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1.1稳定性概述
在经过一段长时间下,用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差,即稳定性是整个时间的偏倚变化。
1.2试验方案
2017年02月份,随机抽取一常见印制板样品,让中间检验员工每天的早上及晚上分别使用数显卡尺对样品外形尺寸测量5次/组,共测量25组数据,并将每次测量的数据记录在表1。
1.3数据收集
表1稳定性分析数据收集记录表
操作者
陈秋凤
测量日期
2017-02-04~2017-02-20
测量时间
测量结果/单位:
__mm__
第1次
第2次
第3次
第4次
第5次
时段1
65.23
65.24
时段2
时段3
时段4
时段5
时段6
时段7
时段8
时段9
时段10
时段11
时段12
时段13
时段14
时段15
时段16
时段17
时段18
时段19
时段20
时段21
时段22
时段23
时段24
时段25
1.4测量系统稳定性可接受判定标准
1.4.1不允许有超出控制限的点;
1.4.2连续7点位于中心线同一侧;
1.4.3连续6点上升或下降;
1.4.4连续14点交替上下变化;
1.4.5连续3点有2点距中心的距离大于两个标准差;
1.4.6连续5点中有4点距离中心线的距离大于一个标准差;
1.4.7连续15点排列在中心线的一个标准差范围内;
1.4.8连续8点距中心线的距离大于一个标准差。
1.5数据分析
图1中间检验_数显卡尺Xbar-R控制图
从图1Minitab生成Xbar-R控制图可知,没有控制点超出稳定性可接受判定标准,表明该测量系统稳定性可接受。
1.6测量系统稳定性分析结果判定
对中间检验_数显卡尺进行稳定性分析,分析结果表明该测量系统稳定性可接受。
第二节偏倚分析
2.1偏倚分析概述
对相同零件上同一特性的观测值与真值(参考值)的差异。
2.2试样方案
2.2.1选择一个被测样品,确定样品的外形尺寸基准值
,样品外形尺寸基准值通过__铣边工序所使用的泛用型尺寸测量机重复测量10次取测量均值获得。
2.2.2让经常使用该量具的检验员测量样品15次,每次读数记为
(i为第i次测量)。
2.3数据收集
表2偏倚分析数据收集记录表
2017-01-21
单位
mm
测量次数
测量结果
97.02
2
10
3
97.01
11
12
5
13
6
14
15
8
/
2.4测量系统偏倚可接受判定标准
若0在偏倚95%可信度的置信区间范围内,可以在统计上判定测量系统的偏倚等于零,而这种判定犯错的可能性为5%,此时可判定测量系统偏倚可接受
2.5数据分析
2.5.1根据测量所得数据,将数据记录于表3,并计算测量结果的平均值
。
=
2.5.2计算偏倚B。
B=
-
2.5.3计算重复性标准差
2.5.4计算均值
的标准差
2.5.5偏倚95%可信度的置信区间上限及下限计算方式。
上限:
下限:
表3偏倚分析记录表
评价人
分析时间
单位:
读数
偏倚
0.002
-0.008
基准值xι
测量次数n
平均值
偏倚B
复性标准差
均值
97.018
97.017
0.001
0.0028
0.0007
d2
自由度v
偏倚95%的置信区间
下限
上限
3.47191
3.5533
10.8
2.206
-0.0006
0.0026
注:
d2、
、v、
可查表获得,具体参考《ZW4DD-034B0MSA测量系统分析管理办法》。
2.5.6从表3数据分析,数显卡尺测量偏倚为0.001mm,偏倚值95%的置信区间为[-0.0006,0.0026],因为0在上述偏倚值的95%置信区间范围内,所以该测量系统偏倚可接受。
2.6测量系统偏倚分析结果判定
对中间检验_数显卡尺_进行偏倚分析,分析结果表明该测量系统偏倚可接受。
第三节线性分析
3.1线性分析概述
在测量设备预期的工作(测量)量程内,偏倚值的差异,线性可被视为偏倚对于量程大小不同所发生的变化。
3.2试验方案
3.2.1选择5个样品,且这5个样品外形尺寸涵盖量具的整个工作量程。
3.2.2确定每个样品的外形尺寸
,各样品外形尺寸通过铣边工序所使用的泛用型尺寸测量机重复测量10次取测量均值获得。
3.2.3让经常使用该测量工具的检验员分别对每个样品测量12次,并将对应测量结果
记录在表4中,其中i为样品编号,j为测量次数。
3.3数据收集
表4线性分析数据收集记录表
2017-01-22
样品编号i
测量次数j
17.89
39.97
66.78
105.02
146.62
146.61
105.01
17.90
39.98
基准值
17.890
39.967
66.790
104.971
146.644
3.4测量系统线性可接受判定标准
“偏倚=0”的整条直线都在置信区间范围内,则判定测量系统的线性可接受,否则需要分析原因改善。
3.5数据分析
图2中间检验_数显卡尺线性分析图
从图2Minitab生成的线性图分析,“偏倚=0”的整条直线在置信区间内,表明该测量系统线性可接受。
3.6测量系统线性分析结果判定
对中间检验_数显卡尺进行线性分析,分析结果表明该测量系统线性可接受。
第四节重复性、再现性分析
4.1重复性、再现性概述
重复性:
由一个被评价人使用同一测量仪器,多次测量同一零件同一特性值时获得的测量变差。
再现性:
由不同的评价人采用相同的测量仪器,测得同一零件同一特性的测量平均值之间的变差。
4.2试验方案
挑出10个样品,样品外形尺寸涵盖整个过程变差(一般为样品尺寸公差),然后找3个人分别在不同的时间段测量这10块样品的外形尺寸,测试前,测试人员不知道样品的测试顺序,每个人分别在3个时间段分别测量每块样品的外形尺寸1次,并将每次的测量结果记录在表4。
4.3数据收集
表4重复性、再现性分析数据记录表
测量
时间
测量数据/单位:
mm
70.51
70.44
70.34
70.59
70.49
70.56
70.37
70.32
70.29
70.41
70.52
70.33
70.47
70.55
70.31
70.28
70.40
70.60
70.48
雷丽花
70.43
70.58
70.54
70.36
70.50
70.35
欧阳
丽敏
70.53
70.46
70.61
70.38
70.30
70.42
4.4测量系统重复性、再现性分析可接受判定标准
4.4.1量具重复性和再现性(R&
R)的可接受性准则
4.4.1.1重复性、再现性、GR&
R低于10%的误差——测量系统良好,可以接受;
4.4.1.2重复性、再现性、GR&
R在10至30%之间——根据应用的重要性,量具成本,维修的费用等,可以是可接受的。
当判定是可以接受时应在分析报告中阐述接受理由,比如通过对比法、枚举法等方法进行分析,明确是从重要性、量具成本、维修费用等因素的哪些因素说明该测量系统可以接受;
4.4.1.3重复性、再现性、GR&
R大于30%的误差——测量系统不可接受。
需分析各种问题加以改进,或更换新的量具。
4.4.2有效分辨率ndc
4.4.2.1数据分级数为1时,对过程参数及指数估计不可接受;
4.4.2.2数据分级为2至4时,一般来讲对过程参数及指数的估计不可接受,只提供粗劣估计;
4.4.2.3数据分级数5或更大时,可用于过程控制或过程分析。
4.5数据分析
图3中间检验_数显卡尺重复性、再现性分析图
量具R&
R研究-方差分析法
测试数据的量具R&
R
量具名称:
数显卡尺(中间检验0-150mm)
研究日期:
2017-02-23
报表人:
张志超
公差:
±
0.15mm
其他:
ZEA-2014-H070
R
方差分量
来源方差分量贡献率
合计量具R&
R0.00008650.78
重复性0.00003280.30
再现性0.00005360.48
操作者0.00005360.48
部件间0.010979399.22
合计变异0.0110657100.00
研究变异%研究变
来源标准差(SD)(6*SD)异(%SV)
R0.0092980.0557908.84
重复性0.0057310.0343885.45
再现性0.0073220.0439316.96
操作者0.0073220.0439316.96
部件间0.1047820.62869399.61
合计变异0.1051940.631163100.00
可区分的类别数=15
4.5.1从以上分析数据可知,测量系统GR&
R误差为8.84%,小于10%,表明测量系统可接受。
4.5.2可接受原因:
/。
4.5.3测量系统有效分辨率ndc=15,大于5,表明该测量系统可用于过程控制。
4.6测量系统重复性、再现性分析结果判定
对中间检验_数显卡尺进行重复性、再现性分析,分析结果表明该测量系统重复性、再现性可接受。
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