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测量系统分析，汽车行业质量系列培训教材，课程大纲：测量系统分析的意义和目标测量系统分析的定义：测量系统，测量，测量过程测量系统分析的基础知识：1)，测量系统的统计特性：偏差，重现性，稳定性，线性，分辨率2 )， 理想的测量系统3 )、测量系统的共通特性4 )、测量系统的评定顺序和准备、计量型测量系统的分析方法1 )偏差2 )稳定性3 )线性4 )再现性和再现性(RnBias偏差； nRepeatability重复性nReproducibility重复性n线性； nStability稳定性。 分辨率(率)，定义：测量系统检测被测特性的极小变化，忠实指示的能力。 传统是公差范围的十分之一。 提出的要求是总过程的6(标准偏差)的十分之一。，10，30，偏差：基准值，观测平均值，偏差，偏差：测定结果的观测平均值和基准值的差。 基准值的取得可以通过利用更先进的测定设备多次测定并取其平均值来决定。 再现性、再现性、再现性是评价者，采用一个测量仪，多次测量同一部件的同一特性时得到的测量值会变差。 再现性：再现性不同的评价者，用同一测定器，测定同一部件的同一特性的话，测定平均值的劣化。 再现性、操作者b、操作者c、操作者a、稳定性(Stability ) :稳定性、时间1、时间2、稳定性：测量系统在某个持续时间内测量相同基准或部件的相同特性时得到的测量值的总劣化。 线性：范围，基准值，观测平均值，基准值，线性在测定器所期望的动作范围内，偏差值的差，线性：观测平均值，基准值，没有偏差，有偏差，测定系统的分析，测定系统的劣化类型：偏差，再现性，稳定性，线性测定系统的特性可以记述如下宽度或范围：重现性，重现性。 位置和宽度、位置、宽度、位置、宽度、标准值、理想的测量系统、n理想的测量系统在每次使用时只能生成“正确”的测量结果。 测量结果必须始终与参考值一致。 产生理想测量结果的测量系统必须具有零方差、零偏差和测量产品误分类零概率的统计特性。IDEALMEASUREMENTSYSTEM、真值、真值、测量系统应具有的特性：测量系统应当处于统计控制中意味着测量系统的恶化是由于普通原因而不是特殊原因。 可以称之为统计稳定性的测量系统的变异应小于制造过程的变异，精密测量应小于公差范围，在过程的劣化和公差范围中精度都高于高者。 一般来说，测量精度是过程变异和公差域中精度高者的十分之一的测量系统的统计特性，有可能会随着被测量项目的变化而变化。 如果是这样的话，测量系统的最大劣化应该比过程劣化和公差范围都小。 测量系统评估，第一阶段：了解测量过程，判断测量系统是否满足我们的需求。 主要有两个目的：1)，判断该测量系统是否具有必要的统计特性，必须在使用前进行。 2 )发现其环境因素对测量系统的显着影响，如温度、湿度等，确定要使用的环境要求。 第二阶段：一个测量系统被认为是可行的，其目的是验证其具有适当的统计特性。 常见的测量仪器RR分析是其中的一个实验型。计量型测量系统的研究-确定准则、稳定性准则，进行研究1 )采样，建立相对于可追溯性标准的标准值。 如果此样本不可用，请选择产品测量中包含的工艺数据以生产部件，并将其指定为稳定性分析的标准样本。不需要已知的标准值来跟踪和测量系统的稳定性。 理想情况下，包含预期测量的最小值并且具有最大值和中等数量的标准样本。 建议为每个标准样品分别绘制测量和控制图。 2 )定期(日、周)测定标准样品35次，样品容量和频率应基于测定系统的理解。 因素可包括重新校准的频率、所要求的修理、系统使用频率和工作条件的好坏。 为了说明预热、周围环境及其他因素在一天之内发生了变化，不同时间内测量系统的实际使用情况是必须的。 在XbarR或XbarS管理图中按时间顺序绘制数据。 结果分析-作图法4 )确立控制限制，用标准控制图分析来评价失控或不稳定状态。 结果分析：数据法除正态控制图分析法外，稳定性无特殊的数据分析和指数。 如果测量过程稳定，则可以使用数据确定测量系统的偏差。 同样，测量的标准偏差可以用作测量系统重现性的近似值。 这可以与过程的标准偏差进行比较，以确定测量系统的重现性是否适合应用。 为了确定测量系统稳定性不足的主要原因，可能需要实验设计和其他解决问题的技术。 例如：稳定性为了判断新测量装置的稳定性是否可接受，工艺组在生产工艺的工序数附近选择了部件。 这个部件被送到测量实验室，标准值决定为6.01。 组每班测量5次该部件，共测量4周(子组20 )。 收集所有数据后，可以创建XbarR图(请参见图)。 控制图分析表明，测量过程稳定，未出现明显的特殊原因影响。 确定稳定性的平均-极差图、偏置指南-独立取样法，进行研究1 )取样，建立对可追溯性标准的标准值。 如果不可用，请选择生产测量的中等生产部件，并将其指定为偏差分析的标准样本。 在刀具室内测定该部件n10次，计算该n个读取值的平均值。 将平均值作为“基准值”。 可能需要预期测量的最低值、最高值和中等数量的标准样本。 完成此步骤后，线性研究分析数据。 使、基准值、测量系统的平均值、偏差、2 )评价者以通常的方法测量样品10次以上。 结果分析-作图法3 )对基准值进行数据直方图化。 审查直方图，用专业知识判断是否有特殊原因或异常。 如果不是的话，继续分析，特别注意n30时的解释和分析。 结果分析-数据法4 )计算n个读数的平均值。5 )计算重现性标准偏差(参考测量仪研究，极差法，如下) :=R/d2*在此，d2*可从附录c查找，如果g=1，m=ngrr研究可用(有效)，则重现性标准偏差的计算应基于研究结果。6 )确定偏差的t统计量：如果偏差=观测测定平均值基准值、7)0在包围偏差值的1信赖区间以内，则可以在电平下允许偏差。 在此，可以从附录c查找d2、d2*和v，如果g=1，m=n，则可以从标准t查找d2、d2*和v。 水平取决于灵敏度水平，并且灵敏度水平用于评估/控制这个(生产)过程，其与产品/(生产)过程的损耗函数(灵敏度曲线)有关。 如果水平不是默认值. 05(95，可靠度)，则必须得到顾客的同意。 例-偏压的制造技术人员评价用于监视生产过程的新的测量系统。 根据测量装置的分析，没有线性问题，工程师只是评估了测量系统的偏差。 在记录的过程恶化的基础上，从测量系统的操作范围中选择部件。 这个零件通过全尺寸检查来测量，确定其基准值。 然后，这个零件由领班测量了15次。表2:偏移研究数据，基准值=6.0偏移15.8-0.225.7-0.335.9-0.156.00.066.10.176.00.086.10.196.40.4106.30.3116.00.0126.10.1136.20.2145.6-0.4156.00 另外，测量值，表3 :偏差研究-偏差研究分析：0处于偏差置信区间(-0.1185，0.1319 )，因此工程师可以假定测量偏差是可接受的，同时可以假定即使实际使用也不附加劣化源。 偏差研究分析：如果偏差在统计上不为0，则寻找以下可能原因：标准或标准误差； 仪器磨损。 这是因为在稳定性分析中，能够按照计划提出维护和修整的机器的制造尺寸错误的机器测量错误特性的机器没有得到完善的校正，审查校正顺序的评价者的设备操作不当，审查测量说明书等，确定线性指南， 研究线性按以下指南进行评价：1)选择g5个部件，工艺变差，因此这些部件的测量值复盖测量仪器的操作范围。 2 )在全部尺寸检查中测量各部件，确定其基准值，确认包括测量仪在内的操作范围。 3 )通常，该机器的操作者之一对每个零件进行m10次测量。 随机选择部件，使评估者对测量偏差的“记忆”最小化。 确定每个部件的观察平均值，以基准值和观察平均值的差为偏差，确定各选定部件的偏差。 线性图描绘于整个工作范围的这些偏差与参考值之间。 如果线性图表显示允许直线表示这些绘图点，则偏移和基准值之间的最佳线性回归直线表示两个参数之间的线性。 线性回归直线的拟合优度r-2确定偏差是否与参考值具有良好线性关系。 另外，偏差量：偏差量=观测平均值-基准值过程的变化量=6绘图：X轴=基准值y轴=计算偏差量的公式为：y=b ax，其中，根据回归线性倾斜度和部件过程的变化量(或公差)计算出截距、倾斜度、拟合度、线性、线性%等公式、系统的线性和线性百分比。 如果回归直线具有良好的线性拟合，则可以评估线性宽度和线性百分比，以确定线性是否可接受。 如果回归线没有良好的线性拟合，平均值可能与准则具有非线性关系，还需要进一步分析测量系统是否可接受。 线性接受标准： a .对于测量特殊特性的测量系统，接受线性%5 %，线性%5%时不接受。 b .对于测量非特殊特性的测量系统，线性%10%是可接受的，线性%是不可接受的。 如果测量系统是非线性的，则寻找这些可能的原因：在工作范围的上限和下限内设备未正确校准的最小值或最大值校准仪的误差磨损设备特定的设计特性。CaseStudy、决定重现性和重现性的准则、分析方法为极恶法的平均极差法方差分析ANOVA。 采样的代表性、非代表性方法，极差法、极差法是一种改进的计量型测量仪的研究，可以快速提供测量变异的近似值，该方法只能提供测量系统的整体概况，变异不能分为重现性和重现性。 其典型用途是快速验证GRR是否已改变。 该方法可以检测无法接受的测量系统，并且针对样本容量是5，需要90%的时间是正常时间的80%。 典型的极坏方法由两个评价者和五个部件研究。 在研究中，两个评价者分别测量了各个部件一次。 每个部件的极端差异是评价者a得到测定值和b得到测定值的绝对差异。 计算极差之和和和平均极差。 平均极差平均值乘以1/d2*，可得到总测量的劣化。 其中d2*位于附录c中，m=2，g=部件数。 例如，要确定测量退化相对于计算和工艺标准偏差的百分比，请将100转换为GRR除以工艺标准偏差的百分比。在实例(见表7 )中，此特性的过程标准偏差为0.0777，因此在表7中，为65130； grr为75.7，得出测量系统需要改进的结论。 平均极差法、平均极差法(XbarR )是评价测量系统重现性和重现性两个特性的方法。 与极恶法不同，该方法将测量系统的劣化分为重现性和重现性两个部分，而不是他们的相互作用。 尽管进行研究的人数、试验次数、部件数是可变的，但以下讨论反映了研究中条件的优化。 请参考表12GRR的数据表。 所述详细程序要求1、样本组件数目n超过5以代表预期或实际过程的退化范围。 2、选择评价者为a、b、c等。 部件编号从1到n，评价者看不到部件编号。 3、如果是正常测量系统的一部分，必须校准测量仪器。 让评价者a按随机顺序测量n个部件，在第1行输入测量结果(使用MINITAB时，必须输入“数据”栏)。 4、让评价者b和c测定相同的n个部件，并且为了不让他们之间看到彼此的结果，在第6行和第11行输入数据。 5 .以不同的随机测量顺序重复该循环。 将数据输入第2、7、12行，将数据记录在适当的列中，根据需要进行3次实验，重复循环，将数据输入第3、8、13行。 6 )部件数多时，或者不能同时得到多个部件时，测定步骤4、5有可能需要让评价者a测定最初的部件，在第1行记录读取值。 让评价者b测定最初的部件，在第6行记录读取值。 让评价者c测定最初的部件，在第11行记录读取值。 让评价者a反复测定最初的部件，使评价者b在第2行记录读取值，使评价者b反复测定最初的部件，使评价者c在第7行记录读取值，使评价者c反复测定最初的部件，使评价者c在第12行记录读取值，如果需要3次测试，则反复进行该循环，将数据记录3次7、在评估者属于不同移位量的情况下，可以使用一种替代方法使评估者a将所有十个部件的输入数据测量至第一行，评估者a可以按不同顺序读取它们，将结果记录在第二行和第三行中，以使评估者b、c可以相同。 用公式计算制作控制图，或直接用表格计算即可。 %RR接受标准： a.%RR30%不能接受，必须改善。 结果分析：当重现性(EV )大于重现性(AV )时，原因是：可能需要设备维修的测量仪器需要重新设计以提高刚性，测量仪器的夹紧和定位方法需要改进，过大的部件劣化。 重现性(AV )大于重现性(EV )时：评价者需要更好地训练如何使用测量仪器和数据读取方式为测量仪器的刻度不明确的测量仪器的使用提高一致性，有的夹具需要协助评价者。 再现性示例：在第一步计算再现性，在第二步计算再现性，并计算操作者的平均值的极差(RO )。 估计的评估者标准偏差=RO/d2； 5 .减去乘以15的重复产生的的部分。 第三步计算部件间的变异，每次测量值相同部件三次，只检测出器械变异(Re )。 两个测量者之间的差异表示人员之间的差异(Ro )各产品之间的差异表示产品的差异(Rp )。组数、样本数、d2、控制图系数表、CaseStudy、操作者a、CaseStudy、操作者b、CaseStudy、操作者c、方差分析法ANOVA :在方差分析法中，劣化分为部件、评价者、测定器、部件与评价者相互作用这4个优点(与平均-极差法相比较):1， 适用于任何试验调整2 .更准确地估计方差3 .能够从试验数据中