Phân phối các giá trị thành phần với một dung sai cho trước?

Giả sử tôi có một bộ sưu tập các bộ phận có cùng giá trị danh nghĩa và một số dung sai, giả sử điện trở dung sai 50 Ohm 1%. Tôi có thể mong đợi phân phối giá trị thành phần thực tế nào? Tôi có thể tưởng tượng một số định nghĩa:

• Các bộ phận tuân theo phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn 0,5 Ohms
• 95% các bộ phận sẽ nằm trong 0,5 Ohms của giá trị danh nghĩa
• 100% các bộ phận sẽ nằm trong 0,5 Ohms của giá trị danh nghĩa
• ...

Định nghĩa kỹ thuật thực tế của dung sai thành phần là gì?

Lý do tôi hỏi là tôi muốn mô phỏng nhiều trường hợp của một mạch cụ thể, mỗi lần chọn các giá trị thành phần 'thực tế', để xác định sự thay đổi nào trong hiệu suất mạch cuối cùng mà tôi có thể mong đợi, dựa trên dung sai của các thành phần thụ động bên dưới.

Bạn không thể đưa ra giả định về phân phối trong phạm vi được chỉ định. 50 Ω ± 1% có nghĩa chính xác là như vậy. Vì 1% của 50 Ω là 500 mΩ, nhà sản xuất nói rằng bất kỳ một điện trở nào bạn nhận được sẽ từ 49,5 đến 50,5. Bạn không thể đọc nó hoặc giả định nhiều hơn thế.

Thêm:

Một số người đã chỉ ra rằng họ đã nhận được các giá trị gộp chặt chẽ từ một lô. Tôi cũng đã thấy điều đó Tuy nhiên, điều đó không thay đổi gì.

Tùy thuộc vào loại bộ phận và quy trình sản xuất, thử nghiệm và đóng thùng, bạn có thể nhận được phân phối chặt chẽ trong một lô. Nhưng từ quan trọng nhất là "có thể" . Không có gì đảm bảo, và chỉ vì một đợt chặt chẽ, bạn không thể đưa ra giả định về đợt tiếp theo.

Hãy xem xét một vài kịch bản sản xuất khác nhau:

• Quá trình sản xuất có dung sai tốt, do đó các bộ phận được thực hiện theo các giá trị cụ thể. Mỗi phần được kiểm tra, và outlyer hiếm được loại bỏ. Trong trường hợp này, bạn có thể nhận được một cái gì đó giống như một phân phối bình thường. Trung tâm có thể không ở trung tâm của phạm vi, tùy thuộc vào nhiệt độ, pha của mặt trăng và các loài cá chết vẫy trên thiết bị trong quá trình chạy.

• Nhà sản xuất bán các loại dung sai khác nhau, với dung sai cao có giá cao hơn. Giả sử thiết bị có thể tạo ra điện trở 1% đủ đáng tin cậy, nhưng không chặt chẽ bằng .1% đáng tin cậy. Trong trường hợp này, nhà sản xuất đo từng đơn vị và các đơn vị trong .1% được dán nhãn và bán như vậy và phần còn lại được dán nhãn và bán là 1%.

  Trong kịch bản này, các phần .1% có thể có phân phối khá đồng đều trên phạm vi của chúng. Các phần 1% có nhiều phân phối bình thường, ngoại trừ có một khoảng cách trong .1% giá trị lý tưởng.

• Quá trình sản xuất có sự thay đổi rộng rãi. Mỗi phần được kiểm tra và bán như giá trị mà nó xảy ra nằm trong. Trong trường hợp này, bạn sẽ nhận được một phân phối khá đồng đều trong mỗi dải dung sai, nhưng có thể cần một số lượng lớn các bộ phận để xem phân phối đó.

Khi bạn không biết gì về quy trình sản xuất, không có gì bạn có thể giả định ngoài mỗi phần sẽ ở đâu đó trong phạm vi được chỉ định. Bạn phải xem giá trị của mỗi phần là một sự kiện ngẫu nhiên không được phân tích riêng. Thực tế đôi khi có thể có một số mối tương quan giữa các phần liên tiếp, nhưng vì bạn không biết đó là khi nào, bạn vẫn quay lại phải cho rằng không có. Ngay cả khi bạn đo một lô và tìm mối tương quan, lô tiếp theo là một sự kiện ngẫu nhiên riêng biệt mà dữ liệu từ lô trước đó không liên quan. Một lần nữa, bạn không thể thừa nhận bất cứ điều gì.

Tóm lại, nếu bạn cần biết nhiều hơn độ chính xác được chỉ định bởi nhà sản xuất, bạn phải đo từng bộ phận riêng lẻ .

Mỗi lần bạn lật một đồng xu, kết quả là ngẫu nhiên và không tương thích với các lần khác, nhưng bạn vẫn có thể nhận được 3 đầu liên tiếp đủ để trông giống như một mô hình nếu bạn không nghĩ về nó một cách cẩn thận.

• Bạn có thể phải mô tả đặc điểm phân phối dựa trên các sản phẩm trong thế giới thực của loại bạn đang giao dịch.

• Vấn đề thương hiệu.

• Các chỉ tiêu công nghiệp có thể được cải thiện rất nhiều bởi các nhà sản xuất có thẩm quyền.

• Không bao giờ dựa vào tất cả các mục cụm chặt chẽ như hầu hết làm.

Olin là chính xác (tất nhiên) nhưng một số kinh nghiệm lĩnh vực và nhận xét chung có thể được quan tâm và có thể có giá trị.

Bạn có thể có thể mong đợi một quá trình như đặt giá trị điện trở thành cụm bình thường về giá trị danh nghĩa NHƯNG bạn không chắc chắn về điều này.

Tôi đã có một số lượng lớn điện trở màng xuyên kim loại từ Philips trong những ngày khi lỗ xuyên qua gần như hiện tại và Philips đã không bán máy móc sản xuất chúng cho ai đó ở Nam Mỹ (tôi nghĩ là vậy).

Chúng được đánh giá 5% nhưng là phim kim loại và là Philips độ chính xác thực sự thường tốt hơn nhiều. Trong những ngày xưa cũ, bạn thường có thể chọn một điện trở được lựa chọn bằng cách đo - chúng lan truyền khá tốt trên phạm vi danh nghĩa hoặc xa hơn. Nhưng những điện trở này hầu như chỉ khoảng +/- 1% hoặc khoảng đó. Tìm một điện trở trong betyween là khó thực hiện.

Một người bị đánh. Một ngày nọ, tôi kết thúc một mạch điện và sử dụng các giá trị điện trở trong đó 1% là ổn. Tôi gặp vấn đề với độ chính xác và phải mất một thời gian để thấy rằng tôi đã chọn một điện trở có giá trị trung tâm. Veru khác thường nhưng ...

NHƯNG

LEDS thường có s rất rộng [đọc Vf (điện áp chuyển tiếp). Nhiều đến nỗi họ bị phạt nhưng vẫn rất rộng. Có thể tổng thể một đèn LED có thể được đánh giá là 2.9 - 3.7V Vf. Rất ít ở các thái cực nhưng có lẽ là một phân phối rộng hơn và phẳng hơn bình thường. Trong những năm gần đây, tôi đã có rất nhiều đèn LED từ Nichia và đã thử nghiệm đèn LED từ nhiều nhà sản xuất - tên thương hiệu nổi tiếng và chưa bao giờ nghe nói đến. Những điều chưa từng nghe về bạn phần lớn không muốn nghe!. Chúng tôi đã sử dụng đèn LED aa Nichia "Raijin" với âm lượng hợp lý = NSPWR70CSS-K1. Nichia đã hợp tác cung cấp nhiều hơn dữ liệu thông thường. Một tờ cho thấy các bản phân phối Vf cho hàng trăm nghìn đèn LED được lấy từ quá trình sản xuất đang diễn ra. Khi tôi nhớ lại, chúng co cụm ở mức 2,95 +/- 0,05V cho khoảng 99% sản lượng. Có một vài ngoại lệ nhưng chúng rất ít và xa beyween. Phân cụm Vf chặt chẽ như vậy là rất rất bất thường. Nó cũng xảy ra o là đèn LED tốt nhất trong hiệu quả của lớp mà tôi đã thấy, Hiện tại đã tốt hơn nhưng trong vài năm, đây là đèn LED tốt nhất Chỉ có 50 mA.

VÌ THẾ:

• Bạn có thể phải mô tả đặc điểm phân phối dựa trên các sản phẩm trong thế giới thực thuộc loại yu đang giao dịch.

• Vấn đề thương hiệu.

• Các chỉ tiêu công nghiệp có thể bị bỏ qua hoàn toàn bởi các nhà sản xuất có thẩm quyền.

• Không bao giờ dựa vào tất cả các mục cụm chặt chẽ như hầu hết làm.

Nó phụ thuộc vào người bạn mua các thành phần của bạn từ. Nếu một nhà sản xuất trích dẫn các bộ phận của họ có dung sai 1% thì bạn có thể mong đợi rằng thực tế tất cả các bộ phận của họ đều nằm trong thông số đó. Có thể một phần nằm ngoài thông số kỹ thuật nhưng nó sẽ ít hơn 5%, có thể giống như một phần trong vài triệu và nó khó có thể bị loại ra nhiều.

Nói chung bạn cần phải đi bằng biểu dữ liệu. Nếu biểu dữ liệu của phần cụ thể xác định rằng dung sai của các phần tuân theo phân phối Gaussian thì bạn có thể giả sử điều đó. Nếu không, nó vẫn có thể là trường hợp, nhưng nó không được bảo đảm.

Ngoài ra, hãy nghĩ về cách các nhà sản xuất có thể sản xuất điện trở. Ví dụ: nhà sản xuất có thể có dây chuyền sản xuất riêng cho các bộ phận có giá trị giống hệt nhau với dung sai khác nhau, ví dụ dòng 1kOhm 1%, dòng 1kOhm 5% và 1kOhm 0,1%. Ngoài ra, họ có thể sản xuất tất cả các bộ phận có giá trị tương tự trong một lần chạy và sử dụng một số quy trình tự động để trích xuất các bộ phận tốt hơn được bán dưới dạng các bộ phận dung sai cao hơn. Ví dụ, tất cả các bộ phận có thể được tạo ra dưới dạng điện trở 1kOhm 5%. Sau đó, những cái nằm trong thông số 1% có thể được dán nhãn và bán dưới dạng điện trở 1% trong khi phần còn lại được bán dưới dạng điện trở 5%. Điều này sẽ dẫn đến điện trở 5% của chúng rất khó trùng với điện trở gần với giá trị mục tiêu (1kOhm). Tôi không nói rằng đây là cách nhà sản xuất thực sự làm điều đó, tôi không chắc, nhưng nó có thể.

Dave Jones đã làm một blog video tuyệt vời về chủ đề này, đó là một chiếc đồng hồ tuyệt vời .. đây là (các) liên kết:

Phần 1 - điện trở eevblog-215-gaussian

Phần 2 - eevblog-216-gaussian-điện trở-redux