整理测量误差的分类以及解决方法

1、精品文档精品文档测量误差的分类以及解决方法1、 系统误差能够保持恒定不变或按照一定规律变化的测量误差，称为系统误差。系统误差主要是 由于测量设备、 测量方法的不完善和测量条件的不稳定而引起的。 由于系统误差表示了测量 结果偏离其真实值的程度， 即反映了测量结果的准确度， 所以在误差理论中， 经常用准确度 来表示系统误差的大小。系统误差越小，测量结果的准确度就越高。2、 偶然误差偶然误差又称随机误差，是一种大小和符号都不确定的误差，即在同一条件下对同 一被测量重复测量时， 各次测量结果服从某种统计分布； 这种误差的处理依据概率统计方法。 产生偶然误差的原因很多，如温度、磁场、电源频率等的偶然变化

2、等都可能引起这种误差； 另一方面观测者本身感官分辨能力的限制， 也是偶然误差的一个来源。 偶然误差反映了测量 的精密度，偶然误差越小，精密度就越高，反之则精密度越低。系统误差和偶然误差是两类性质完全不同的误差。系统误差反映在一定条件下误差 出现的必然性；而偶然则反映在一定条件下误差出现的可能性。3、 疏失误差疏失误差是测量过程中操作、 读数、 记录和计算等方面的错误所引起的误差。 显然， 凡是含有疏失误差的测量结果都是应该摈弃的。解决方法：仪表测量误差是不可能绝对消除的， 但要尽可能减小误差对测量结果的影响， 使其减小到允 许的范围内。消除测量误差， 应根据误差的来源和性质，采取相应的措施和方

3、法。必须指出，一个测量结 果中既存在系统误差， 又存在偶然误差， 要截然区分两者是不容易的。 所以应根据测量的要精品文档精品文档求和两者对测量结果的影响程度，选择消除方法。一般情况下，在对精密度要求不高的工程测量中，主要考虑对系统误差的消除；而在科研、计量等对测量准确度和精密度要求较高的测量中，必须同时考虑消除上述两种误差。1、系统误差的消除方法(1)对测量仪表进行校正在准确度要求较高的测量结果中，引入校正值进行修正。(2)消除产生误差的根源即正确选择测量方法和测量仪器，尽量使测量仪表在规定的使用条件下工作，消除各种外界因素造成的影响。采用特殊的测量方法如正负误差补偿法、替代法等。例如，用电流

4、表测量电流时，考虑到外磁场对读数的影响， 可以把电流表转动 180 度，进行两次测量。在两次测量中，必然出现一次读数偏大，而另一次读数偏小，取两次读数的平均值作为测量结果，其正负误差抵消，可以有效地消除外磁场对测量的影响。2、偶然误差的消除方法消除偶然误差可采用在同一条件下， 对被测量进行足够多次的重复测量， 取其平均值作为测 量结果的方法。根据统计学原理可知， 在足够多次的重复测量中， 正误差和负误差出现的可 能性几乎相同，因此偶然误差的平均值几乎为零。 所以，在测量仪器仪表选定以后，测量次 数是保证测量精密度的前提。精品文档精品文档培训内容：单元名称内容与重点单元目标|、测量术语1测量数据

5、的质量2术语总结真值3测量不确定度系统全面学习 MSA 基础知识_ 、SPC 统计过程控制1 普通原因变差及特殊原因 变差过程能力与过程性 能2.对产品决策的影响3.对过程决策的影响变差的分类和来源I型错误n型错误三、测量系统的统计特性1 分辨率，准确度2.重复性，再现性，稳定性， 偏倚，线性测量系统的基本特性精品文档精品文档四、测量系统变差的类型1.测量过程变差2.测量过程变差分析3.测量过程 FMEA MSA 分析计划位置变差宽度变差测量系统变差对产品决策的影响 产品特 殊特性及顾客风险分析对过程决策的影响 GRR 寸能力 指数Cp的影响测量系统预 测性和预防性维护五、计量型测量系统研究1

6、.确定测量系统偏倚的2.确定测量系统稳定性3.确定测量系统线性4.确定重复性和再现性1 .测量过程控制图2.独立样本法3.控制图样本法4. GRR 分析5. Excel 应用6. Mi ni tab的应用1 六计数型测量系统研究1. 假设检验分析2. 交叉表3.量具性能曲线1. 交叉表方法2.置信区间计算3.复杂测量系统实践XYQi M I清远市信和实业有限暑司重复性和再现性分析报告11.； ：ZOW-im-EO芋fl g#32HM氐0.3*M 11粘同D.OImffl爭ft1234567呂9101A 131.8?b31 9631.9031.3931 8631.9&31.9B31.9931 .

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17、测量分析系统(MSA)在测试数据分析中的具体应用情况，说明MSA的应用可以减少实验室在仪器设备、人员操作、环境、方法以及应样品的差异造成的测试结果的偏差，从而有效提高实验室的检测能力和检测精度。关键词 误差 测量 系统 分析 应用供几威址性和肉现性战 3? ji. hi-.|!湖试:廉訂检JR劉R=(LUOX D也IKJ5K|FU. U6UUXFi：变X1Vf-；LV?*KIKiEV-lOOIEVVl=也(JBO *2M4a%AV |rx曲1产K2SHE讨加HAVs|lXfAV/TV| J nBE-lOfTH 0. 31T8B1sM加3IllKM倒n3iKJJi 65盅时U 比隘欢徵si再理謝

18、曲HIRAR= J CEVJ+ AV1R=IOO|RJfcRHV| J D.l1 *KJ：*100*1 Cl.蛰鬪T )=.l t-1Ji-卄：“ ” “f、精品文档精品文档1引言在 一 般 实 验 室 中 ，检 测 人 员 对 得 出 的 实 验 数 据 的 处 理 通 常 是 记 录下来，然 后跟标准中的要求进行比较得出一个合格与否 的结论。而 所 使用的 设备 和测 量仪 器的好 坏仅 依靠 一年 一次 的校 准、检 定或 者 定期 的期间核查来做为判定依据，这样就可能无法保证实验数据的可靠 性，其所代表的产品批次的质量也不能得到完全的证实 。从而浪费了 大量的实验数 据极其所包含的大量

19、信息。而如果我们能应用测量系统 分 析(MSA)， 也 就 是 通过 使 用 一 些 合 适 的 统 计 技 术 对 这 些 数 据 进 行 分 析 ，就 可 以 减 少 因 设 备引 起 的 误 差 ，并 得 到 测 试 中 所 隐 含 的 信 息 ，从 而大大提高测试数据的可靠性。2测试数据偏差分析对测试过程而言，产 生测试数据偏差的因素一般有三种：随 机误 差 、系 统 误 差 和 测试 设 备 本 身 随 时 间 而 产 生 的 偏 倚 。随 机 误 差 指 在 对 同一测 量的 多次 测量中 ，受偶 然因 素影 响而 以不 可预 知的 方式 变 化的 误差，它由设备的精度决定 。系统

20、误差指在对 同一测量 的多次测量中， 它保持 不变 或按 某种 规 律而 变化 的误 差，是 除测 量仪 器精 度以 外 的其 他测量 系统 的因 素所 造 成的 。我们 平时 所说 的产 品质 量特 性的 测 试结 果就是该产品由于受到随机误差和系统误差的综合影响而表现出质 量的差异和波动。偏 倚是由测试设备产生的另一种误差 ，指设备本身 产生变 化而 引起 的测 量 值与 真实 值之间的 不一 致。也 就是 说随 时 间变 化设备的同一数据产生了漂移。针 对 上 述 三 种 因 素 ，我 们 可 以 应 用 不 同 的 测 量 统 计 分 析 技 术 来 消除混沌的和不合理的误差来源，现分

21、述如下：2.1随机误差随机误差通常用重复性变差(EV)表示，即由一个评价人使用相同 的测量仪器对同一个样品上同一特征进行多次测试所得到的测量变 差 ；它 是 设 备 本 身 所 固 有 的 ，也 叫 设 备 变差 。重 复 性 产 生 的 变 差 是 随 机的，因此所测得数据是服从正态分布的，可以用EXCEL中提供的统 计函数AVERAGE计算数据 组的均值 ，用函数STDEV计算 数据 组 的偏 差 ，根 据 均 值 和 偏 差 得 出 测 量 值 的 上 下 限 值 。将 新 测 得 的 数 值 加 入 到 以往的 数据 组中 进行 计 算。看 测得 的数 值是 否在 上下 限即 统计 容

22、 许区 间内就 可判 断数 据的 正 确性 及可 靠性 即设 备精 度是 否可 靠。实 验 室中 对设备 的期 间核 查就 可 应用 这种 方法 来进 行判 断。例 如由 同一 个 检测 人员定 期用 同一 把数 显 卡尺 对一 个基 准件 测量 其尺 寸，测 得一组n=12个数据：5.99、5.98、5.98、5.99、6.00、6.01、6.00、6.01、6.02、6.00、5.99、6.01,用AVERAGE计算数据组的均值为5.9983,STDEV计算数据组的偏差为0.0127，取1-a=0.95的容许区间即k（12，0.95，精品文档精品文档0.95）=2.12,可计 算出上 下区

23、间Li=6.0008-2.12X0.0116=5.9714、Ls=6.0008+2.12X0.0116=6.0252,由此可见这组数据均 是落在区间内的， 测得的数据是可信任的。2.2系统误差系统误差用再现性变差（AV）表示，指不同的评价人使用相同的测 量仪器对同一个样品上同一特征，进行测量所得的平均值的变差；也 叫评价人变差。在再现性的计算中包括了重复性。从更广的定义上， 再现性不仅可以用来判断因评价人的不同而导致结果的不同程度，同 时还可以判断因：仪器设备、试验方法、试验室及环境（温度、湿度） 的不同，即实验室与实验室的差别，而导致结果的不同程度。可用于 外部和内部的比对试验以及作为试验方

24、法、 环境等改进的依据。我们在进行产品质量分析，根据测试结果所得到的数据，在分析 哪个或哪几个因素对质量特性的差异影响显著时， 需要用方差分析的 方法将两种误差分离后再进行比较。 为减少计算量，一般利用EXCEL中工具栏提供的数据分析项就可直接得出结果。以下是单因素方差分 析的具体计算方法：令：R=全部数据的平方和；Q=各组数据之和的平方除于本组数据个数n后再相加；P=全部数据之和的平方除于总的数据个数N。于 是 ： 总 方 差S总=R-P随机误差Se=R-Q；系统误差SA=S总-Se= Q-P；统计量：MSA=SA/（组数-1）= Q-P/（组数-1）；M Se=Se/（总的数据个数-组数）

25、=R-Q/（总的数据个数-组数）；F= MSA/ M Se= Q-P/（组数-1）/ R-Q /（总的数据个数-组 数）统计量F服从自由度为（组数-1），（总的数据个数-组数）的F分布， 若计算的F值大于某一临界值Fa可认为系统误差的影响是显著的。 一般以a=0.05做为显著性判断的临界值，a=0.01为特别显著。一般用GRR来表示量具的重复性和再现性。也就是说，GRR值等 于系统内部变差和系统之间变差的和即GRR=（AV）2+（EV）20.5.通常用%GRR来判断测量系统整体的可接受程度，%GRR 30%表 示 测 量 系 统 不 可 接受。GRR=100GRR/TV=100 GRR/ （GRR）