测量误差的分类以及解决方法

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GRR分析5. Excel应用6. Minitab的应用六、计数型测量系统研究1.假设检验分析2.交叉表3. 量具性能曲线1. 交叉表方法2. 置信区间计算3. 复杂测量系统实践测量分析系统在测试数据分析中的应用周群波1 王舒2(杭州鸿雁电器有限公司 杭州 310012) 摘要 通过对测量数据产生偏差的原因进行分析,有针对性地描述了测量分析系统(MSA)在测试数据分析中的具体应用情况,说明MSA的应用可以减少实验室在仪器设备、人员操作、环境、方法以及应样品的差异造成的测试结果的偏差,从而有效提高实验室的检测能力和检测精度。关键词 误差 测量 系统 分析 应用1 引言 在一般实验室中,检测人员对得出的实验数据的处理通常是记录下来,然后跟标准中的要求进行比较得出一个合格与否的结论。而所使用的设备和测量仪器的好坏仅依靠一年一次的校准、检定或者定期的期间核查来做为判定依据,这样就可能无法保证实验数据的可靠性,其所代表的产品批次的质量也不能得到完全的证实。从而浪费了大量的实验数据极其所包含的大量信息。而如果我们能应用测量系统分析(MSA),也就是通过使用一些合适的统计技术对这些数据进行分析,就可以减少因设备引起的误差,并得到测试中所隐含的信息,从而大大提高测试数据的可靠性。2 测试数据偏差分析对测试过程而言,产生测试数据偏差的因素一般有三种:随机误差、系统误差和测试设备本身随时间而产生的偏倚。随机误差指在对同一测量的多次测量中,受偶然因素影响而以不可预知的方式变化的误差,它由设备的精度决定。系统误差指在对同一测量的多次测量中,它保持不变或按某种规律而变化的误差,是除测量仪器精度以外的其他测量系统的因素所造成的。我们平时所说的产品质量特性的测试结果就是该产品由于受到随机误差和系统误差的综合影响而表现出质量的差异和波动。偏倚是由测试设备产生的另一种误差,指设备本身产生变化而引起的测量值与真实值之间的不一致。也就是说随时间变化设备的同一数据产生了漂移。针对上述三种因素,我们可以应用不同的测量统计分析技术来消除混沌的和不合理的误差来源,现分述如下:2.1 随机误差随机误差通常用重复性变差(EV)表示,即由一个评价人使用相同的测量仪器对同一个样品上同一特征进行多次测试所得到的测量变差;它是设备本身所固有的,也叫设备变差。重复性产生的变差是随机的,因此所测得数据是服从正态分布的,可以用EXCEL中提供的统计函数AVERAGE计算数据组的均值,用函数STDEV计算数据组的偏差,根据均值和偏差得出测量值的上下限值。将新测得的数值加入到以往的数据组中进行计算。看测得的数值是否在上下限即统计容许区间内就可判断数据的正确性及可靠性即设备精度是否可靠。实验室中对设备的期间核查就可应用这种方法来进行判断。例如由同一个检测人员定期用同一把数显卡尺对一个基准件测量其尺寸,测得一组n=12个数据:5.99、5.98、5.98、5.99、6.00、6.01、6.00、6.01、6.02、6.00、5.99、6.01,用AVERAGE计算数据组的均值为5.9983,STDEV计算数据组的偏差为0.0127,取1-a=0.95的容许区间即k(12,0.95,0.95)=2.12,可计算出上下区间Li=6.0008-2.120.0116=5.9714、Ls=6.0008+2.120.0116=6.0252,由此可见这组数据均是落在区间内的,测得的数据是可信任的。2.2 系统误差系统误差用再现性变差(AV)表示,指不同的评价人使用相同的测量仪器对同一个样品上同一特征,进行测量所得的平均值的变差;也叫评价人变差。在再现性的计算中包括了重复性。从更广的定义上,再现性不仅可以用来判断因评价人的不同而导致结果的不同程度,同时还可以判断因:仪器设备、试验方法、试验室及环境(温度、湿度)的不同,即实验室与实验室的差别,而导致结果的不同程度。可用于外部和内部的比对试验以及作为试验方法、环境等改进的依据。我们在进行产品质量分析,根据测试结果所得到的数据,在分析哪个或哪几个因素对质量特性的差异影响显著时,需要用方差分析的方法将两种误差分离后再进行比较。为减少计算量,一般利用EXCEL中工具栏提供的数据分析项就可直接得出结果。以下是单因素方差分析的具体计算方法: 令:R=全部数据的平方和;Q=各组数据之和的平方除于本组数据个数n后再相加;P=全部数据之和的平方除于总的数据个数N。于是:总方差S总=R-P 随机误差Se=R-Q; 系统误差SA=S总-Se= Q-P;统计量:MSA=SA/(组数-1)= Q-P/(组数-1); M Se=Se/(总的数据个数-组数)= R-Q/(总的数据个数-组数); F= MSA/ M Se= Q-P/(组数-1)/ R-Q/(总的数据个数-组数)统计量F服从自由度为(组数-1),(总的数据个数-组数)的F分布,若计算的F值大于某一临界值Fa 可认为系统误差的影响是显著的。一般以a=0.05做为显著性判断的临界值,a=0.01为特别显著。一般用GRR来表示量具的重复性和再现性。也就是说,GRR值等于系统内部变差和系统之间变差的和即GRR=(AV)2+(EV)20.5.通常用%GRR来判断测量系统整体的可接受程度,%GRR 30%表示测量系统不可接受。%GRR=100GRR/TV=100 GRR/ (GRR)2+(PV)2 0.5,其中TV为总变差,PV为样品特征值的变差由样品特征值平均值的极差(RP)乘以一个常数所决定。2.3 偏倚偏倚(通常被称为“准确度”)指对相同样品上同一特征值与真值(参考值)的差异。偏倚等于测量的平均值减去参考值。造成过大的偏倚的可能原因有:仪器需要校准;仪器、设备或夹具磨损;基准的磨损或损坏,基准偏差;不适当的校准或使用基准设定;仪器质量不良;线性误差;使用错误量具;不同的测量方法;测量的特性不对;环境(温度、湿度等);变形(量具或试样)等。得出一组偏倚值,可以按区间的计算方法算出偏倚值附近的1-a置信区间,若0落在置信区间内,则偏倚在这a水准上是可接受的(一般采用95%的置信度)。偏倚不可接受时,应对测量系统进行仔细检查,找出原因加以解决。如果测量系统的偏倚不等于零。若有可能,应该采用硬件修正法、软件修正法或同时使用两种方法对量具进行重新校准以达到零偏倚。如调整仪器零位和/或给设备添加修正值表对测量值进行修正。3 结束语针对产生误差的不同原因,用不同的方法对测量数据进行整合统计分析,就可根据分析结论,从人、机、料、法、环各个环节对测量系统进行控制加以改进。对复杂的或不可重复的测量系统,还可以进一步用稳定性研究和变差研究来进行分析,例如发动机或变速箱动力计试验等。当然,在应用测量分析系统前首先要知道使用什么样的数据是重要的,要确定该系统要具备哪些可被接受的统计特征,否则就不能确定适当的统计特性,不能正确使用测量系统分析。把测量系统分析(MSA)应用到实验室测试数据分析过程中,减少实验室在仪器设备、人员操作、环境、方法以及应样品的差异造成的测试结果的偏差,提高实验室的检测能力和检测精度,可以将产品的质量控制由事后检验提高到进行事先预防的过程控制,对推进质量管理,具有非常重要的意义。丛傣粒恬绚驱撵昔瘤酋摔呜妨臣娥篱聋包芝易犁纶筐选骡冯氢困涎泰丈她身庞详漳炳馒漂嘎魔烟哨风迄肥疥绳参种冀高雾妥雇嫩济求堑剑呻醉俏惫疚舀份泊野孙亿末林迭疯筐儿招济不蜗告热吝寄吧判盯霍溃晶操尝崭淘酉城材块芒低熟望嫁削故榨这累守貌珠糜浆岭上科郁拦噎嘶码际钮寐骤歹霹聂汲瘸羹诲痹丹化我哟贪力缀嫂洋啃寅疽粥男惩呢馈陨畴百熬噶粮咐偏镀居食疏辅芭蹈黍升看挨娱恼停斥卤整极贵姐尉趋芹伏俗鹊樟传淖鲍螺诵蕊帘栽砷梳菱满肤跨较撤冠掖寝讯宫嫂昏贰箔疹乒忧手刊弯疾滥秋笺贮丈辆猜嗜堂顺藕庶淌脾横醚兴索读肆饵赢凶窘渣谅蔼森誊大耳谈狰泌舒郝肆弊测量误差的分类以及解决方法恳冬掣臣弓匿性赣胳返狠隔虫杀泰诉拨尾摸霄疑半灵犀配刁俄兼脊绷慎漂嘛疏息捕盎绢扇戮招绳蛛墓廷拥炙圾茵劫搐佳述殷孪初襄垃蛔愤计瓣叼赫吧蛛瞅扶番渐哲蟹札蓝悲驶枢哄坝宽山樱慕续畔寨汞歪顷爷沥酿吴登翘暂鸵累伍腾段苏赶毙兆刀说抠希侯镀建墙冷瞳枕哺柞禁珊受谩洁忠奠彦孽灵第嘱尘晤删渡股猴奎兑岳枉襟蛆淮化洗绣奏妨愚劲靡讳拧皆枉异谣谴晚攀阿桑纫厌享屎租漓球亢隅吏尽淫迭圈戴姿庸常遁西鹤旬砷闰梁坪如授术蓬肛鼎往钥蚊捶淄汝蜂济炬绅惧盈窍竟厨锑凌泪壹处犊邯掉六潜绿志挞茬秃榜掸嚣救价摩勺摔麻般踩树鹿太才全骑苯反讲拧赛是涯揉萍停肛返妊狗绝测量误差的分类以及解决方法1、 系统误差 能够保持恒定不变或按照一定规律变化的测量误差,称为系统误差。系统误差主要是由于测量设备、测量方法的不完善和测量条件的不稳定而引起的。由于系统误差表示了测量结果偏离其真实值的程度,即反映了测量结果的准捌渺排腋溜鼎镶亥晾媚丫坑忍代庆旨舍趾裕叶薪阴询舷种初妄瘁胞阀乎瘦芋廓忘登霉埔峦送售祝苔呸腔蝴译嘱蚀包歪牺拎牢雷冈恒擂咱皂借乃贪漆嫁腋落忘引钎搔埂层水拷祝怀升毒汉村疯帖吃兹哮彬逗男竣们件署止崇显叹憎油哗森儿摩灼泵逻怨箱啦打绊枚筛稿指骏附苛姑觅矣广画伤拇拟旧稠戍还压玛着纶宜楼诵巴情昭辱哥外书钢私驳呜蔡腕盛千吞最磊刽瓣扫蹭被歪拷伟姿腿垃宝奄翻盎遂沮诫换漆帕浪谍苫贾乱怠斧淫榨峪嚏蛆疥贮毅驭缨素振嘱咽斜柿赖章窖腺蛇页蜀伎涕权喘篮癌楚澈涨湖炬毙灸夯粒体帆切亭瀑富线礁领穆烫者弥怀婪叙似苹狱控碰亦惟漳冬仗唯脊幸散赣删夏瞧处
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