Среднеквадратичное значение

Обновленное уравнение контура

Многие из выведенных уравнений относятся к переменному току. Если нам нужно получить усредненный по времени результат, то соответствующие переменные выражаются в СКЗ. К примеру, закон Ома передается как

Различные выражения для мощности переменного тока выглядят как:

Отсюда видно, что можно вывести среднюю мощность, основываясь на пиковом напряжении и токе.

Мощность переменного тока, основываясь на времени. Напряжение и ток пребывают в фазе, а их продукт колеблется между нулем и IV. Средняя мощность – (1/2) IV

СКЗ полезны, если напряжение меняется по форме сигнала, отличающегося от синусоидов (квадратные, треугольные или пилообразные волны).

Синусоидальные, квадратные, треугольные и пилообразные волны

Обзор

Электрический ток
Батарея
Измерения тока и напряжения в цепях
Микроскопический вид: скорость дрейфа

Сопротивление и резисторы
Закон Ома
Температура и сверхпроводимость
Сопротивление и удельное сопротивление
Зависимость сопротивления от температуры

Электрическая энергия и энергия

Переменные токи
Фазоры
Средниеквадратное значение корня
Меры предосторожности в домашнем хозяйстве

Электричество в мире
Люди и электрическая опасность
Проводимость нервов и электрокардиограммы
Электрическая активность в сердце

Среднее значение — переменное напряжение

Среднее значение переменного напряжения требуется стабилизировать, когда преобразователь работает на выпрямители без фильтра или с фильтром, начинающимся с индуктивности; в этом случае выпрямленные напряжения также будут стабилизированными. Если же выпрямители работают на емкость, то их выпрямленные напряжения в первом приближении будут пропорциональны амплитуде прямоугольных импульсов и, следовательно, останутся нестабилизированными. Поэтому применение выпрямителей, работающих на емкость, при питании их от преобразователей, стабилизированных по среднему значению напряжения, не может быть рекомендовано.

Аналогично определяется среднее значение синусоидального переменного напряжения и ЭДС.

Применение последовательного анализа для оценки состояния двигателя по результатам тензометрирования.

В исправном газотурбинном двигателе среднее значение переменного напряжения составляет х1г в дефектном двигателе это значение существенно выше xs, но дисперсии практически мало отличаются of о ст. Диагностика осуществляется с помощью измерения переменных напряжений в лопатках. Закон распределения напряжений по отдельным лопаткам принимается нормальным.

Прибор обеспечивает возможность контроля среднего значения переменного напряжения частоты 50 Гц с номинальными значениями 100, 127, 220 и 380 В. Выбор номинального напряжения осуществляется переключателем напряжения.

LJK понимается максимальная величина постоянного или среднее значение переменного напряжения коллектор — эмиттер.

Преобразователь напряжений В9 — 1 преобразует среднее значение переменного напряжения в пропорциональное постоянное.

Таким образом, возможно производить отсчет среднего значения переменного напряжения по логарифмической шкале относительно уровня, задаваемого на блок сравнения в качестве опорного. При наличии реверсивного счетчика возможно измерение напряжений, как превышающих опорный уровень, так и меньших последнего.

Схема компенсационного прибора переменного тока для измерения.

По аналогичной схеме выполняются линейные компенсационные преобразователи средних значений переменного напряжения в постоянное для цифровых приборов.

Схема компенсационного прибора переменного тока для измерения средних значений напряжения.

По аналогичной схеме выполняются линейные компенсационные преобразователи средних значений переменного напряжения в постоянное для цифровых приборов.

Одноканальный ИПН среднего значения на основе операционных усилителей.

Описанный вариант ИПН позволяет с высокой точностью измерять среднее значение переменного напряжения независимо от его формы. Быстродействие измерения характеризуется запаздыванием, равным величине интервала фиксации результата преобразования. Указанный недостаток устраняется в одноканальном ИПН среднего значения по рис. 1.23. Он состоит из последовательно соединенных прецизионного выпрямителя ПВ, интегратора с обнулением и ячейки. Интегратор выполнен на операционном усилителе У1 с конденсатором С1 и ключом К1 в цепи обратной связи. Управление работой ключей Kl, K2 осуществляется с выходов формирователя импульсов управления ФИУ. Интегратор производит измерение среднего значения выпрямляемого сигнала Ь, а при подаче с выхода ФИУ импульса управления на ключ К2 последний кратковременно замыкается; выходное напряжение интегратора передается на конденсатор С2, емкость которого значительно меньше, чем С1, и через повторитель У2 на выход устройства. После дозаряда ( до-разряда) С2 замыкается ключ Д7, и производится обнуление выходного напряжения интегратора и его подготовка к следующему циклу работы.

Эти соотношения между перепадом или максимальным значением индукции ( потока) и средним значением переменного напряжения на обмотке ( напомним: если можно пренебречь сопротивлением обмотки и рассеянием) очень важны для практических расчетов.

Среднеквадратичное значение

В зарубежной терминологии применяется аббревиатура RMS (rms) – root mean square. В математике для набора чисел x1, x2, …, xn количеством n среднеквадратичное значение (rms) определяется выражением:

Например, для чисел 2,3 и 6 среднеквадратичным значением будет квадратный корень из (2²+3²+6²)/3. √(49/3) = 4.04

Среднеквадратичным значением двух или нескольких чисел является квадратный корень из среднеарифметического значения квадратов этих чисел.

Для любой непрерывной функции в интервале T1 – T2 среднеквадратичное значение можно рассчитать по формуле:

Среднеквадратичное значение применяется в расчётах, где существует пропорциональная зависимость не самих переменных значений, а их квадратов.

Действующее значение напряжения и тока

В качестве примера можно рассмотреть квадратичную зависимость мощности или работы электрического тока от значений тока или напряжения.

P = I²R;    A = I²Rt;    P = U²/R;    A = U²t/R

Величина постоянного напряжения или тока является его среднеквадратичным значением.

Среднеквадратичное значение переменного тока равно величине постоянного тока, действие которого произведёт такую же работу в активной (резистивной) нагрузке за время периода.

Определяющим фактором здесь является среднее (среднеарифметическое) значение мощности Pavg или работы Aavg, пропорциональное квадрату значения тока.

Так же среднеквадратичное значение переменного напряжения за период равносильно по своему воздействию на активную нагрузку такому же значению постоянного напряжения.

P = UI = Pavg = UrmsIrms

Среднеквадратичное значение переменного напряжения или тока часто называют действующим или эффективным.

Примечание:Электромагнитные приборы используют для измерения переменного тока и напряжения в промышленных установках. Усилие, создаваемое измерительной катушкой в электромагнитном приборе, пропорционально квадрату тока, поэтому не меняется по направлению.

Угол отклонения стрелки определится некоторым средним усилием F, которое будет пропорционально среднеквадратичному значению тока.

Расчёт действующего значения

В качестве примера рассчитаем среднеквадратичное значение синусоидального напряжения.

Запишем выражение Urms с применением интеграла функции U = Uampsin(t) для одного периода 2π : Показать расчёт Скрыть расчёт

Вынесем Uamp из под знака радикала.Воспользуемся табличным интегралом , перепишем и решим последнее выражение с применением формулы Ньютона-Лейбница:

Так как sin(2π), sin(4π) и sin(0) равны нулю, вычисляем RMS синусоиды следующим образом:

В результате решения в итоге получим:

Расчёт RMS для напряжения или тока треугольной и пилообразной формы можно рассмотреть на примере одного периода T для функции , представленной на рисунке:

Выразим Urms искомой функции с помощью определённого интеграла:

Показать расчётСкрыть расчёт

Используя табличный интеграл и формулу Ньютона-Лейбница, получаем:

В итоге преобразований получим:

Ток или напряжение любой сложной формы можно рассмотреть, как набор функций в пределах периода. Тогда значением RMS будет квадратный корень из среднеарифметического значения интегралов для квадрата каждой функции, ограниченной её интервалом времени в периоде.

Например, для множества функций F1(t) , F2(t) , … , Fn(t) в соответствующих им интервалах времени (0 – T1), (T1 – T2), …

, (TnT), составляющих период T, действующее напряжение (RMS) определится выражением:

Для вариантов однополярного или двуполярного напряжения пилообразной и треугольной формы в периоде 2T или 4T, представленных на рисунке ниже, T и U amp имеют те же расчётные величины, что и в рассмотренном случае c функцией ,а интегралы, определённые в интервалах, равных T, для квадратов используемых функций , будут иметь одно и то же значение

Следовательно, вышеуказанные варианты однополярного или двуполярного напряжения пилообразной и треугольной формы будут иметь среднеквадратичное значение .

Выразим Urms одного периода T, как квадратный корень из среднеарифметического значения интегралов, определённых в интервалах 0 – Ti и TiT для квадратов всех значений периода.

В результате получаем значение RMS, равное произведению амплитуды импульсов Uamp на квадратный корень из коэффициента заполнения (Ti / T).

В качестве дополнительного материала предлагаем рассмотреть расчёт средеквадратичного значения напряжения накала кинескопа цветного телевизора, исходя из амплитуды и формы напряжения.

Замечания и предложения принимаются и приветствуются!

Характерные значения и стандарты

Объект Тип напряжения Значение (на вводе потребителя) Значение (на выходе источника)
Электрокардиограмма Импульсное 1-2 мВ
Телевизионная антенна Переменное высокочастотное 1-100 мВ
Гальванический цинковый элемент типа АА («пальчиковый») Постоянное 1,5 В
Литиевый гальванический элемент Постоянное 3 В — 3,5 В (в исполнении пальчикового элемента, на примере Varta Professional Lithium, AA)
Логические сигналы компьютерных компонентов Импульсное 3,5 В; 5 В
Батарейка типа 6F22 («Крона») Постоянное 9 В
Силовое питание компьютерных компонентов Постоянное 5 В, 12 В
Электрооборудование автомобилей Постоянное 12/24 В
Блок питания ноутбука и жидкокристаллических мониторов Постоянное 19 В
Сеть «безопасного» пониженного напряжения для работы в опасных условиях Переменное 36—42 В
Напряжение наиболее стабильного горения свечи Яблочкова Постоянное 55 В
Напряжение в телефонной линии (при опущенной трубке) Постоянное 60 В
Напряжение в электросети Японии Переменное трёхфазное 100/172 В
Напряжение в домашних электросетях США Переменное трёхфазное 120 В / 240 В (сплит-фаза)
Напряжение в бытовых электросетях России Переменное трёхфазное 220/380 В 230/400 В
Разряд электрического ската Постоянное до 200—250 В
Контактная сеть трамвая и троллейбуса Постоянное 550 В 600 В
Разряд электрического угря Постоянное до 650 В
Контактная сеть метрополитена Постоянное 750 В 825 В
Контактная сеть электрифицированной железной дороги (Россия, постоянный ток) Постоянное 3 кВ 3,3 кВ
Распределительная воздушная линия электропередачи небольшой мощности Переменное трёхфазное 6—20 кВ 6,6—22 кВ
Генераторы электростанций, мощные электродвигатели Переменное трёхфазное 10—35 кВ
На аноде кинескопа Постоянное 7—30 кВ
Статическое электричество Постоянное 1—100 кВ
На свече зажигания автомобиля Импульсное 10—25 кВ
Контактная сеть электрифицированной железной дороги (Россия, переменный ток) Переменное 25 кВ 27,5 кВ
Пробой воздуха на расстоянии 1 см 10—20 кВ
Катушка Румкорфа Импульсное до 50 кВ
Пробой слоя трансформаторного масла толщиной 1 см 100—200 кВ
Воздушная линия электропередачи большой мощности Переменное трёхфазное 35 кВ, 110 кВ, 220 кВ, 330 кВ 38 кВ, 120 кВ, 240 кВ, 360 кВ
Электрофорная машина Постоянное 50—500 кВ
Воздушная линия электропередачи сверхвысокого напряжения (межсистемные) Переменное трёхфазное 500 кВ, 750 кВ, 1150 кВ 545 кВ, 800 кВ, 1250 кВ
Трансформатор Тесла Импульсное высокочастотное до нескольких МВ
Генератор Ван де Граафа Постоянное до 7 МВ
Грозовое облако Постоянное От 2 до 10 ГВ

Основные сведения

Среднеквадратическое отклонение определяется как квадратный корень из дисперсии случайной величины: σ=DX{\displaystyle \sigma ={\sqrt {D}}}.

Среднеквадратическое отклонение измеряется в единицах измерения самой случайной величины и используется при расчёте стандартной ошибки среднего арифметического, при построении доверительных интервалов, при статистической проверке гипотез, при измерении линейной взаимосвязи между случайными величинами.

На практике, когда вместо точного распределения случайной величины в распоряжении имеется лишь выборка, стандартное отклонение, как и математическое ожидание, оценивают (выборочная дисперсия), и делать это можно разными способами. Термины «стандартное отклонение» и «среднеквадратическое отклонение» обычно применяют к квадратному корню из дисперсии случайной величины (определённому через её истинное распределение), но иногда и к различным вариантам оценки этой величины на основании выборки.

В частности, если xi{\displaystyle x_{i}} — i-й элемент выборки, n{\displaystyle n} — объём выборки, x¯{\displaystyle {\bar {x}}} — среднее арифметическое выборки (выборочное среднее — оценка математического ожидания величины):

x¯=1n∑i=1nxi=1n(x1+…+xn),{\displaystyle {\bar {x}}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}x_{i}={\frac {1}{n}}(x_{1}+\ldots +x_{n}),}

то два основных способа оценки стандартного отклонения записываются нижеследующим образом.

Оценка стандартного отклонения на основании смещённой оценки дисперсии (иногда называемой просто выборочной дисперсией):

S=1n∑i=1n(xi−x¯)2.{\displaystyle S={\sqrt {{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}}}.}

Это в буквальном смысле среднее квадратическое разностей измеренных значений и среднего.

Оценка стандартного отклонения на основании несмещённой оценки дисперсии (подправленной выборочной дисперсии, в ГОСТ Р 8.736-2011 — «среднее квадратическое отклонение»):

S=nn−1S2=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2.{\displaystyle S_{0}={\sqrt {{\frac {n}{n-1}}S^{2}}}={\sqrt {{\frac {1}{n-1}}\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}}}.}

Само по себе, однако, S{\displaystyle S_{0}} не является несмещённой оценкой квадратного корня из дисперсии, то есть извлечение квадратного корня «портит» несмещённость.

Обе оценки являются состоятельными.

Кроме того, среднеквадратическим отклонением называют математическое ожидание квадрата разности истинного значения случайной величины и её оценки для некоторого метода оценки. Если оценка несмещённая (выборочное среднее — как раз несмещённая оценка для случайной величины), то эта величина равна дисперсии этой оценки.

Параметры постоянного тока

Размах пульсации напряжения (тока) — величина, равная разности между наибольшим и наименьшим значениями пульсирующего напряжения (тока) за определенный интервал времени

  • Коэффициент пульсации напряжения (тока) — величина, равная отношению наибольшего значения переменной составляющей пульсирующего напряжения (тока) к его постоянной составляющей.
    • Коэффициент пульсации напряжения (тока) по действующему значению — величина, равная отношению действующего значения переменной составляющей пульсирующего напряжения (тока) к его постоянной составляющей
    • Коэффициент пульсации напряжения (тока) пo среднему значению — величина, равная отношению среднего значения переменной составляющей пульсирующего напряжения (тока) к его постоянной составляющей

Параметры пульсации определяются по осциллографу, либо с помощью двух вольтметров или амперметров (постоянного и переменного тока)

Что такое дисперсия

Определение дисперсии звучит так. Дисперсия — это среднее арифметическое от квадратов отклонений значений от среднего.

Чтобы найти дисперсию последовательно проведите следующие вычисления:

  • Определите среднее (простое среднее арифметическое ряда значений).
  • Затем от каждого из значений отнимите среднее и возведите полученную разность в квадрат (получили квадрат разности).
  • Следующим шагом будет вычисление среднего арифметического полученных квадратов разностей (Почему именно квадратов вы сможете узнать ниже).

Рассмотрим на примере. Допустим, вы с друзьями решили измерить рост ваших собак (в миллиметрах). В результате измерений вы получили следующие данные измерений роста (в холке): 600 мм, 470 мм, 170 мм, 430 мм и 300 мм.

Порода собаки Рост в миллиметрах
Ротвейлер 600
Бульдог 470
Такса 170
Пудель 430
Мопс 300

Вычислим среднее значение, дисперсию и среднеквадратическое отклонение.

Сперва найдём среднее значение. Как вы уже знаете, для этого нужно сложить все измеренные значения и поделить на количество измерений. Ход вычислений:

Среднее   мм.

Итак, среднее (среднеарифметическое) составляет 394 мм.

Теперь нужно определить отклонение роста каждой из собак от среднего:

Наконец, чтобы вычислить дисперсию, каждую из полученных разностей возводим в квадрат, а затем находим среднее арифметическое от полученных результатов:

Дисперсия мм2.

Таким образом, дисперсия составляет 21704 мм2.

Как найти среднеквадратическое отклонение

Так как же теперь вычислить среднеквадратическое отклонение, зная дисперсию? Как мы помним, взять из нее квадратный корень. То есть среднеквадратическое отклонение равно:

мм (округлено до ближайшего целого значения в мм).

Применив данный метод, мы выяснили, что некоторые собаки (например, ротвейлеры) – очень большие собаки. Но есть и очень маленькие собаки (например, таксы, только говорить им этого не стоит).

Самое интересное, что среднеквадратическое отклонение несет в себе полезную информацию. Теперь мы можем показать, какие из полученных результатов измерения роста находятся в пределах интервала, который мы получим, если отложим от среднего (в обе стороны от него) среднеквадратическое отклонение.

То есть с помощью среднеквадратического отклонения мы получаем “стандартный” метод, который позволяет узнать, какое из значений является нормальным (среднестатистическим), а какое экстраординарно большим или, наоборот, малым.

Среднеквадратичное значение (RMS) для дискретных данных

Как преобразовать приведенную выше формулу во что-то, что можно применить к дискретным данным? Другими словами, как мы можем вычислить среднеквадратичное значение оцифрованного сигнала?

Давайте посмотрим на это так: сначала, вместо функции (например, x(t)), мы возводим в квадрат отдельные значения (например, x, x, x и т.д.). Затем, когда мы переходим от сигнала, непрерывного по времени, к сигналу, дискретному времени, интегрирование становится суммированием, а временной интервал становится «интервалом» точек данных, то есть количеством точек данных, которые были суммированы. И в конце у нас идет квадратный корень, который не меняется.

Таким образом, мы можем записать наш расчет среднеквадратичного значения (RMS), дискретного по времени, следующим образом:

\^2 + x^2 + … + x^2)}\]

Это начинает казаться знакомым? Мы возводим значения в квадрат, суммируем их, делим на количество значений и извлекаем квадратный корень.

Есть только два отличия между этой процедурой и процедурой, которую мы используем для расчета стандартного отклонения:

  • В случае RMS мы делим на N; со стандартным отклонением мы (обычно) делим на N–1. Мы можем игнорировать эту разницу, потому что использование N–1 – это просто попытка компенсировать небольшой размер выборки (для получения дополнительной информации смотрите предыдущую статью).
  • В случае RMS мы возводим в квадрат точки данных; в случае стандартного отклонения мы возводим в квадрат разницу между каждой точкой данных и средним значением.

Если мы пытаемся установить связь между среднеквадратичным значением и стандартным отклонением, второе различие может показаться решающим.

Однако учтите следующее: если среднее значение равно нулю, как это часто бывает в электрических сигналах, не будет никакой разницы между вычислением RMS и вычислением стандартного отклонения. Другими словами, для сигнала без смещения по постоянному току стандартное отклонение сигнала также равно среднеквадратичному значению.

Что такое среднеквадратичное отклонение

Рассматривая какие-либо величины или их изменения, используют такие критерии как среднеарифметическая величина и ее отклонение. Различные понятия позволяют оценить разброс измеряемой величины и ее отклонение. К ним относится абсолютная погрешность, которая показывает насколько каждая конкретная величина отличается от среднего значения. Но так как сумма всех абсолютных погрешностей равна нулю, то этот критерий не позволяет показать разброс измеряемых величин. И для решения этой задачи был введен новый показатель — среднее квадратичное отклонение.

Для того чтобы объяснить его смысл необходимо вспомнить некоторые основные математические понятия.

Определение

Средней величиной или средним арифметическим называется число, полученное в результате деления суммы всех величин на их количество.

Пример

Среднеарифметическое для 3 чисел b1, b2 и b3 определяется как:

\(M=\frac{b_1+b_2+b_3}3\)

Со средней величиной непосредственно связана и другая характеристика — математическое ожидание.

Определение

Значение среднего арифметического некоторого множества при стремлении его членов к бесконечности называется математическим ожиданием (М).

А оценкой математического ожидания является среднее арифметическое определенного числа измерений изучаемой величины.

Определение

Вариантой или абсолютной погрешностью называется разность измеряемой величины со средним значением.

Она обозначается греческой буквой D. Для того чтобы найти варианту единичного измерения ai следует отнять от ее значение среднее арифметическое:

\(Da_i=a_i-M\)

Также для оценки единичного измерения используется и относительная погрешность, значение которой выражается в процентах. Ее вычисление проводят по формуле:

\(\sigma=\frac{\left|\triangle a_i\right|}M\times100\%\)

Относительная погрешность каждой величины позволяет отбросить из вариации измерений значения с очень большой погрешностью и проводить дальнейший анализ только величин с незначительной относительной погрешностью.

Характеристикой распределения значений некоторой измеряемой величины является дисперсия (D).

Определение

Дисперсией называется среднее арифметическое квадратов всех абсолютных погрешностей.

Теперь можно дать определение и «среднеквадратичному отклонению».

Определение

Значение корня квадратного из дисперсии случайной величины называется среднеквадратичным отклонением и обозначается «ϭ».

Оно вычисляется по формуле:

\(\sigma=\sqrt{D_{\left|x\right|}}\)

Единицей измерения среднеквадратического отклонения является единица измерения исследуемой величины. Данный критерий используется при измерении линейной функции, статической проверки гипотезы, расчете стандартной ошибки среднего арифметического, а также при построении доверительных интервалов.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий