MSA测量系统分析2.pptx

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1、测量系统分析准确度观测值和可接受的基准值之间同意的接近程度。可视分辨率测量仪器最小增量的大小叫可视分辨率。该数值通常以文字形式(如广告中)来划分测量仪器的分级。数据的分级可通过把该增量的大小划分为预其的过程分布范围(6σ)来确定。注:显示或报告的位数不一定表示仪器的分办率。例:零件的测量值为29.075,29.080,29.095等,记录为5位数。然而,该仪器的分辨率为0.005而不是0.001。评价人变差在一个稳定环境中应用相同的测量仪器和方法,不同评价人(操作者)对相同零件(被测体)的测量平均值之间的变差。评价人变差(AV)是一种由于操作者使

2、用相同测量系统的技巧和技能产生的差别造成的普通原因测量系统变差(误差源)。评价人变差通常被假定为与测量系统有关的”再现性误差”,但这并不总是正确的(见再现性)。偏倚测量的观测平均值(在可重复性条件下的一组试验)和基准值之间的差值。传统上称为准确度。偏倚是在测量系统操作范围内对一个点的评值和表达。置信区间期望包括一个参数的真值的值的范围(在希望的概率情况下叫置信水平)。分辨力(别名)又称最小可读单位,分辨力是测量分辨率、刻度限值或测量装置和标准的最小可探测单位。它是量具设计的一个固有特性,并作为测量或分级的单位被报告。数据分级数通常称为”分辨力比率

3、”,因为它描述了给定的观察过程变差能可靠地划分为多少级。明显的数据分级能通过测量系统有效分辨率和特定应用下被观察过程的零件变差可靠地区分开的数据分级或分类,见ndc。有效分辨率考虑整个测量系统变差时的数据分级大小叫有效辨率。基于测量系统变差的置信区间长度来确定该等级的大小。通过把该数据大小划分为预期的过程分布范围能确定数据分级数ndc。对于有效分辨率,该ndc的标准(在97%置信水平)估计为1.41(PV/GRR)。量具R&R一个测量系统的重复性和再现性的合成变差的估计。GRR变差等于系统内和系统间变差之和。线性测量系统预期操作范围内偏倚误差值的

4、差别。换句话说,线性表示操作范围内多个和独立的偏倚误差值的相关性。被测体在规定条件下被测量的特殊数量或对象,对于测量应用一个定义的系列规范。测量系统用于量化一个测量单位或确定被测特性性质的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境、和条件的集合;用来获得测量的整个过程。测量系统误差用于量具偏倚、重复性、再现性、稳定性和线性产生的合成变差。零件变差与测量系统分析有关,对一个稳定过程零件变差(PV)代表预期的不同零件和不同时间的变差。零件间变差由于测量不同零件产生的变差。基准值被承认的一个被则体的数值,作为一致同意的用于进行比较的基准或标准

5、样本。一个基于科学原理的理论值或确定值。一个基于某国家或国际组织的指定值。一个基于科学或工程组织主持的合作试验工作产生的一致同意值。对于具体用途,采用接受的参考方法获得一个同意值。该值包含特定数量的定义,并为其它已知目的自然被接受,有时是按惯例被接受。基准值注:与基准值同义使用的其它术语已接受的基准值已接受值惯用值惯用真供指定值最佳估计值标准值标准测量重复性在确定的测量条件下,来源于连续试验的普通原因随机变差。通差指设备变差(EV),尽管这量一个误导。当测量条件固定和已定义时,即确定零件、仪器标准、方法、操作者、环境和假设条件时,适合重复性的最佳

6、术语为系统内变差。除了设备内变差,重复性也包括在特定测量误差模型下条件下的所有内部变差。可重复的对相同样件或部件进行重复测量的能力,被测体或测量环境没有明显的物理变化。重复重复性(相同的)条件下的多次实验。再现性测量过程中由于正常条件改变所产生的测量均值的变差。一般来说,它被定义为在一个稳定环境下,应用相同的测量仪器和方法,相同零件(被测体)不同评价人(操作者)之间测量值均值的变差。这种情况对受操作者技能影响的手动仪器常常是正确的,然而,对于操作者不是主要变差源的测量过程(如自动系统)则是不正确的。由于这个原因,再现性指的是测量系统之间和测量条件

7、之间的均值变差。稳定性既指测量过程的统计稳性又指随时间变化的测量稳定性。两者对测量系统预期用途都是重要的。统计稳定性包含一个可预测的、潜在的测量过程,该过程在普通原因变差(受授)条件下运行。测量稳定性(别名漂移)代表测量系统在运行周期(时间)内对测量标准或基准的必要的符合程度。容差(公差)为了维持配合、形式和功能,与标准值或公称值相比允许的偏差。溯源性在商品和服务贸易中溯源性是一个重要概念,溯源到相同或相近的标准的测量比那些没有溯源性的测量更容易被认同。这为减少重新试验、拒收好的产品、接收坏的产品提供了帮助。溯源性在ISO计量学基本和通用国际术语

8、(VIM)中的定义是”测量的特性或标准值,此标准是规定的基准,通常是国家或国际标准,通过全部规定了不确度的不间断的比较链相联系。溯源示例

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