测量系统分析作业指导书00Word文档下载推荐.docx

1、2011.02.012/7（一）分析的目的和内容1.分析一个测量系统的目的，一是验证该系统一直在测量正确的变量；二是确定该测量系统必须具有什么样可接受的统计特性。2.分析的基本内容1） 第一阶段要确定该测量系统能否满足需要：（a）确定该系统是否具有所需要的统计特性，首先要确定这种测量系统有足够的分辨力；其次，这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致；第三，这些统计特性在预期范围内是否一致，并且用于过程分析或控制是否可接受。（b）发现哪种环境因素对测量系统有显著影响。2） 第二阶段是验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。（二） 分析的时机1.产品改型、技改、新工艺编制

2、时进行。3.控制计划中提及的工艺检测点在环境、人员素质、设备发生变化时进行。（三） 分析前的准备1. 先计划将要使用的方法。例如：通过利用产品决策、直观观察或量具分析决定，是否评价人在校准或者使用测量设备中产生影响，有些测量系统的再现性影响可以忽略，例如按按钮，打印出一个数字。2.评价人的数量，样品数量及重复读数次数应预先确定，在此选择中应考虑的因素如下：1）尺寸的关键性关键尺寸需要更多的零件和或/试验。2）零件结构大或重的零件可规定较少样品或较多试验。3.由于其目的是评价整个测量系统，评价人的选择应从日常操作该测量设备的的人中挑选。4.样品必须从过程中选取并代表整个工作范围，有时每一天取一个

3、样本，持续若干天。这样做是有必要的，因为分析中这些零件被认为生产过程中产品变差的全部范围，由3/7于每一零件将被测量若干次，必要时对每一零件编号，以便识别。5.测量设备的分辨力应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一。例如，特性的变差为0.001，测量设备应能读取0.0001的变化。6.确保测量方法（即评价人和测量设备）在按照规定的测量步骤测量特征尺寸。1）测量系统应按照随机顺序，以确保整个分析过程中产生的任何漂移或变化随机分布。评价人不应知道在检零件的编号，以避免可能的偏倚。但是进行分析的人应知道正在检查哪一零件，并相应记下数据。2）在测量设备读数中，读数应估计到可得到的最接近的数字。

4、如果可能，读数应取至最小刻度的一半。3）分析工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行。每一位评价人应用相同的方法包括所有步骤来获行读数。（四） 分析方法1.计数型测量系统是把零件与某些指定限值相比较，不能得到实际数值，只能指示该零件被接收还是拒收。此类测量系统可采用小样法进行分析，其具体方法是通过取20个零件来进行。由两位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式（见（三）两次测量所有零件，在选取20个零件中，一些零件会稍许低于或高于规范限值。如果所有的测量结果（每个零件四次）一致则接受该量具，否则应改进或重新评价该量具。如果不能改进该量具，则不能被接受并且应找一个可接受的替代测量系统。一个典型的用小样

5、法研究计数型测量系统的表格见下表一：2.计量型测量系统的分析1）计量型测量系统是有一定的计量单位，通过测量能得到实际的数值，此类测量系统可采用均值和极差法（XR）进行分析，通过测量系统重复性和再现性估计的数学方法，得到有关测量系统误差的信息。如果重复性比再现性大，原因可能是：（c）仪器需要维护；（d）量具应重新设计来提高刚度；4/7表一：通过/不通过卡规零件序号A评价人B评价人测量结果第1次测量第2次测量1234567820（e）夹紧和检验点需要改进；（f）存在过大的零件内变差；如果再现性比重复性大，原因可能是：（g）评价人需要更好的培训如何使用量具仪器和读数；（h）量具刻度盘上的刻度不清楚；

6、（i）需要某种夹具帮助评价人提高使用量具的一致性。2）测量系统的重复性和再现性的计算如测量设备重复性和再现性数据表和测量设备重复性和再现性报告所示，测量设备重复性和再现性数据表记录了所有分析研究结果，测量设备重复性和再现性报告记录了所有识别信息和按规定公式进行的所有计算。3）测量设备重复性和再现性数据表的操作程序：5/7（j）得包含10个零件的一个样本，代表过程变差的实际或预期范围；（k）指定评价人A、B和C，并按1至10给零件编号，使评价人不能看到这些数字； （l）对量具进行校准;（m）让评价人（A、B、C）分别两次（如果试验是两次时）以不同的随机顺序对10个零件进行测量，并由分析人分别将评

7、价人两次测量的数据记录在测量设备重复性和再现性数据表相应的格中；（注：测量时各位评价人互相不看对方的数据）（n）数据采集后，首先对每个零件的平均值和极差进行计算，并分别计算出每位评价人的测量平均值（Xabc）和极差平均值（Rabc）；（o）计算评价人平均值的极差（Xdiff），评价人所有极差的平均值（R）和零件平均值的极差（Rp）；（p）计算并绘制标准控制限对评价人极差控制上限（UCLR）和下限（LCLR）分别进行计算测量设备重复性和再现性数据表中19、20）,并将每位评价人所测量每个零件的极差值标绘在重复性极差控制图/零件评价人平均值图上。计算各位评价人总平均值（）和评价人均值图控制上限（）

8、、控制下限（）。=（）/3=+ 式中A2系数可以从控制图常数中查得。在重复性极差控制图/零件评价人平均值图上对各评价人以相同的零件号顺序标绘每个子组的平均值（），并且计算出零件平均值落在控制限之外的百分比。4）评价图表（q）判定极差图是否受控。如果所有极差都受控，则所有评价人是相同的且使用量具的方式一致。（可进行步骤b）。如果一名评价人失控，那么他的方法与其他人的不同，如果所有评价人都有一些失控的极差，则测量系统对评价人的技术是敏感的（或者位置误差、6/7仪器的一致性不好造成）需要改进以获得有用数据（重新进行上述步骤）并使极差图入控制；（r）检验平均值是否在控制限之外，在控制限之内的面积代表测

9、量误差（干扰）。如果所有零件是相似的（例如：聚集在过程平均值附近），50%规则将无效，如果一半或更多的平均值落在极限之外，则该测量系统足以检查出零件间变差。并且该测量系统可以提供控制该过程的有用数据，当一半以下落在控制限之外，则测量系统不足以检查出零件间变差，并且不能用于过程控制，应更换精度较高的测量系统。5）测量设备重复性和再性报告的操作程序（s）将测量设备重复性和再现性数据表中R、Xdiff和Rp的计算值入测量设备重复性再现性报告相应栏中。（t）在测量设备重复性和再现性报告左边“测量系统分析”的栏下进行计算：重复性设备变差（EV）=RK1再性现评价人变差（AV）AV=重复性和再现性（RR）

10、RR=零件变差（PV）PV=RpK2总变差（TV）TV=（u）在测量设备重复性和再现性报告右边“总变差%”的栏下计算每个变差分量占过程（v）变差百分比。%EV=100（EV/TV）%AV=100（AV/TV）%RR=100（RR/TV）%PV=100（PV/TV）7/7注：各因素占总变差的总分数和不等于是100%6）零件内变差（例如有锥度或失圆），对重复性、再现性的分析将产生影响，并会对测量系统的评价提供错误的结果，因此应将零件内变差从量具重复性变差中分离出来。以便更好地进行量具评价。见测量设备重复性和再现性数据表包括零件内变差和测量设备重复性和再现性报告包括零件内变差。测量设备重复性和再现性

11、数据表包括零件内变差和测量设备重复性和再现性报告包括零件内变差的操作程序与标准的均值和极差法是相同的，以下两项（增加/修正）除外：（w）零件旋转360度或彻底检测以估计每个零件变差的全范围将每个零件的最大（最高）和最小（最低）的读数记录在适当的格内；（x）最大读数减去最小读数记录在极差格内。每个零件由每位评价人至少重复这个过程两次，结果记录在适当栏内。7）结果分析按接受准则对总变差的百分数结果进行评价以确定测量系统是否被允许用于预期用途。如果分析是以容差而不是以过程变差为基础，则测量设备重复性和再现性报告可将右侧的%总变差改变为%容差。因此，%EV、%AV、%RR、%PV的计算公式中的分母变差

12、（TV）应替换成容差值，根据测量系统或顾客的要求，可以采用任何一种或两种方法。8）测量设备重复性和再现性的可接受准则：（y）低于10%的误差测量系统可接受；（zz）10%至30%的误差根据应用的重要性，测量设备成本，维护的费用等可能是可接受的；（aa）大于30%的误差测量系统需要改进。3.对于不容易用上述方法得到误差信息的测量系统（如：硬度计、定碳仪等），可采用偏倚性、稳定性和线性进行测量系统分析。1）偏倚性分析方法（bb）获取一样本并确定相对可追溯标准的基准值，如果不能得到，则选择一个落在产品测量中程数的产品零件，在计量室或高一级精度的检验设备上对该零件测量10次，取其平均值作为“基准值”；

13、（cc）让一位评价人以通常的方法测量该零件10次；（dd）计算这10次读数的平均值；（ee）通过该平均值减去基准值来计算偏倚；偏倚=观测平均值-基准值过程变差=6极差偏倚%=偏倚/过程变差分析：如果偏倚较大，查找以下可能的原因：（ff）标准或基准值误差，检验校准程序；（gg）仪器磨损。主要表现在稳定性分析上，应制定维护或重新修理的计划；（hh）制造的仪器尺寸不对；（ii）仪器测量了错误的特性；（jj）仪器校准不正确。复查校准备方法；（kk）评价人操作设备不当。复查检验说明书（ll）仪器修正计算不正确。接受准则：偏倚低于过程变差的5%测量系统可以接受；偏倚大于过程变差的5%测量系统应重新进行分析

14、。2）稳定性分析方法（mm）获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。如果不能得到，则选择一种落在产品测量中程数的产品零件，并指定它作为标准样本进行稳定性分析；必要时应在测量范围的最低值、最高值及中程数选取标准样本，并作控制图。（nn）定期（天、周）测量基准样品3-5次。样本容量和频率应基于对测量系统的了解。因素包括要求多长时间重新读取以代表测量系统实际使用情况（包括预热、环境或其它在一天内可能变化的因素）；（oo）在XR或XS控制图中标绘数据；（pp）确定每个曲线的控制限并按标准曲线判断失控或不稳定状态；（qq）计算测量结果的标准偏差并与测量过程偏差相比较，确定测量系统的重复性是否适于应用

15、。（rr）确定测量系统处于稳定的时间长度，抽样时间不应给最后结果带来偏倚；（ss）从XR图分析中确定失控信号是需要校准测量系统的标志、没有失控信号的校准很可能增加测量系统读数的变差、基准件变脏而出现的失控信号等。样本容量及抽样频率，主要考虑的是使用过程中测量系统所有的外部条件；（tt）努力使测量系统对所有产生不稳定性的条件不敏感（应考虑到系统使用寿命期间会遇到的预期环境、使用者、零件及方法）（uu）通过控制图确定统计稳定性，不仅必须注意落在控制限以外的点，还应注意其它特殊原因信号如趋势和中心线附近的点，这些信号的出现及控制限外一点或多点都表明“失控”或不稳定状态。接受准则不允许有：（vv）任何

16、超出控制限的点；（ww）连续7点全在中心线之上或之下；（xx）连续7点上升或下降；（yy）任何其它明显非随机的图形。3线性分析方法a） 选择5个零件，由于过程变差，这些零件的测量值要覆盖量具工作范围；b） 全尺寸检验设备测量了每个零件，以便确定其基准值和确认包含了被检量具的工作范围；c） 让通过情况下使用该量具的操作人之一用该量具测量每个零件12次；按随机的顺序选择零件以减少测量偏倚。d） 计算每个零件平均值和偏倚平均值；零件偏倚平均值是通过从零件基准值中减去零件平均值计算出来的。e） 画出偏倚平均值和基准值；f） 使用以下方程计算最佳拟合这些点的回归直线和直线的拟合优度（）式中：x=基准值，

17、y=偏倚平均值，a=斜率。a=xy- （xy/n） /x-（x） 2/nb=y/n-a（x/n）拟合优度R2=（xy-xy/n）2/x 2-（x） 2/n y 2-（y） 2/n线性=斜率（过程变差）%线性=100（线性/过程变差）1）分析：线性回归直线的拟合优度（R2）确定偏倚与基准值是否有良好的线性关系，系统的线性及线性百分率由回归线斜率及零件过程变差（或容差）计算得出。如果回归线有很好的线性拟合，那么可以评价线性幅度及线性百分率来确定线性是否是可接受的（一般的斜率越低，量具线性越好；相反斜率越大，量具线性越差）。如果回归线没有很好的线性拟合，那么可能偏倚平均值与基准值有非线性关系，这需要

18、进一步分析以判定测量系统的线性是否可接受。如果测量系统为非线性，查找这些可能原因：（zzz）在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准；（aaa）最小或最大值校准量具的误差；（bbb）磨损的仪器；（ccc）仪器固有的设计特性。2） 接受准则：斜率 a 0.26、 有关记录（一）测量设备重复性和再现性数据表（二）测量设备重复性和再现性报告（三）重复性极差控制图/零件评价人平均值图（四）量具重复性和再现性数据表包括零件内变差（五）量具重复性和再现性报告包括零件内变差7、 附表（一） 附表二：控制图常数（二） 附表三：平均极差分布的d2*值附表二控 制 图 常 数子组内观察次数A2 D3D4910111

19、21314151.8800 3.2671.0230 2.5750.7290 2.2820.5770 2.1150.4830 2.0040.4190.076 1.9240.3730.136 1.8640.3370.184 1.8160.2680.223 1.7770.2850.256 1.7440.2660.284 1.7160.2490.268 1.6920.2350.329 1.6710.2230.348 1.652附表三平均极差分布的d2*值（d2*值 g15的）mg1.411.912.242.482.672.832.963.083.183.273.353.423.493.551.281.

20、812.152.402.602.772.913.023.133.223.263.383.453.511.231.772.122.382.582.752.893.013.113.213.293.373.433.501.211.752.112.372.572.742.883.003.103.203.283.361.191.742.12.362.562.732.872.993.191.181.732.092.351.172.552.723.481.722.082.983.091.162.342.863.341.713.411.152.072.852.712.543.231.1282.0592.5342.8473.0783.2583.4071.6932.3262.7042.9073.1733.3363.472