MSA测量系统分析经典培训教程.doc

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1、系列教材测量系统分析（MSA）培训教材目录第Ⅰ章测量系统--------------------------------------------------------------------------------------2第Ⅱ章测量系统的差不多要求---------------------------------------------------------------7第Ⅲ章测量系统的波动-----------------------------------------------------------------------

2、--11第四章测量系统研究的预备----------------------------------------------------------21第五章计量型测量系统研究----------------------------------------------------------24第六章计数型量具研究---------------------------------------------------------------------31第Ⅰ章测量系统引言现在人们大量使用测量数据来决定许多情况﹒●如依据测量数据来决定是否调整

3、制造过程（利用统计操纵过程）﹔●测量数据能够确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系。例如，推测一模制塑料件的关键尺寸与浇注材料温度有关系。这种可能的关系可通过回归分析进行研究﹔●利用测量数据来分析各种过程﹐理解各种过程﹔●了解测量数据的质量，质量高﹐带来的效益大﹔质量低﹐带来的效益低。测量数据的质量假如测量数据与标准值都专门“接近”﹐这些测量数据的质量“高”﹔假如一些或全部测量结果“远离”标准值﹐这些数据的质量“低”。表征数据质量最通用的统计特性是偏倚和方差，所谓偏倚的特性﹐是指数据相对标准值的位置﹐而所谓方差的特性﹐是指数据的分布。低

4、质量数据最一般的缘故之一是数据变差太大。一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的，假如这种交互作用产生太大的变差﹐那幺数据的质量会专门低﹐以致这些数据是无用的，因为这一测量系统的变差﹐可能会掩盖制造过程中的变差﹒治理一个测量系统的许多工作是监视和操纵变差，这时应着重于环境对测量系统的阻碍﹐以获得高质量的数据﹒假如数据的质量是不可同意的﹐则必须改进﹐通常是通过改进测量系统来完成﹐而不是改进数据本身。测量系统●测量的定义：赋值给具体事物以表示它们之间关于特性的（大小、高低）的关系。●赋值的过程定义为测量过程，而给予的值定义

5、为测量值。●任何用来获得测量结果的装置﹔经常用来特指用在车间的装置﹔包括用来测量合格／不合格的装置。●将测量过程看成一个专门的制造过程是专门有用的﹐它产生数字（数据）作为输出，如此能够用SPC的方法对测量系统进行操纵。赋值事物（产品）人员操作程序数据量具（测量结果）软件设备因此测量系统定义为●测量系统﹕用来对被测特性赋值的操作﹑程序﹑量具﹑设备、软件以及操作人员的集合；用来获得测量结构的整个过程。表征数据质量的统计指标●通常用偏倚和变差来表示测量数据质量的高低；●偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值，基准值﹐也称为可同意的基准值或标准

6、值﹐一个基准值能够通过采纳更高级不的测量设备（例如﹐计量实验室或全尺寸检验设备）进行多次测量，取其平均值来确定。假如偏倚相对比较大﹐查看这些可能的缘故﹕(1)基准的误差﹔(2)磨损的零件﹔(3)制造的仪器尺寸不对﹔(4)仪器没有正确校准﹔(5)评价人员使用仪器不正确﹒基准值偏倚观测的平均值图1偏倚●变差σ：多次测量结果的变异程度，常用测量结果的标准偏差σ来表述。PV=5.15σ依照统计原理：x-3σ99.73%x+3σ从统计角度和经济（测量成本和操纵过程成本）角度考虑，一般采纳5.15σ来表示过程变差，他包括过程统计数据的99%。案例：一测

7、量员对基准为L=0.80mm的样品进行重复测量10次，所得到的测量结果为：0.75/0.75/0.80/0.80/0.65/0.80/0.75/0.75/0.75/0.70，求偏倚和过程变差。1）X=∑XI（i=1到10）/10=0.75偏倚=X(平均值)—L=0.75—0.80=-0.052）变差σ=R/d2=0.80-0.65/3.078（从SPC的《操纵图的常数和公式表》查得）=0.04873PV=5.15σ=5.15*0.04873=0.2509结果表明，有99%的测量结果在长度为0.25的区间内。第Ⅱ章测量系统的差不多要求1、测量

8、系统要有足够的分辨力选择或分析测量系统时，我们关怀的是测量系统的分辨能力，即测量系统检出并如实指示被测特性中微小变化的能力——也称为分辨力。假如测量系统没有足够的分辨力，它可能不