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Messen
Was ist Messen?
Beispiel ((als "running example" durch das Buch))
Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter
Messsystem und Modell des Messens
Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal
Messsysteme
Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden
Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen)
Messen als inverses Problem
Modell der (Auswertung der) Messung
Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen)
Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen
Ziel: Ermittlung
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Produktbeschreibung
Messen

Was ist Messen?

Beispiel ((als "running example" durch das Buch))

Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter

Messsystem und Modell des Messens

Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal

Messsysteme

Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden

Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen)

Messen als inverses Problem

Modell der (Auswertung der) Messung

Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen)

Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen

Ziel: Ermittlung bester Schätzwert und Messunsicherheit (als Güteparameter)

Vorhandene und begrenzte Kenntnisse

Messgeräte, Datenblätter

Diskretisierungvon Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver-

arbeitung

Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse)

Temperatur- und andere Parameteränderungen

Messung und Kalibrierung

----------------------------------

Behandlung von Messunsicherheiten

Probabilistischer Ansatz

Wiederholte Beobachtungen

Sonstige Kenntnisse

Ermittlung des besten Schätzwerts

Ermittlung der Messunsicherheit

Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen)

Messunsicherheitsbeiträge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten)

Korrelierte Größen

Gesamtmessunsicherheit

Messunsicherheitsbudget

Erweiterte Messunsicherheit

Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte

Beispiele

(DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell))

Rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench))

Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement)

Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests

Multivariate Ergebnisgrößen, z. B. komplexe Messgrößen

Darstellung:

Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie

- rechte Seite: konkret am Beispiel
Autorenporträt
Gerold Gerlach, Dresden Klaus-Dieter Sommer, Ilmenau und PTB