【正文】 的極差值在控制限內(nèi)，但多于 1/4的極差 =0 106?20 169。 部件 A 部件 B 部件 A 部件 B A= B= A= B= 因?yàn)樯厦婵潭鹊姆直媛时葍蓚€(gè)部件之間 的差異要大，兩個(gè)部件將出現(xiàn)相同的測(cè) 量結(jié)果。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220。若不滿足要求，找出影響原因，為測(cè)量系統(tǒng)的確認(rèn)、控制、改進(jìn)提供依據(jù)。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220。 圖 7 穩(wěn)定性 時(shí)間 1 穩(wěn)定性 時(shí)間 2 11 169。（ AV—— Appraiser Variation） 圖 5 再?gòu)?fù)性 p(x) 0 x 評(píng)價(jià)者 再現(xiàn)性 B C A 10 169。V Rheinland Academy Beijing 重復(fù)性（ Repeatability） —— 由同一操作者、同一測(cè)儀分多批重復(fù)測(cè)量同一零件某特性獲得的測(cè)量變差。 copy right reserved by T220。 測(cè)量系統(tǒng)變差（偏倚、重復(fù)性、再現(xiàn)性、穩(wěn)定性、線性）。 copy right reserved by T220。常用絕對(duì)值表示，即偏倚的絕對(duì)值。 copy right reserved by T220。V Rheinland Academy Beijing 誤差、測(cè)量誤差、隨機(jī)誤差、系統(tǒng)誤差 ● 測(cè)量誤差 —— 測(cè)量值與真值 (基準(zhǔn)值）間的差異。 copy right reserved by T220。 ● 測(cè)量過程 —— 實(shí)現(xiàn)測(cè)量的一組相關(guān)的資源和活動(dòng)的集合，用來(lái)獲得測(cè)量結(jié)果的整個(gè)過程。測(cè)量系統(tǒng)分析 Measurement System Analysis 2023/3/17 1 169?！耙源_定量值為目的的一組操作”。 2 169。 copy right reserved by T220。 p(x) 0 隨機(jī)誤差 隨機(jī)誤差 基準(zhǔn)值 x 圖 2 隨機(jī)測(cè)量誤差、系統(tǒng)測(cè)量誤差 系統(tǒng)誤差 ? ? ? ?基準(zhǔn)值??? XXX i4 169。表示測(cè)量系統(tǒng)誤差大小。 5 169。V Rheinland Academy Beijing 分辨率（力） —— 測(cè)量系統(tǒng)能發(fā)現(xiàn)并真實(shí)地表示被測(cè)特性很小變化的能力。 7 169。 copy right reserved by T220。V Rheinland Academy Beijing 1再現(xiàn)性（ Reproducibility） —— 由不同評(píng)價(jià)者，采用同一測(cè)儀重復(fù)測(cè)量同一零件某特性獲得測(cè)量均值的變差。“測(cè)量器具保持其計(jì)量特性恒定的能力”。 基準(zhǔn)值 偏倚較小 基準(zhǔn)值 偏倚較大 圖 8 不同測(cè)量范圍偏倚的變化 x 1X 2X12 169。V Rheinland Academy Beijing RR 對(duì)過程變差計(jì)算的影響 觀測(cè)到的過程變差 實(shí)際的過程變差 測(cè)量系統(tǒng)的變差 14 169。V Rheinland Academy Beijing 測(cè)量系統(tǒng)分析（ MSA） 目的：解決前面提到的三個(gè)問題，提高測(cè)量系統(tǒng)工作質(zhì)量。V Rheinland Academy Beijing 17 169。 18 169。測(cè)量分辨率描述了測(cè)量?jī)x器分辨兩個(gè)部件的測(cè)量值之間的差異的能力。 copy right reserved by T220。 圖 132a上使用的最小測(cè)量單位為 ， 其 和 R圖上的波動(dòng)能清楚地表示出來(lái) ， 顯示了測(cè)量系統(tǒng)有足夠的分辨力 。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220。 汽車行業(yè)常用測(cè)量值來(lái)控制產(chǎn)品和分析制造過程的質(zhì)量 。 25 169。 copy right reserved by T220。 ④偏倚 %= 注：制造變差由制造過程控制圖得出；若無(wú)法獲得，可用規(guī)范公差代替。 28 169。 次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X %%100%1010???????????偏倚真值偏倚XX29 169。V Rheinland Academy Beijing 重復(fù)性（ Repeatability） 測(cè)定步驟： ①考察測(cè)量過程是否穩(wěn)定？選幾個(gè)零件，每零件重復(fù)測(cè)量 m次，建立 R圖。 copy right reserved by T220。試作 EV分析。V Rheinland Academy Beijing 操作者 操作者 1 操作者 2 零件號(hào) 測(cè)試次 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 217 220 217 214 216 216 216 216 212 219 216 218 216 212 220 216 216 216 216 220 219 216 215 212 220 220 220 216 212 220 218 = = 1X 2X1X 2X極差 R 34 169。 copy right reserved by T220。V Rheinland Academy Beijing ① ② 再現(xiàn)性 ),(?。我們知道每位操作者各測(cè)量 nm次，故重復(fù)性方差要縮小 nm倍。 copy right reserved by T220。 ①先計(jì)算 K個(gè)均值的極差 Rp 式中 ②再計(jì)算零件間的標(biāo)準(zhǔn)差 σp和變差 PV σp=RP/d2*， PV= σp 式中 d2*在表 52中給出 ,它取決于零件總數(shù) m和 g(這里 g=1，因只有一個(gè)極差計(jì)算 )。V Rheinland Academy Beijing （ 2）計(jì)算零件間的變差 為計(jì)算表 53中零件間變差，通過平均所有操作者對(duì)每一個(gè)樣本的測(cè)量值來(lái)計(jì)算每一個(gè)零件的樣本平均值。 ③零件間變差 PV== = 42 169。V Rheinland Academy Beijing 在本例中 : PV= AV= EV= 因此 TV2=++ =++ = TV= %RR= ==50% 22 ?44 169。V Rheinland Academy Beijing ● 美國(guó)一些大公司將 %RR劃分為三等： ● 當(dāng) %RR＜ 10%時(shí) —— 則判斷：測(cè)量系統(tǒng)可以接受； ● 當(dāng) 10%≤ %RR ≤30%—— 則判斷：測(cè)量系統(tǒng)為模糊 區(qū)域。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220。 d、 計(jì)算 S（ 標(biāo)準(zhǔn)差），計(jì)算 Cp e、 評(píng)估系統(tǒng)穩(wěn)定性。 用 控制圖不定期進(jìn)行分析 ，如圖 128所示 。 ? 計(jì)算偏倚 ， 其值是可以接受的 。 copy right reserved by T220。)( copy right reserved by T220。 56 169。 copy right reserved by T220。V Rheinland Academy Beijing 圖 134 基準(zhǔn)值 x與偏倚 y的散點(diǎn)圖 59 169。 60 169。V Rheinland Academy Beijing 圖 135 |b|＜ 1時(shí)的線性效應(yīng) 62 169。V Rheinland Academy Beijing 現(xiàn)在我們來(lái)說(shuō)明線性系數(shù)的含義。 copy right reserved by T220。這一現(xiàn)象對(duì)量具的量程內(nèi)任一個(gè)基準(zhǔn)值都存在，這就是線性效應(yīng)。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220。 copy right reserved by T220