Teorija mjerenja
Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2023./2024.
Opis predmeta
Mjerni podatci (Data Measurement). Područja: praćenje (monitoring), istraživanje i razvoj, mjerne primjene, upravljanje procesima. DMS (Data Measurement System): definicija, struktura, vanjska i unutrašnja ograničenja, klasifikacija prema informaciji i energiji. Eksperiment. Temeljne postavke i pojmovi (zahtjevi, ograničenja, ponovljivost). Provedba eksperimenta i zapisi. Mjerna nesigurnosti (doprinosi, nezavisne i zavisne ulazne veličine). Korelirane i nekorelirane veličine. Efektivni stupanj slobode i razina pouzdanosti. Primjeri računanja mjerne nesigurnosti različitih mjernih metoda. Račun izjednačenja pogrješaka. Izravna mjerenja i težinski faktori. Posredno mjerene veličine. Težinske nadomjesne funkcije i nesigurnosti nepoznanica. Primjena matrica u računu izjednačenja. Nesigurnost procijenjene vrijednosti. Uvjetna mjerenja i uvjetne jednadžbe. Određivanje popravaka. Primjeri računanja. Matematički model mjerene veličine. Parametri realnih mjerenja (konačna rezolucija, histereza, aritmetika konačne preciznosti, neispravljene vrijednosti). Mjerni rezultati. Odbacivanje rezultata prema Chauvenet-ovom kriteriju.
Studijski programi
Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)[FER3-HR] Automatika i robotika - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Elektroenergetika - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti profila
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Računalno inženjerstvo - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Računarska znanost - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Znanost o mrežama - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Znanost o podacima - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Ishodi učenja
- Navesti različite doprinose mjernoj nesigurnosti
- Izračunati mjernu nesigurnost za nekoreliralne veličine
- Koristiti Gaussovu razdiobu za određivanje proširene nesigurnosti
- Analizirati posredna i uvjetna opažanja
- Kreirati vlastite algoritme za računanje regresijskih funkcija
- Ocijeniti različite pristupe u analizi mjernih rezultata
Oblici nastave
Predavanja
Primjenom modernih metoda
Auditorne vježbeRješavanje primjera zadataka
Samostalni zadaciDomaće zadaće
LaboratorijPrimjeri iz mjerne prakse
Tjedni plan nastave
- Definicije mjeriteljskih pojmova, dizajn eksperimenta
- Teorija najmanjih kvadrata
- Izravna mjerenja i težinski faktori
- Mjerna nesigurnost
- Posredno mjerene veličine
- Nezavisne i međusobno zavisne ulazne veličine
- Faktor pokrivanja i stvarni stupanj slobode
- Međuispit
- Primjena matrica u analizi pogrešaka
- Težinske regresijske funkcije i mjerna nesigurnost očekivane vrijednosti
- Lineariziranje nelinearnih funkcija
- Uvjetne jednadžbe i uvjetna mjerenja
- Kriteriji za odbacivanje mjernih rezultata
- Monte Carlo metode
- Završni ispit
Literatura
JCGM 200:2012 (2012.), International vocabulary of basic and general terms in metrology (VIM), 3rd edition, BIPM
JCGM 100:2008 (2008.), Evaluation of measurement data – Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM), BIPM
BIPM (2019.), The International System of Units (SI), 9th edition, BIPM
J.R. Taylor (1997.), An introduction to error analysis, University Science Books
V. Bego (2003.), Mjerenja u elektrotehnici, Graphis, Zagreb
N. Čubranić (1967.), Teorija pogrešaka s računom izjednačenja, Tehnička knjiga, Zagreb
Za studente
Izvedba
ID 223689
Zimski semestar
5 ECTS
R1 Engleski jezik
R1 E-učenje
30 Predavanja
0 Seminar
6 Auditorne vježbe
13 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe
Ocjenjivanje
85 izvrstan
73 vrlo dobar
61 dobar
50 dovoljan