测量仪器校准主要围绕测量仪器的校准间隔和校准结论风险评估展开,测量仪器使用一段时间后,测量可靠性指标不能达到一定的标准,采用根据使用条件的定性分析和根据测量数据定量分析的方法来确定校准间隔。对于测量结果的风险评估也是校准过程中的一个重要方面,测量仪器校准的主要研究内容包括以下几点。

(1)提出校准间隔简化分析法

由于我国在测量仪器的校准间隔方面没有标准和规范,往往是制定一年左右的校准周期,也经常不加以调整,这对于仪器的使用来说具有很大的风险。将分析影响校准间隔的因素和确定原则,研究基于测量可靠性目标的随机反应法和可靠性模型法。通过研究校准间隔的简化分析方法,校准实验室可以制定相应的校准管理系统,从而加强计量保障能力,科学有效的管理测量仪器的使用。

(2)建立灰色神经网络预测模型

对于实际中含有随机误差的校准数据,引入神经网络分析方法。分析灰色预测理论和神经网络预测方法,融合灰色预测的小样本、贫信息的特点和神经网络的自学习、自适应和非线性处理能力,提出采用灰色神经网络预测模型来确定校准间隔。

(3)校准结论的风险评估校

准结论有可能将原本不合格的设备判定为合格,或将原本合格的设备判定为不合格,存在误判的风险。对校准的误判风险进行分析,通过单次校准结论风险分析得到单台仪器校准结论的风险表达式,对于影响因素进行定量分析。随后在单次校准结论的基础上进行总体校准结论风险分析,通过蒙特卡罗仿真提出可以降低误判风险的概率的方法,并对压缩因子进行新的取值,对校准工作具有一定的理论指导价值。

对于任何一个组织的整个校准管理系统而言,测量仪器校准间隔都是至关重要的。确定和调整校准间隔的任一环节都必须格外谨慎。所得到的校准间隔不外乎以下三种结果:过严、过松或刚好合适。过严可能会导致测量和测试设备的再次校准。过松可能导致出现超差情况以及后续的可追溯性问题。对于整个组织来说,确定一个理想的校准间隔是有益的,适当制定并执行计划,可以保证确定出来的校准间隔能满足测量仪器校准管理系统的需要。