测量系统分析MSA原理和通用方法.pptx

测量系统分析（MSA）原理和通用方法测量系统误差的五种类型偏倚重复性再现性稳定性线性偏 倚是指测量结果的观察观察平均值与基准基准值的差值。基准值偏倚观测的平均值重 复 性由一个评价人，采用一种测量仪器一种测量仪器，多次测量同一零件同一零件的同一特性时获得的测量变差。重复性再 现 性由不同的评价人，采用相同的测量仪器测量仪器，测量同一零件同一零件的同一特性时测量平均值的变差。操作者B操作者C操作者A再现性稳 定 性测量系统在某持续时间内测量同一样本或零件的单一特性时获得的测量值总变差.稳定性时间1时间2线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。线 性小偏倚观测的平均值基准值观测的平均值基准值大偏倚范围较低的部分范围较高的部分线 性观测的平均值基准值无偏倚有偏倚分辨力对测量系统变差的影响分辨力合适的控制图分辨力对测量系统变差的影响分辨力不足的控制图测量系统稳定性测量系统稳定性是指系统处于稳定的时间长度。测量系统稳定性与周围环境密切相关。应努力使测量系统对所有产生统计不稳定性的条件不敏感。通过使用统计图来确定统计稳定性，必须注意各种异常情况。如何确定稳定性获得一个标准样本，或选择一个落在产品测量中程数的产品零件作为标准样本。定期（天、周）测量标准样本3至5次。在X-R或X-S控制图中标绘数据。确定每个曲线的控制限并按标准曲线图判断失控或不稳定状态。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。如何确定偏倚（独立样本法）获取一个样本并确定其基准值；或选择一个落在产品中程数的产品零件作为标准样本，在工具间测量零件10次，计算平均值作为基准值。让一位评价人以通常的方法测量该零件10次，计算这10次读数的平均值。通过该平均值减去基准值来计算偏倚：偏倚=观察平均-基准值过程变差=6极差偏倚%=偏倚/过程变差使用X-R图表测量偏倚值：获取一个样本并确定其基准值；或选择一个落在产品中程数的产品零件作为标准样本，在工具间测量零件10次，计算平均值作为基准值。从图表中计算X值。通过X减去基准值来计算偏倚：偏倚=X-参考值过程变差=6极差偏倚%=偏倚/过程变差如何确定偏倚（图表法）偏倚较大的原因标准或基准值误差，检验校准程序；仪器磨损。制造的仪器尺寸不对；仪器测量了错误的特性；仪器校准不正确。复查校准方法；评价人操作设备不当。复查检验说明书；仪器校正算法不正确。确定重复性和再现性的方法均值和极差法取得包含10个零件的一个样本，指定评价人A、B和C并按1至10给零件编号，评价人不应看到这些数字。对评价人A以随机的顺序测量10个零件,并让另一个观测人将结果记录在第1行。让测试人B和C测量这10个试件并相互看不到对方的数据。然后将结果分别填入第6行和第11行。使用不同的随机测量顺序重复上述操作过程，数据填入第2、7、12行。重复性和再现性数据分析重复性或设备变差（EV或e）由平均极差R乘以一个常数（K1）得出。K1取决于量具分析中的试验次数。再现性或评价人变差（AV或o）由评价人的最大平均差（XDIFF）乘以一个常数（K2）得出。K2取决于量具分析中的评价人数量。评价人变差包含设备变差，必须减去设备变差来校正。AV=XDIFFK22-（EV）2/n*rn=零件数，r=试验次数测量系统变差重复性和再现性（R&R或m）的计算是将设备变差的平方与评价人变差的平方相加并开方得出：R&R=(EV)2+(AV)2试件间变差（PV或p）由零件平均值的极差（Rp）乘以一个常数（K3）。K3依赖于量具分析使用的零件数。重复性和再现性数据分析分析的总变差（TV或t）由重复性和再现性的变差（R&R）的平方和零件间变差的平方相加并开方得出：TV=(R&R)2+(PV)2%AV=100AV/TV,%R&R=100R&R/TV,%PV=100PV/TV各因素占总误差的百分数和不等于100%。重复性和再现性数据分析量具重复性和再现性（R&R）的可接受性准则是：低于10%的误差测量系统可接受；10%至30%的误差根据应用的重要性，量具成本，维修的费用等可能是可以接受的；大于的误差测量系统需要改进。重复性和再现性数据分析如果重复性比再现性大，原因可能是：仪器需要维护；量具需要重新设计得更精密；定位和夹紧装置需要改进；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：评价人需要更好的培训如何使用量具仪器和读数；量具刻度盘上的刻度不清楚；需要某种夹具帮助评价人提高使用量具的一致性。确定线性用指南选择5个零件，由于过程变差，这些零件的测量值覆盖量具工作范围；用规定的检测方式测量每个零件以确定其基准值和确认包含了被检量具的工作范围；让通常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；计算每个零件平均值和偏移平均值；计算回归直线和直线的拟合优度。线性计算方法Y=b+aX其中：X=基准值；Y=偏倚；a=斜率a=b=R2=线性由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度（R2）的值确定，斜率越低，线性越好。xy-（xy/n）x2-（x）2/ny/n-a*（x/n）xy-xy/n2x2-（x）2/n）*y2-（y）2/n）