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MSA测量系统分析(第四版)

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MSA测量系统分析(第四版)

测量系统分析 Measurement System Analysis 第四版 2010年6月发布,2018/2/23,1,MSA第四版发生了那些变化?,与MSA第三版相比,手册的第四版没有发生显著的变化,只是补充提示了某些分析方法,使读者更容易理解,同时也对一些使用者的常犯错误做了重要的观念澄清。 譬如:澄清MSA与校准的关系、更清晰地定义测量决策、改进了偏倚和线性内容、重写了高级的MSA技术(包括破坏性试验)、计数型分析的更新、测量的不确定度和MSA、 APQP和MSA的关系等等。,2018/2/23,2,2018/2/23,3,本手册中使用了以下术语,测量(Measurement)被定义为“对某具体事物赋予数字(或数值),以表示它们对于特定特性之间的关系”。这定义由C.Eisenhart(1963)首次提出。赋予数字的过程被定义为测量过程,而指定的数值被定义为测量值。 量具(Gage)是指任何用来获得测量结果的装置。经常是用在工厂现场的装置,包括通/止规(go/no go device)。,本手册中使用了以下术语,测量系统(Measurement System) 是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合;也就是说,用来获得测量结果的整个过程。 我们可以将测量过程看成一个制造过程,其产生的输出就是数值(数据)。这样看待一个测量系统是很有用的,会使我们明白已经说明的所有的概念、原理和工具。,2018/2/23,4,本手册中使用了以下术语,分辨力Discrimination、可读性Readability、分辨率Resolution 别名:最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限或探测的最小极限。 由设计所确定的固有特征。 一个仪器测量或输出的最小刻度单位。 通常被显示为测量单位。 10比1的比例法则。,2018/2/23,5,本手册中使用了以下术语,有效解析度Effective resolution特定应用条件下,一个测量系统对过程变差的敏感度。可以导致测量有用的输出信号的最小输入。通常被描述为一种测量单元。基准值(Reference value)某一物品的可接受数值。需要一个可操作的定义。常被用来替代真值使用。真值(True value)某一物品的真实数值。不可知且无法知道的。,2018/2/23,6,2018/2/23,7,本手册中使用了以下术语,位置变差(Location variation)准确度(Accuracy) 与真值或可接受的基准值“接近“的程度。 在ASTM包括了位置及宽度误差的影响。偏倚(Bias) 观测到的测量值的平均值与基准值之间的差值。,8,2018/2/23,准确度和精确度,量具 A,量具 B,量具 C,A 具有最佳准确度B 具有最佳精确度C 的准确度好于B比较A和C的表现,量具 A的均值,量具 B的均值,量具 C的均值,本手册中使用了以下术语,稳定性(Stability) 随时间变化的偏倚值。 一个稳定的测量过程在位置方面是处于统计上受控状态。 别名:漂移(drift)线性(linearity) 在量具正常工作量程内的偏倚变化量。 多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系。 是测量系统的系统误差所构成。,2018/2/23,9,2018/2/23,10,本手册中使用了以下术语,宽度变差(Width variation)精确度(Precision) 每个重复读数之间的“接近”程度。 是测量系统的随机误差所构成。,本手册中使用了以下术语,重复性(Repeatability) 一个评价者使用一种测量仪器,对同一零件的某一特性进行多次测量下的变差。 是在固定的和已定义的测量条件下,连续(短期内)多次测量中的变差。 通常被称为E.V设备变差 。 (Eguipment Variation) 设备(量具)能力或潜能。 系统内部变差。,2018/2/23,11,本手册中使用了以下术语,再现性(Reproducibility) 不同评价者使用相同的量具,测量同一个零件的同一个特性的测量平均值的变差。 通常被称为A.V.评价者变差(Appraiser Variation)。 系统之间(条件)的 误差。 在ASTM E456-96包括:重复性、实验室、环境及评价者影响。,2018/2/23,12,本手册中使用了以下术语,GRR或量具的重复性和再现性(Gage &R) 量具的重复性和再现性:测量系统重复性和再现性的联合估计值。 测量系统能力:取决于所用的方法,可能包括或不包括时间的影响。测量系统能力(Measurement System Capability) 测量系统变差的短期估计值。(例:“GRR”包括图表法),2018/2/23,13,本手册中使用了以下术语,2018/2/23,14,测量系统性能(Measurement System Performance) 测量系统变差的长期估计值(例:长期控制图法)敏感度(Sensitivity) 能导致可探测到的输出信号的最小输入。 测量系统对被测特性变化的感应度。 取决于量具设计(分辨力)、固有质量(OEM)、使用期间的维修,以及测量仪器与标准的操作情况。 通常被描述为一种测量单元。,本手册中使用了以下术语,一致性(Consistency) 随时间重复性变化的程度。 一致的测量过程是在宽度(变差)方面处于统计上受控状态。均一性(Uniformity) 在正常工作范围内重复性的变化。 重复性的同义词。,2018/2/23,15,本手册中使用了以下术语,系统变差 (System Variation) 测量系统的变差可分类为:能力(Capability) 短期内读数的变化量 。性能(performance) 长期读数的变化量。以总变差(total variation)为基础。不确定度(Uncertainty) 有关被测值的数值估计范围,相信真值都被包括在该范围内。 测量系统必须稳定并且一致,测量系统的总变差的所有特征是假设该系统稳定并且一致。,2018/2/23,16,2018/2/23,17,测量系统的误差,测量系统误差可以分成五种类型: 偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性 测量过程变差: 对大多数测量过程而言,总测量变差通常被描述为正态分布。正态概率被设想成测量系统分析的标准方法。 事实上,有一些测量系统并不是正态分布,如果仍假设该测量系统为正态分布,MSA的分析方法可能会过高评价测量系统误差;因此应充分识别和评价。,2018/2/23,18,不好的零件永远视为不好的零件可能做出潜在的错误决定好零件永远被视为好零件“取伪”、“弃真”的过程发生在区域。,测量系统误差的影响,2018/2/23,19,测量系统误差的影响,从位置的角度去考虑,偏倚、线性、稳定性为位置的误差,如图: 针对基准值的位移。 从宽度的角度去考虑,重复性、再现性为宽度的误差。随着 宽度加宽,区域增 大。,2018/2/23,20,测量系统共有的统计特性,依据用途,每个测量系统可能要求具备不同的统计特性,但以下几个特性应是所有的测量系统共有的: 1.测量系统必须处于统计控制中,这意味着测量系统中的变差只能由普通原因而不是由特殊原因造成; 2.测量系统的变差必须小于制造过程的变差; 3.测量系统的随机变差必须小于过程变差和公差带两者中最小者,一般为其1/10。,2018/2/23,21,测量系统的接受准则,对测量系统予以接受的通用准则是:低于10%的误差 通常被认为是一个可接受的测量系统。10%到30%的误差根据应用的重要性、测量装置的成本、维修费用等,可能是可接受的。大于30%误差考虑为不可接受,应尽各种力量以改进该测量系统。另外,由测量系统对过程进行划分的区别分类数(ndc)应能大于或等于5。,2018/2/23,22,测量系统分析计划,2018/2/23,23,测量系统研究偏倚,2018/2/23,24,什么是偏倚,偏倚是指对相同零件上同一特性的观测的平均值与基准值的差异。 它是由所有已知或未知的变差来源共同影响的总偏差所造成。,2018/2/23,25,偏倚产生的原因,造成过份偏倚的可能原因有:计量器具需要校准 计量器具或相关夹具磨损磨损或损坏的基准,基准出现误差不适当的校准或使用基准设定线性误差(譬如测量两个不同的点,零件的内在变差所 造成的线性误差。)使用了错误的量具不同的测量方法 设置、安装、夹紧、技术,2018/2/23,26,测量错误的特性(量具或零件)变形环境变化温度、湿度、振动、清洁的影响错误的假设,在应用常量上出错应用零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视差),偏倚产生的原因,2018/2/23,27,偏倚的分析程序,偏倚的分析程序1.1按生产过程所要求的检验项目、内容和检验规定,从生产过程中选取一个零件作为样品。1.2 首先确定所检查零件特性的基准值。基准值应尽可能通过更高一级的计量装置或在工具室、全尺寸检验设备上确定。确定的读数应与量具RR研究中的评价人的观察平均值(Xa 、Xb、 Xc)进行比较。,2018/2/23,28,偏倚的分析程序,1.3如果不可能按上述方法对样件进行测量,可采用下面的替代方法。 在工具室或全尺寸检验设备上对零件进行精密测量,确定基准值。1.4让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十次,并记录结果。1.5计算读数的平均值。平均值与基准值之间的差值为该测量系统的偏倚。,2018/2/23,29,偏倚的分析程序,1.6 计算出偏倚占过程变差的百分率:偏倚%=100|偏倚|/过程变差1.7 对偏倚的分析结果应写出书面报告。1.8 如果偏倚大于10%,应进行原因分析。,2018/2/23,30,偏倚的分析程序,1.9 偏倚过大的原因可能是: 基准的误差, 零件的磨损; 量具尺寸不对; 测量了错误的特性; 量具没有正确校准; 评价人量具使用不当等。1.10 针对具体的原因,采取相应的措施,对测量系统进行改进。,2018/2/23,31,确定偏倚的指南 - 独立样件法,研究程序 1.选取一个样件,得出一个可追溯到相关标准的基准值。如果不可能,选择一件落在生产测量范围中间的生产件 ,指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这个零件 n10次,并计算出n次读数的平均值;把这个平均值作为基准值。 2.让一个评价人,以工作状态通常的方法测量这个样件10次以上。 3.相对于基准值,将数据画出直方图。评审直方图,确定是否存在特殊原因或出现异常;如果没有,继续分析。,2018/2/23,32,确定偏倚的指南 - 独立样件法,

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