Logiciel estimation des incertitudes de mesure, conçu par le LNE,

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L’estimation des Incertitudes de mesure pour gens pressés.

Fiabilité et qualité des résultats d’essais : l’estimation des Incertitudes de mesure pour gens pressés (article Revue Contrôles Essais Mesures n°48)

La gestion des incertitudes de mesure est la clé indispensable pour garantir la fiabilité et la qualité des résultats d’essais.

S’il est une notion floue dans le domaine de la métrologie c’est l’incertitude de mesure. Comment ça marche ? S’agit-il d’un nom similaire à l’erreur ? Et de quelle erreur parle-t-on ? La systématique, l’aléatoire, la tolérée ? Et la justesse dans tout ça ? Les Erreurs Maximales Tolérées ?  
L’erreur Ej (ou erreur de justesse) matérialise une différence entre la valeur lue entre un instrument et une référence (un étalon). La correction à apporter à la lecture de votre instrument étalonné est alors de C = - Ej. Là, votre étalonneur vous fournit une incertitude sur cette erreur UE. C’est la dispersion statistique autour de l’erreur.
E = L - R, l’erreur
C = - E, la correction
UE, l’incertitude sur l’erreur
Un voyage en classe de seconde va peut-être vous rappeler la loi d’Ohm. Vous vous rappeler ? (au moins un petit peu ?) V = R x I   [0]
Ici, l’approche du métrologue impose d’apporter les corrections de l’erreur sur chaque variable R et I. Cette opération permet de… corriger les erreurs… (un pléonasme, certes !) V = [R + CR] x [I + CI] [1]
Nouveauté mathématique : Le zéro ! Application ici à droite !
Surpris ?
2 = 2  [a]
2 = 2 + 0 [b]
2 = 2 + 1 -1 [c]
Cette propriété du zéro permet d’en faire autant avec la loi d’Ohm détaillé en (1) : cette fois-ci les zéros vont nous être utiles pour introduire une première source d’incertitude de type B (systématique). Les termes LQR et LQI sont les limites de quantification de R et I, appelées parfois résolution ou précision. Ils contribuent en rien sur le résultat mais sur la dispersion du résultat.
Un cas concret : chez vous ou au bureau, la lecture du thermomètre de votre clim affiche 23° C ? La LQ correspondante est de 1°C (en fait le dernier digit). Ça vaut 1 mais ça vaut 0 sur la température ? Si le thermostat affichait 23,7°C, la LQ serait alors de 0,1°C, car toujours le dernier digit.
Cette LQ n’agit pas sur la valeur de la température mais va agir sur l’incertitude de la température (incertitude = « dispersion » autour du résultat). Dans la loi d’Ohm en [1] nous avons introduit ces LQ sur R et I (car ce sont les deux variables de base du résultat…).
Et pour les incertitudes du type A, on répète les mesures. On obtient alors une moyenne et, un écart type expérimental. Ici, les moyennes (au nombre de 2) sont contenues dans R et I (de l’équation [3] qui produiront aussi une incertitude u(R) et u(I) obtenus à partir des écarts-types des répétitions de mesures de R et I.

V = [R + CR + LQR + …] x [I + CI + LQI + …]  [3]

C’est la traduction, selon le GUM, de la modélisation du résultat : 

Maintenant la formule magique (ou tragique) ! Celle qui impose le calcul de dérivées partielles ! C’est une double punition, car c’est souvent si lointain et c’est parfois copieux à réaliser. L’application à notre belle loi d’Ohm « simple » en [1] donne alors [4]. Sauf que notre loi d’Ohm n’est pas si simple dans la vraie vie. Elle ressemble plutôt à celle en [3]. L’incertitude demanderait là de calculer au moins 6 dérivées partielles car il y a 6 variables… Il reste que cette écriture modélise le processus de mesure du résultat comme le demande le GUM.
uc²[V] = I².u[R]² + R u[I]² [4]

Le logiciel Wincert permet de modéliser le processus de mesure comme ci-dessus et de ne plus s’inquiéter des dérivées partielles qu’il prend en charge. Exemple concret : notre loi d’Ohm vue en [3] peut être intégrée dans Wincert

Wincert est un logiciel initialement développé par le LNE, valorisé et commercialisé par IMPLEX depuis 1999. Il est validé avec les publications du MFQ [27 exemples d’incertitudes].



 
Les dérivées partielles étant calculées, Wincert produit le résultat final et aussi les données analytiques comme le diagramme de des contributions et une cartographie des sources d’incertitudes en arête de poisson.
 
Wincert peut s’interfacer avec Split4 – logiciel de gestion des parcs d’équipements-


Guillaume HARAN
Consultant/Partenaire –Revendeur IMPLEX






 

Conçu par le LNE

Logo LNE 
Wincert a été conçu en partenariat avec le laboratoire national de métrologie et d’essais pour répondre aux besoins des entreprises accréditées, de tous secteurs d’activités, quel que soit le domaine physique concerné : électrique, dimensionnel, mécanique,
thermique, chimique ...

Satisfaire aux exigences

La gestion des incertitudes de mesure est la clé indispensable pour garantir la fiabilité et la qualité des résultats de mesure et d’analyse. L’incertitude est le niveau de confiance accordé au résultat de mesure.

L’efficacité en six points

ANALYSER
L’analyse du processus de mesurage par la méthode des 5M, permet de recenser toutes les sources d’incertitudes susceptibles d’influer sur la mesure. Toutes les variables d’entrée déclarées sont recensées dans un diagramme Causes/Effet.

MODÉLISER
La modélisation du processus de mesurage décrit le mode opératoire du processus de mesurage, sous forme d’une expression algébrique.

CALCULER
L’incertitude-type composée est estimée à partir de la loi de propagation des incertitudes :

L’incertitude élargie peut être estimée avec un coefficient d’élargissement k de votre choix.

MAÎTRISER
La fiabilité des mesures est maîtrisée grâce au bilan des incertitudes contributives. La visualisation rapide des variables à risque permet d’optimiser la méthode d’essai.

SIMULER
Le processus de mesurage est amélioré grâce à la simulation des incertitudes de mesure qui permet de valider le choix des moyens de mesure.

TRACER
Edition du rapport d’essai sous format RTF ou PDF.

La méthode GUM

La méthode GUM (référence : JCGM 100 : 2008 ou Guide ISO/IEC 98/3) consiste à estimer les incertitudes liées à chaque facteur d’influence et à les combiner en utilisant la loi de propagation des incertitudes.

Cette méthode permet de connaître la contribution de chaque composante dans l’incertitude finale.

L’incertitude-type

L’incertitude-type composée est estimée à partir des coefficients de sensibilité et des incertitudes-types des variables.
Cette méthode a le mérite d’établir le bilan des incertitudes contributives permettant de visualiser rapidement les causes d’erreur aggravantes dans le processus de mesurage, et de détecter la source d’erreur à améliorer pour réduire l’incertitude globale.

Méthode Monte Carlo

La méthode de Monte Carlo a été annexée au GUM depuis 2008 (JCGM 101 : 2008) – Guide FD X 07-023.
Elle simule les variables d’entrées avec des lois de distribution pour générer un grand nombre d’observations aléatoires et simuler leurs incertitudes. La répartition du résultat est exprimée par une loi de distribution de probabilité de la fonction globale, avec une représentation schématique des grandeurs d’entrée simulées. Le générateur de nombres aléatoires a été développé par le LNE.

Interface

Wincert communique avec le logiciel Split4,  gestion des moyens de mesure.
Récupération des calculs d’incertitude dans les tableaux d’interventions du parc d’équipements Split4

Formation INTER / INTRA

Incertitudes de Mesure - Formation Evaluation de l'Incertitude des résultats de mesure et d'analyse

OCTOBRE
2017
24-25
Formation INTER de deux jours :

Nos stages sont conventionnés. Notre société est enregistrée en qualité d’organisme de formation auprès de la Préfecture du Rhône.

S’il est une notion floue dans le domaine de la mesure : C’est l’Incertitude !

Notre consultant senior réalise une formation alliant des compétences théoriques, normalisées autant que pratiques avec une mise en œuvre logicielle efficace dans un contexte industriel.

Maîtriser le concept d’incertitude de mesure et les outils nécessaires pour son évaluation,
Acquérir la méthodologie pour l’estimation des incertitudes selon le GUM (ISO/CEI Guide98-3/FD X07-021)
Construire un bilan des causes d’Incertitudes selon la méthode des « 5M »
Evaluer les Incertitudes suivant les méthodes de type A et de type B dans des cas simples
Comprendre et appliquer les notions d’aptitudes (capabilités) métrologiques
 
Exemples pratiques (réalisation de mesures et de calculs). Mise en œuvre dans le logiciel Wincert™.


Découvrez notre série de vidéo sur les incertitudes de mesure


Le monde des incertitudes #1


 
Le monde des incertitudes #2


 
Le monde des incertitudes #3