種無形的生產力。同時,還可以維護經濟秩序,實現國民經濟的良性循環。

最后,在開展儀表儀器計量檢測工作時難免會出現誤差,誤差的大小與儀器儀表的準確度息息相關。

2計量檢測中異常數據出現的原因

2.1外部環境因素導致計量檢測中出現異常數據

常見的外部環境因素有溫度、濕度等等,當外部環境因素出現較大變動或外部環境較為惡劣,計量檢測工作很可能出現異常數據。比如,在石油企業在針對自身產品進行計量檢測時,計量檢測數據很可能受到溫度變化影響出現異常,此時若不能有效剔除計量檢測中存在的異常數據,勢必會導致計量檢測工作精準性較低。因此,在開展計量檢測工作時,相關人員必須考慮到外部環境因素的影響,通過采取某些手段盡可能減少檢測中存在的異常數據。

2.2檢測人員專業技術欠缺導致計量檢測中出現異常數據

第一,因檢測人員專業技術不過關,在操作某些檢測儀器時不夠謹慎或出現錯誤操作,都可能導致計量檢測中出現異常數據;第二,檢測人員專業能力欠缺,無法采取某些操作水平要求更高、更加精準的檢測方法,也會增大計量檢測中出現異常數據的可能;第三,不同的檢測人員在開展計量檢測工作時水平不一,再加上不同檢測人員對溫度、濕度等外部環境因素的理解不同,在很多時候不同檢測人員的計量檢測數據差異較為明顯,容易導致計量檢測中存在異常數據。

2.3計量檢測設備存在問題導致計量檢測出現異常數據

計量檢測設備是否性能良好關系著計量檢測的工作質量,換言之,計量檢測設備存在問題可能導致計量檢測出現異常數據,比如因相關人員未按照相關規范對某計量檢測設備進行日常管理與維護,導致該計量檢測設備靈敏度有所下降,在后續進行數據測量時,若檢測人員未發現靈敏度下降的問題,照舊使用該設備進行計量檢測,就可能出現異常數據。此時,若不能有效剔除異常數據,直接將該數據用于后續環節當中,就可能導致計量檢測工作不能取得預期成效,相關活動的開展無法參考科學的計量檢測結果。

3計量檢測中異常數據的剔除方法

3.1計量檢測中常用的四種異常數據剔除方法

作為計量檢測工作的重要內容之一,計量檢測中異常數據的剔除關系著數據的精準性,影響著計量檢測工作的最終質量。常用的異常數據剔除方法如下表。

在剔除異常數據時,3α法、t值法、肖維勒法、格布拉斯法均較為常用。在利用上述方法對計量檢測中的異常數據進行剔除時,應結合實際情況選用最合適的某一種方法或某幾種方法,不過結合實際運用情況來看,同時運用幾種剔除法,往往能更快、更好的剔除異常數據。

3.2計量檢測中異常數據的剔除案例

為進一步對“如何剔除計量檢測中的異常數據”進行說明,下面將聯系案例,圍繞上述剔除方法展開討論。案例如下:在某次次計量檢測時得到數據10.003、10.205、10.219、10.221、10.229、10.231、10.313、10.321、10.343、10.346,此時需剔除異常數據。經判定得出,采用方法一、二、三、四分別對計量檢測中的異常數據進行判斷時,得出的結果都是10.346為異常值。結合實際判斷過程來看,在計量檢測中進行異常數據剔除時,若試圖加快異常數據剔除工作的速度,可采取以下措施:措施一,檢測人員可先質疑計量檢測數據中最大值、最小值,比如在此案例中,可先假設10.003或10.346就是異常數據,然后針對10.003和10.346進行異常數據判定,這是因為在多數情況下,若一組檢測數據的最大值與最小值皆不是異常數據則意味著該組數據中存在異常數據的可能性很小,換言之,在計量檢測得到一組數據當中,最大值和最小值往往更容易是異常數據,結合本案例異常數據判斷結果來看,該案例的異常數據的確是最大值;措施二,可通過某些方法初步判斷計量檢測過程中得到一組數據中是否存在異常數據,以此來加快異常數據剔除工作的效率,比如,上述案例當中可先設定好統計量,若規定范圍完全包括統計量,則意味著該統計量呈正態分布,則可初步判定該組數據中不存在異常數據,從而加快異常數據的剔除速率。

結束語

綜上所述,計量檢測對工業生產、科技發展等等都有較大影響,相關人員需針對會導致計量檢測數據精準性下降、對計量檢測工作有較大負面影響的異常數據進行分析,找到判別異常數據的方法并對異常數據進行有效剔除。實際工作中,在采用3α法、t值法、肖維勒法、格布拉斯法剔除異常數據時,可將上述方法結合在一起,以此進一步提高異常數據的剔除效率和質量,保障計量數據的有效性和準確性。

參考文獻:

[1]孫江暉,龍燕.計量測試中異常數據剔除的措施[J].電子技術與軟件工程,2017(21):163.

[2]林俊.計量測試中異常數據的處理方式[J].電子技術與軟件工程,,150(4):169.

(作者單位:天津市計量監督檢測科學研究院)

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