基于数学统计学标准方差和平均的原理，我们通常用重复精度和线性精度描述螺杆喂料器的精度。重复精度是衡量螺杆喂料器的流量保持一致的指标。线性精度是衡量螺杆喂料器工作流量范围的精度指标。
重复精度是基于标准样本方差，描述螺杆喂料器的流量在一段时间内，若干个采样周期内流量样本的离散情况，是描述螺杆器重复误差的重要指标之一。重复误差可以基于标准方差进行量化。
计算公式如下：
(n 为样本数量，x为采样周期内样本重量)
我们通常以95.5%样品重量都在2STDEV(2个sigma)范围内，来描述重复精度：重复精度%=x平均重量/2STDEV。
如何正确取样来获得的标准方差是准确描述螺杆喂料器重复误差的关键。由于在大多数工厂缺乏专业测量手段，传统的取样靠手工方法获得。影响手工测量精度的主要因素是电子秤的称量精度，以及手工采样计时的误差。测量的样本重量越小，要求电子秤的精度越高，精度通常为样本重量的0.1%。要获得准确的采样计时，要适当增加采样计时时间，减少样本重量的人为误差，同时要求同一个人计时操作，样本的采集连续进行。
专业喂料器制造厂家通常采用自动化程序取样，来保证精确取样，减少手工取样的人为误差，同时简化数据的处理过程。标准的自动程序取样所用工具是高精度电子秤，电子秤通过附有标准通讯端口，如RS232或以太网端口，与用于数据处理的计算机相连，并采用标准数据处理程序，以快速处理数据，计算出精度指标。松耐(Sonner)公司采用自主研发的取样程序，以实现差分动态取样。这种取样方法可以任意设定0.1秒至10秒间隔输出样本重量，以满足后续1min样本重量数据处理的需求，获得无系统误差的任意组样本重量，正确评估喂料器的重复精度和线性精度。
线性精度是描述喂料器从最小喂料量到最大喂料量的运行范围内，每个运行点的准确程度。即是在整个量程内实际喂料量和设定量之间误差，误差越小表征的喂料器线性精度越高。
表征公式如下：
(X为样本重量平均重量，F设定为设定标准重量值)
为了获得线性精度，与测量喂料器重复精度的方法一样，要定时采集数组样品重量。一般情况下，我们取5%，25%，50%，75%流量下连续取4个数组，每组10个样品重量，然后计算每个组别的平均样本重量与设定重量之间的差值，根据上述公式计算出每个设定点线性误差率，这些误差就是线性精度，表征喂料器在其运行范围内准确性。
中国铸造网浅谈如何确认客户所需精度?
正确理解客户加工工艺信息，了解客户产品技术规格和产品质量标准，是成功选择螺杆喂料器的关键。
通过对客户加工工艺信息中的原料配方组成、原料特征、整条生产线的生产产能范围、用户现场的安装环境等信息的分析确认，来确认螺杆喂料器部件的选型，例如对喂料器计量螺杆规格、称重部件精度、量程，以及存放原料的料仓容积一一确认选型，保证喂料器系统以最佳的组成，满足用户产品质量标准对喂料器精度的要求。
由于在混配造粒工艺中，固体原料物理特性的复杂性，使得在同一台螺杆喂料器上所表现的精度都不一样，这就要求我们更谨慎选择螺杆喂料器。通常大部分专业的螺杆喂料器制造商都非常重视各种固体原料测试工作，已确认最佳的螺杆喂料器组合，满足用户的工艺需求。
什么情况下选择体积式和失重式喂料器?
失重式喂料器是通过检测实际的流量，自动调整喂料器螺杆转速，来达到和维持设定的流量。体积式喂料器是通过运行前的针对要输送的原料进行采样标定出整个螺杆转速范围内每个点所对应流量值，如果更换另一种原料，要重新标定，然后根据标定值，和所要运行的流量，推断出螺杆转速，在此转速下运行喂料器。
原料配方及整条生产线的产能范围，现场安装环境等都是确认螺杆喂料器部件的选型的考虑因素
体积式喂料器是一个开环的控制的喂料装置，具有相当经济性，维护简单，对安装环境要求不高等优点，但当原料堆积密度变化较大，会使得体积式螺杆喂料精度难以控制。体积式螺杆喂料器一般应用在对精度不是最关键技术指标的加工工艺中，影响这种方案精度的因素有三个方面：计量部件螺杆的几何机械结构(如单螺杆、双螺杆组合形式);螺杆螺纹结构形式(弹簧形式、Auger形式、Concave形式);螺杆的喂料速度和原料的物理状态(如堆积密度、流动性、物料的粘度)。通过对原料状态特征的了解，选择相适应的螺杆组合和螺纹结构形式，可以适当提高和保证体积式喂料器的精度。
例如：对大多数颗粒状原料，特别是新料而言，一般选择单螺杆体积式喂料器，由于这种原料颗粒均匀，流动性好，能够在输送过程中，堆积密度比较稳定一致，体积式螺杆喂料器一样能够达到较高的重复精度和线性精度，只不过需要离线进行取样校正等繁琐操作，来准确达到要运行的设定流量。对于粉状原料而言，由于大多数粉料的流动不好，原料粘度较大，我们一般选择双螺杆体积式喂料器，虽然双螺杆能够克服原料在螺槽 滞留和架桥问题，但无法保证原料在每一螺槽 容积恒定，因此体积式螺杆喂料器对于此类原料，精度表现差，要谨慎选用。此文有中国铸造网推荐
