পরিমাপ আয়ত্ত করা: পরম, আপেক্ষিক এবং পূর্ণ স্কেল (%FS) ত্রুটির জন্য আপনার চূড়ান্ত নির্দেশিকা

আপনি কি কখনও স্পেসিফিকেশন শিটটি দেখেছেনaচাপট্রান্সমিটার,aপ্রবাহমিটার, অথবাaতাপমাত্রা সেন্সরএবং"নির্ভুলতা: ±0.5% FS" এর মতো একটি লাইন আইটেম দেখেছেন? এটি একটি সাধারণ স্পেসিফিকেশন, কিন্তু আপনি যে ডেটা সংগ্রহ করছেন তার জন্য এর আসলে কী অর্থ? এর অর্থ কি প্রতিটি রিডিং প্রকৃত মানের 0.5% এর মধ্যে? যেমনটি দেখা যাচ্ছে, উত্তরটি একটু জটিল, এবং ইঞ্জিনিয়ারিং, উৎপাদন এবং বৈজ্ঞানিক পরিমাপের সাথে জড়িত যে কারও জন্য এই জটিলতা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ত্রুটি হল ভৌত জগতের একটি অনিবার্য অংশ। কোনও যন্ত্রই নিখুঁত নয়। মূল কথা হল ত্রুটির প্রকৃতি বোঝা, এটির পরিমাণ নির্ধারণ করা এবং নিশ্চিত করা যে এটি আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োগের জন্য গ্রহণযোগ্য সীমার মধ্যে রয়েছে। এই নির্দেশিকা মূল ধারণাগুলি দূর করবে।ofপরিমাপত্রুটি। এটি মৌলিক সংজ্ঞা দিয়ে শুরু হয় এবং তারপর ব্যবহারিক উদাহরণ এবং গুরুত্বপূর্ণ সম্পর্কিত বিষয়গুলিতে প্রসারিত হয়, যা আপনাকে এমন একজন থেকে রূপান্তরিত করে যিনি কেবল স্পেসিফিকেশন পড়েন এবং সত্যিকার অর্থে সেগুলি বোঝেন।

 

পরিমাপ ত্রুটি কি?

এর হৃদয়ে,পরিমাপ ত্রুটি হল একটি পরিমাপিত পরিমাণ এবং এর প্রকৃত, প্রকৃত মানের মধ্যে পার্থক্য। এটাকে তোমার যন্ত্রের দৃষ্টিতে পৃথিবী এবং বাস্তবে পৃথিবী যেমন আছে তার মধ্যে ব্যবধান হিসেবে ভাবো।

ত্রুটি = পরিমাপ করা মান – প্রকৃত মান।

"সত্যিকারের মান" একটি তাত্ত্বিক ধারণা। বাস্তবে, পরম সত্য মান কখনই নিখুঁত নিশ্চিততার সাথে জানা যায় না। পরিবর্তে, একটি প্রচলিত সত্য মান ব্যবহার করা হয়। এটি একটি পরিমাপ মান বা রেফারেন্স যন্ত্র দ্বারা প্রদত্ত একটি মান যা পরীক্ষিত ডিভাইসের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি নির্ভুল (সাধারণত 4 থেকে 10 গুণ বেশি নির্ভুল)। উদাহরণস্বরূপ, যখন একটিহাতে ধরাচাপপরিমাপক, "প্রচলিত সত্য মান" একটি উচ্চ-নির্ভুলতা থেকে প্রাপ্ত হবে,পরীক্ষাগার-গ্রেডচাপক্যালিব্রেটর.

এই সহজ সমীকরণটি বোঝা প্রথম ধাপ, কিন্তু এটি পুরো গল্পটি বলে না। ১০০ মিটার পাইপের দৈর্ঘ্য পরিমাপ করার সময় ১ মিলিমিটারের ত্রুটি নগণ্য, কিন্তু ইঞ্জিনের জন্য পিস্টন তৈরি করার সময় এটি একটি বিপর্যয়কর ব্যর্থতা। সম্পূর্ণ চিত্রটি পেতে, আমাদের এই ত্রুটিটিকে আরও অর্থপূর্ণ উপায়ে প্রকাশ করতে হবে। এখানেই পরম, আপেক্ষিক এবং রেফারেন্স ত্রুটিগুলি কার্যকর হয়।

তিনটি সাধারণ পরিমাপ ত্রুটি সংগ্রহ

পরিমাপের ত্রুটি পরিমাপ এবং যোগাযোগের তিনটি প্রধান উপায় ভেঙে ফেলা যাক।

১. পরম ত্রুটি: কাঁচা বিচ্যুতি

পরম ত্রুটি হল ত্রুটির সবচেয়ে সহজ এবং সবচেয়ে সরাসরি রূপ। উৎস নথিতে সংজ্ঞায়িত হিসাবে, এটি পরিমাপ এবং প্রকৃত মানের মধ্যে সরাসরি পার্থক্য, যা পরিমাপের এককগুলিতে প্রকাশ করা হয়।

সূত্র:

উদাহরণ:

তুমি একটি পাইপের প্রবাহ পরিমাপ করছো a দিয়েসত্যপ্রবাহ হারof৫০ মি³/ঘণ্টা, এবংতোমারপ্রবাহ মিটারপড়ে৫০.৫ m³/ঘণ্টা, তাই পরম ত্রুটি হল ৫০.৫ – ৫০ = +০.৫ m³/ঘণ্টা।

এখন, কল্পনা করুন আপনি ৫০০ m³/ঘন্টা প্রকৃত প্রবাহের সাথে একটি ভিন্ন প্রক্রিয়া পরিমাপ করছেন, এবং আপনার প্রবাহ মিটার ৫০০.৫ m³/ঘন্টা পড়ছে। পরম ত্রুটি এখনও +০.৫ m³/ঘন্টা।

কখন এটি কার্যকর? ক্রমাঙ্কন এবং পরীক্ষার সময় পরম ত্রুটি অপরিহার্য। একটি ক্রমাঙ্কন শংসাপত্র প্রায়শই বিভিন্ন পরীক্ষার পয়েন্টে পরম বিচ্যুতি তালিকাভুক্ত করে। তবে, উদাহরণটি যেমন দেখায়, এতে প্রেক্ষাপটের অভাব রয়েছে। +0.5 m³/h এর পরম ত্রুটি বৃহত্তর প্রবাহ হারের তুলনায় ছোট প্রবাহ হারের জন্য অনেক বেশি তাৎপর্যপূর্ণ বলে মনে হয়। এই তাৎপর্য বোঝার জন্য, আমাদের আপেক্ষিক ত্রুটির প্রয়োজন।

2. আপেক্ষিক ত্রুটি: প্রসঙ্গে ত্রুটি

আপেক্ষিক ত্রুটি সেই প্রেক্ষাপট প্রদান করে যেখানে পরম ত্রুটির অভাব রয়েছে। এটি পরিমাপ করা প্রকৃত মানের ভগ্নাংশ বা শতাংশ হিসাবে ত্রুটি প্রকাশ করে। এটি আপনাকে পরিমাপের মাত্রার সাথে সম্পর্কিত ত্রুটিটি কত বড় তা বলে।

সূত্র:

উদাহরণ:

আমাদের উদাহরণটি আবার দেখা যাক:

৫০ m³/ঘণ্টা প্রবাহের জন্য: আপেক্ষিক ত্রুটি = (০.৫ m³/ঘণ্টা / ৫০ m³/ঘণ্টা) × ১০০% = ১%

৫০০ m³/ঘণ্টা প্রবাহের জন্য: আপেক্ষিক ত্রুটি = (০.৫ m³/ঘণ্টা / ৫০০ m³/ঘণ্টা) × ১০০% = ০.১%

হঠাৎ করেই, পার্থক্যটি আরও স্পষ্ট হয়ে ওঠে। যদিও উভয় পরিস্থিতিতেই পরম ত্রুটি একই ছিল, আপেক্ষিক ত্রুটি দেখায় যে নিম্ন প্রবাহ হারের জন্য পরিমাপটি দশ গুণ কম নির্ভুল ছিল।

কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ? আপেক্ষিক ত্রুটি হল একটি নির্দিষ্ট অপারেটিং পয়েন্টে একটি যন্ত্রের কর্মক্ষমতার অনেক ভালো সূচক। এটি "এই পরিমাপটি এখন কতটা ভালো?" এই প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করে। তবে, যন্ত্র নির্মাতারা আপনার পরিমাপ করা প্রতিটি সম্ভাব্য মানের জন্য একটি আপেক্ষিক ত্রুটি তালিকাভুক্ত করতে পারে না। তাদের ডিভাইসের সম্পূর্ণ কার্যক্ষমতা জুড়ে কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করার জন্য তাদের একটি একক, নির্ভরযোগ্য মেট্রিকের প্রয়োজন। এটাই রেফারেন্স ত্রুটির কাজ।

৩. রেফারেন্স ত্রুটি (%FS): শিল্প মান

ডেটাশিটে আপনি প্রায়শই এই স্পেসিফিকেশনটি দেখতে পান: নির্ভুলতা শতাংশ হিসাবে প্রকাশ করা হয়ofপূর্ণস্কেল (%FS), যা রেফারেন্স ত্রুটি বা স্প্যানিং ত্রুটি নামেও পরিচিত। পরম ত্রুটিকে বর্তমান পরিমাপিত মানের সাথে তুলনা করার পরিবর্তে, এটি যন্ত্রের মোট স্প্যান (বা পরিসর) এর সাথে তুলনা করে।

সূত্র:

পরিমাপ পরিসীমা (বা স্প্যান) হল সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মানের মধ্যে পার্থক্য যা পরিমাপ করার জন্য যন্ত্রটি তৈরি করা হয়েছে।

গুরুত্বপূর্ণ উদাহরণ: %FS বোঝা

কল্পনা করুন আপনি কিনছেনaচাপ ট্রান্সমিটারসঙ্গেনিম্নলিখিত স্পেসিফিকেশন:

• পরিসীমা: ০ থেকে ২০০ বার

• নির্ভুলতা: ±0.5% FS

ধাপ ১: সর্বোচ্চ অনুমোদিত পরম ত্রুটি গণনা করুন।

প্রথমে, আমরা এই শতাংশের সাথে সম্পর্কিত পরম ত্রুটিটি খুঁজে পাই: সর্বোচ্চ পরম ত্রুটি = 0.5% × (200 বার – 0 বার) = 0.005 × 200 বার = ±1 বার।

এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ গণনা, যা আমাদের বলে যে আমরা যে চাপই পরিমাপ করি না কেন, এই যন্ত্রের রিডিং প্রকৃত মানের ±1 বারের মধ্যে থাকার নিশ্চয়তা রয়েছে।

ধাপ ২: দেখুন এটি কীভাবে আপেক্ষিক নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করে।

এখন, দেখা যাক পরিসরের বিভিন্ন বিন্দুতে এই ±1 বার ত্রুটির অর্থ কী:

• ১০০ বার (পরিসরের ৫০%) চাপ পরিমাপ: রিডিং ৯৯ থেকে ১০১ বারের মধ্যে যেকোনো জায়গায় হতে পারে। এই বিন্দুতে আপেক্ষিক ত্রুটি হল (১ বার / ১০০ বার) × ১০০% = ±১%।

• ২০ বার (পরিসরের ১০%) চাপ পরিমাপ: রিডিং ১৯ থেকে ২১ বারের মধ্যে যেকোনো জায়গায় হতে পারে। এই বিন্দুতে আপেক্ষিক ত্রুটি হল (১ বার / ২০ বার) × ১০০% = ±৫%।

• ২০০ বার (পরিসরের ১০০%) চাপ পরিমাপ: রিডিং ১৯৯ থেকে ২০১ বারের মধ্যে যেকোনো জায়গায় হতে পারে। এই বিন্দুতে আপেক্ষিক ত্রুটি হল (১ বার / ২০০ বার) × ১০০% = ±০.৫%।

এটি যন্ত্রের একটি গুরুত্বপূর্ণ নীতি প্রকাশ করে যে একটি যন্ত্রের আপেক্ষিক নির্ভুলতা তার পরিসরের শীর্ষে সবচেয়ে ভালো এবং নীচে সবচেয়ে খারাপ।

ব্যবহারিক উপায়: সঠিক যন্ত্রটি কীভাবে বেছে নেবেন?

%FS এবং আপেক্ষিক ত্রুটির মধ্যে সম্পর্ক যন্ত্র নির্বাচনের উপর গভীর প্রভাব ফেলে।রেফারেন্স ত্রুটি যত কম হবে, যন্ত্রের সামগ্রিক নির্ভুলতা তত বেশি হবে। তবে, আপনার প্রয়োগের জন্য সঠিক পরিসরটি বেছে নিয়ে আপনি আপনার পরিমাপের নির্ভুলতাও উন্নত করতে পারেন।

পরিমাপের আকার পরিবর্তনের সুবর্ণ নিয়ম হল এমন একটি যন্ত্র নির্বাচন করা যেখানে আপনার সাধারণ অপারেটিং মানগুলি তার পূর্ণ-স্কেল পরিসরের উপরের অর্ধেকের (আদর্শভাবে, উপরের দুই-তৃতীয়াংশ) মধ্যে পড়ে। আসুন একটি উদাহরণ দিয়ে এগিয়ে যাই:

কল্পনা করুন আপনার প্রক্রিয়াটি সাধারণত ৭০ বার চাপে চলে, কিন্তু এর সর্বোচ্চ চাপ ৯০ বার পর্যন্ত হতে পারে। আপনি বিবেচনা করছেনদুইট্রান্সমিটার, উভয়ই ±0.5% FS নির্ভুলতা সহ:

• ট্রান্সমিটার A: রেঞ্জ 0-500 বার

• ট্রান্সমিটার B: রেঞ্জ 0-100 বার

আপনার স্বাভাবিক অপারেটিং পয়েন্ট ৭০ বারের জন্য সম্ভাব্য ত্রুটি গণনা করা যাক:

ট্রান্সমিটার A (০-৫০০ বার):

• সর্বোচ্চ পরম ত্রুটি = ০.৫% × ৫০০ বার = ±২.৫ বার।

• ৭০ বারে, আপনার রিডিং ২.৫ বার কম হতে পারে। আপনার প্রকৃত আপেক্ষিক ত্রুটি হল (২.৫ / ৭০) × ১০০% ≈ ±৩.৫৭%। এটি একটি উল্লেখযোগ্য ত্রুটি!

ট্রান্সমিটার বি (০-১০০ বার):

• সর্বোচ্চ পরম ত্রুটি = ০.৫% × ১০০ বার = ±০.৫ বার।

• ৭০ বারে, আপনার রিডিং মাত্র ০.৫ বার কম হতে পারে। আপনার প্রকৃত আপেক্ষিক ত্রুটি হল (০.৫ / ৭০) × ১০০% ≈ ±০.৭১%।

আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত "সংকুচিত" পরিসরের যন্ত্রটি বেছে নেওয়ার মাধ্যমে, আপনি আপনার বাস্তব-বিশ্ব পরিমাপের নির্ভুলতা পাঁচ গুণ বৃদ্ধি করেছেন, যদিও উভয় যন্ত্রের ডেটাশিটে একই "%FS" নির্ভুলতা রেটিং ছিল।

নির্ভুলতা বনাম নির্ভুলতা: একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য

পরিমাপ সম্পূর্ণরূপে আয়ত্ত করার জন্য, আরও একটি ধারণা অপরিহার্য: নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতার মধ্যে পার্থক্য। মানুষ প্রায়শই এই শব্দগুলিকে বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করে, কিন্তু বিজ্ঞান এবং প্রকৌশলে, এগুলির অর্থ একেবারেই ভিন্ন।

সঠিকতাisকিভাবেপরিমাপকে প্রকৃত মানের কাছাকাছি রাখা। এটি পরম এবং আপেক্ষিক ত্রুটির সাথে সম্পর্কিত। একটি নির্ভুল যন্ত্র, গড়ে, সঠিক পঠন দেয়।

নির্ভুলতাisকিভাবেএকই জিনিসের একাধিক পরিমাপ একে অপরের কাছাকাছি। এটি একটি পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা বা ধারাবাহিকতা বোঝায়। একটি সুনির্দিষ্ট যন্ত্র আপনাকে প্রতিবার প্রায় একই পাঠ দেয়, কিন্তু সেই পাঠটি অবশ্যই সঠিক নয়।

লক্ষ্য উপমাটি এখানে:

• নির্ভুল এবং নির্ভুল: আপনার সমস্ত ছবি বুলসি আইয়ের কেন্দ্রে শক্তভাবে গুচ্ছবদ্ধ। এটিই আদর্শ।

• সঠিক কিন্তু ভুল: আপনার সমস্ত শটগুলি একসাথে শক্তভাবে একত্রিত, কিন্তু সেগুলি লক্ষ্যবস্তুর উপরের বাম কোণে, বুলসিআই থেকে অনেক দূরে। এটি একটি পদ্ধতিগত ত্রুটি নির্দেশ করে, যেমন একটি রাইফেলের ভুলভাবে সারিবদ্ধ স্কোপ বা খারাপভাবে ক্যালিব্রেটেড সেন্সর। যন্ত্রটি পুনরাবৃত্তিযোগ্য কিন্তু ধারাবাহিকভাবে ভুল।

• নির্ভুল কিন্তু অস্পষ্ট: আপনার শটগুলি লক্ষ্যবস্তু জুড়ে ছড়িয়ে ছিটিয়ে আছে, কিন্তু তাদের গড় অবস্থান হল বুলসি আইয়ের কেন্দ্র। এটি একটি এলোমেলো ত্রুটি নির্দেশ করে, যেখানে প্রতিটি পরিমাপ অপ্রত্যাশিতভাবে ওঠানামা করে।

• সঠিক বা নির্ভুল কোনটাই নয়: শটগুলি লক্ষ্যবস্তু জুড়ে এলোমেলোভাবে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে, কোন ধারাবাহিকতা ছাড়াই।

০.৫% FS স্পেসিফিকেশন সহ একটি যন্ত্র তার নির্ভুলতা দাবি করছে, যখন নির্ভুলতা (অথবা পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা) প্রায়শই ডেটাশিটে একটি পৃথক লাইন আইটেম হিসাবে তালিকাভুক্ত করা হয় এবং সাধারণত এটি তার নির্ভুলতার চেয়ে একটি ছোট (ভাল) সংখ্যা।

উপসংহার

ত্রুটির সূক্ষ্মতা বোঝাই একজন ভালো প্রকৌশলীকে একজন মহান প্রকৌশলী থেকে আলাদা করে।

সংক্ষেপে, পরিমাপ ত্রুটি আয়ত্ত করার জন্য মৌলিক ধারণা থেকে ব্যবহারিক প্রয়োগের দিকে অগ্রসর হওয়া প্রয়োজন। পরম ত্রুটি কাঁচা বিচ্যুতি প্রদান করে, আপেক্ষিক ত্রুটি এটিকে বর্তমান পরিমাপের প্রেক্ষাপটে রাখে এবং রেফারেন্স ত্রুটি (%FS) একটি যন্ত্রের সমগ্র পরিসরে সর্বাধিক ত্রুটির একটি মানসম্মত গ্যারান্টি প্রদান করে। মূল বিষয় হল যে একটি যন্ত্রের নির্দিষ্ট নির্ভুলতা এবং এর বাস্তব-বিশ্বের কর্মক্ষমতা একই নয়।

একটি স্থির %FS ত্রুটি স্কেল জুড়ে আপেক্ষিক নির্ভুলতার উপর কীভাবে প্রভাব ফেলে তা বোঝার মাধ্যমে, প্রকৌশলী এবং প্রযুক্তিবিদরা সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত পরিসর সহ একটি যন্ত্র নির্বাচন করা তার নির্ভুলতা রেটিংয়ের মতোই গুরুত্বপূর্ণ, এটি নিশ্চিত করে যে সংগৃহীত তথ্য বাস্তবতার একটি নির্ভরযোগ্য প্রতিফলন।

পরের বার যখন আপনি একটি ডেটাশিট পর্যালোচনা করবেন এবং একটি নির্ভুলতা রেটিং দেখবেন, তখন আপনি এর অর্থ ঠিক বুঝতে পারবেন। আপনি সর্বাধিক সম্ভাব্য ত্রুটি গণনা করতে পারবেন, বুঝতে পারবেন যে ত্রুটিটি বিভিন্ন অপারেটিং পয়েন্টে আপনার প্রক্রিয়াকে কীভাবে প্রভাবিত করবে এবং একটি সুনির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নিতে পারবেন যা নিশ্চিত করবে যে আপনার সংগ্রহ করা ডেটা কেবল একটি স্ক্রিনে সংখ্যা নয়, বরং বাস্তবতার একটি নির্ভরযোগ্য প্রতিফলন।

আমাদের পরিমাপ বিশেষজ্ঞদের সাথে যোগাযোগ করুন