MSA测量系统分析经典培训教程

1、系列教材测 量 系 统 分 析（MSA）培 训 教 材 目 录第章 测量系统 -2第章 测量系统的基本要求-7第章 测量系统的波动-11第四章 测量系统研究的准备-21第五章 计量型测量系统研究-24第六章 计数型量具研究-31第章测量系统引 言 现在人们大量使用测量数据来决定许多事情 如依据测量数据来决定是否调整制造过程（利用统计控制过程） 测量数据可以确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系。例如，推测一模制塑料件的关键尺寸与浇注材料温度有关系。这种可能的关系可通过回归分析进行研究 利用测量数据来分析各种过程理解各种过程 了解测量数据的质量，质量高带来的效益大质量低带来的效益低。测量数据的质量 如果测量数据与标准值都很“接近”这些测量数据的质量“高”如果一些或全部测量结果“远离”标准值这些数据的质量“低”。 表征数据质量最通用的统计特性是偏倚和方差，所谓偏倚的特性是指数据相对标准值的位置而所谓方差的特性是指数据的分布。低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大。一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的，如果这种交互作用产生太大的变差那幺数据的质量会很低以致这些

2、数据是无用的，因为这一测量系统的变差可能会掩盖制造过程中的变差管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差，这时应着重于环境对测量系统的影响以获得高质量的数据如果数据的质量是不可接受的则必须改进通常是通过改进测量系统来完成而不是改进数据本身。测量系统 测量的定义：赋值给具体事物以表示它们之间关于特性的（大小、高低）的关系。 赋值的过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。 任何用来获得测量结果的装置经常用来特指用在车间的装置包括用来测量合格不合格的装置。 将测量过程看成一个特殊的制造过程是很有用的它产生数字（数据）作为输出，这样可以用SPC的方法对测量系统进行控制。赋值 事物（产品） 人员 操作程序 数据 量具 （测量结果） 软件 设备所以测量系统定义为 测量系统用来对被测特性赋值的操作程序量具设备、软件以及操作人员的集合；用来获得测量结构的整个过程。表征数据质量的统计指标 通常用偏倚和变差来表示测量数据质量的高低； 偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值，基准值也称为可接受的基准值或标准值一个基准值可以通过采用更高级别的测量设备（例如计量实验室或全尺寸检验设备）进行多次测量，取其

3、平均值来确定。 如果偏倚相对比较大查看这些可能的原因 (1)基准的误差 (2)磨损的零件 (3)制造的仪器尺寸不对 (4)仪器没有正确校准 (5)评价人员使用仪器不正确 基准值 偏倚 观测的平均值图1 偏倚 变差：多次测量结果的变异程度，常用测量结果的标准偏差来表述。 PV=5.15 根据统计原理： x-3 99.73% x+3 从统计角度和经济（测量成本和控制过程成本）角度考虑，一般采用5.15来表示过程变差，他包括过程统计数据的99%。 案例： 一测量员对基准为L=0.80mm的样品进行重复测量10次，所得到的测量结果为：0.75/0.75/0.80/0.80/0.65/0.80/0.75/0.75/0.75/0.70，求偏倚和过程变差。 1） X = XI（i=1到10）/10 = 0.75 偏 倚 = X(平均值) L = 0.75 0.80 = -0.05 2） 变差 = R/d2 = 0.80-0.65/3.078（从SPC的控制图的常数和公式表查得） = 0.04873 PV = 5.15= 5.15*0.04873 = 0.2509 结果表明，有99%的测量结果在长度为

4、0.25的区间内。第章测量系统的基本要求1、 测量系统要有足够的分辨力 选择或分析测量系统时，我们关心的是测量系统的分辨能力，即测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力也称为分辨力。 如果测量系统没有足够的分辨力，它可能不是识别过程变差或定量表示单个零件特性值的合适系统。如果不能测定出过程的变差这种分辨力用于分析是不可接受的,如果不能测定出特殊原因的变差它用于控制也是不可接受的 分别率：测量系统识别被测特性中极小变化的能力案例：有一量具能识别0.01cm的变化，不能识别0.001 cm的变化，现有两根轴，一根轴的长度为5.561，另一根的长度为5.562，问：用这个量具测量这两根轴轴所的值分别为？ 足够的分辨力是指： 测量系统的波动必须比制造过程的波动小，最多为后者的1/10； 测量系统的波动必须比公差限小，最多为公差限的1/10；即： min(1/10，d/10) 其中：1：制造过程的标准差； d： 表示公差限只有选上述两者中最小的一个测量系统才有条件接受。2、测量系统在规定的时间内保持统计稳定性 评价测量系统是否保持统计稳定性可以用XR控制图； （与统计过程控制区别的是：选定

5、标准样品在一定时间内经常反复的测 量此标准样品，用测量值做控制图，考察其稳定性） 做XR的步骤： 选标准样品，并按选定的时间（如1次/天或1次/周或1次/月）对同一位置重复测量3到5次； 计算均值（X）和极差（R）； 计算上下控制限 分析控制图上有无异常现象出现； 消除异常原因，测量过程认为是稳定的，则可： = R / d2 PV = 5.15（用PV来判定过程的波动是否可以接受） 持续使用控制图，防止因零件老化、使用者更换出现的系统不能正常工作的现象。 保持测量系统的稳定性主要明确三个问题： 测量系统稳定的外部条件是什么？如有些测量系统在使用前需要预热5分钟才能使用 受控的测量系统是否较大？ 受控的测量系统不一定可以接受，越大，PV越大，即过程变差大，此时要分析原因。有些测量系统对周围环境的交互作用太敏感，则要改善测量系统对环境的敏感性。 测量系统的稳定性能够保持多长时间？用更高一级测量系统定期对其进行校准。3、测量系统要具有线性 测量系统的线性：偏倚应是基准值的线性函数。每个测量系统都有一个量程，如某温度计它的量程为：20到50。如果要求生产厂商生产的温度计从测量20到测量50的测

6、量偏倚都是一样的是合理的。但可要求生产厂商生产的温度计在测量较低的温度（20）时偏倚较小，在量程较大的部分（50）测量时偏椅较大。但在温度计量程范围内偏椅不能跳跃式上升，而是线性“ ”逐渐上升。 基准值 基准值 偏倚较小 偏倚较大 观测的平均值 观测的平均值 范围的较低部分 范围的较高部分图2 线性 线性 = |a|过程变差pv （也称线性指数，用它来表示量具的线性程度，计算的结果越小表示线性程度越好。） 线性指数可以看作偏倚的变差如果测量系统为非线性查找这些可能原因 在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准； 最小或最大值校准量具的误差； 磨损的仪器； 仪器固有的设计特性。线性案例：某工厂领班对确定某测量系统的线性感兴趣，基于该过程变差，在测量系统工作范围内选定五个零件，通过全尺寸检验设备测量每个零件以确定它们的基准值，然后一位评价人对每个零件测量12次。零件随机抽取，每个零件平均值与偏倚平均值的计算如下“表1”所示，零件偏倚由零件平均值减去零件基准值计算得出。偏倚与基准值之间的交点标汇见“图3”，最佳拟合这些点的线性回归直线及该直线的拟合优度（R2）计算如下：y=b+ax式中x基准值 y偏倚 a斜率 y xy - (x - ) n a = = -0.1317 ( x )2 x2 n y x

《MSA测量系统分析经典培训教程》由会员luobi****88888分享，可在线阅读，更多相关《MSA测量系统分析经典培训教程》请在金锄头文库上搜索。