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測量誤差與測量誤差與 CPKCPK1測測 量量 誤誤 差差 與與 C CP PK K 一一 . . 測測量量方方法法與與測測量量係係統統組組成成 測 量就是用專門設備靠試驗和計算,對某一事物取得數量概念的認識過程.一般測量實際上是一個比較過程 ,即將被測的量與標準量進行比較,獲得被測的量是標準量倍數的數量概念.測量結果包括兩個部分:其一是數值大小及其符號(正 ,負 );其二是相應的單位.表示測量結果的單位,應該使用法定計量單位.一 般測 感受件直接與被測對象發生聯繫,它的作用是感受被測參數的大小,并把它轉換成傳遞件所能接受的信號送出去.傳遞件是將感受件發出的信號直接或經放大后傳遞給顯示件.顯示件直接與測量者發生聯繫,向測量者指出被測參數的數值.測 量系統的每個元件,都有可能引起測量誤差.此外 ,如測量方法不同,則引起的誤差也不同.測量方法很多 ,按如何得到測量結果來分 ,有直接測量法和間接測量法.凡是由試驗數據直接得出測量結果的測量方法稱為直接測量;需利用一定的函數關係,根据直接測量所得數據進行計算,才能得到結果的測量方法,稱為間接測量 .量系統應有三個基本單元:感受件 ,傳遞件和顯示件.二二 . . 測測量量誤誤差差的的分分類類由 測量儀表指示并被讀出的數據稱測量值.由于種種因素 ,測量值不可能是理論上具有的确定值,即真值 ,它們之間的差別即為誤差 .根 据誤差產生的原因,可將誤差分為三類:過失誤差 ,係統誤差和隨機誤差.1 1. .過過失失誤誤差差 過失誤差是由試驗過程中的差錯引起的,主要由于操作不當,讀錯數據或計算錯誤等主觀因素,或是由于試驗條件突然改變造成的.過失誤差的出現一般是偶然的,有誤差值大和符號不定的特點,包括過失誤差的數據會導致錯誤的測量結果,應捨棄不用 . 2 2. .系系統統誤誤差差 系統誤差是一种固定的或變化的誤差.根据它的變化規律,又分線性系統誤差,周期性系統誤差和按複雜規律變化的系統誤差.這種誤差產生于測量儀表不准,測量方法本身錯誤以及其他外界因素(溫度 ,電場 ,磁場等 )等 .系統誤差反映了測量的准确度.系統誤差越小 ,測量結果越准确.系統誤差不能以增加測量次數來減小,應通過事先試驗或分析的方法,查明其產生的原因和變化規律,從而在測量時采取相應的措施使之減小或消除,或對測量結果加以修正. 3 3. .隨隨機機誤誤差差 在測量中 ,即使已消除了引起系統誤差的一切因素,所測數據仍在末一位或末二位數字上有差別,這種誤差就是隨機誤差.隨機誤差是由于許多無法預知和控制的因素綜合影響造成的,所以每次測量的誤差大小和符號也無法預測,即具有隨機性 .但是分析重復多次的測量結果 ,可以發現它的概率分布服從一定的統計規律.隨機誤差不能通過試驗的方法預先消除或事后修正,但其總體服從統計規律 ,可從理論上估計其對測量結果的影響.隨機誤差反映了測量的精密度,隨機誤差小 ,測量結果的精密度就高 三三 . . 直直接接測測量量的的誤誤差差分分析析 測 量數據的誤差,很多是隨機誤差,隨機誤差服從統計規律,可以利用數理統計中闡明的法則去分析直接測量中的隨機誤差.為此 ,需引用它的兩個常用名詞.總體與個體 總體指所研究對象的全体,組成總體的每個單元就是個體.樣樣樣本本本 隨機地從總體中選取一部分個體來代表全体時,所選的個體部分就是樣本. (一 ).測定值的分布規律 1.頻率分布直方圖,均值與方差 樣本數據常用它的頻數,頻率分布表 ,頻率直方圖或均值與方差來表示其分布規律 .按一定規律分組后,統計出分布在各組內的數據個數,這個個數就是頻數;各組數據的頻數與樣本容量的比值,稱為組頻律 .進而從數據的最小組到數據的最大組計算纍加頻數和累積頻率.將這些數據列成表,就是頻數 ,頻率分布表 .如樣品容量趨于無窮大,那么測量值將連續地充滿數軸的某一區間,各組頻率接近某一定值,此值即為概率 .此時 ,頻率的直方圖將變為光滑的曲線,稱為分布 (概率 )密度曲線 ,如表示成函數 ,就稱為分布 (概率 )密度函數 .對累積頻率分布圖也一樣,樣品容量趨于無窮大時,也變成光滑曲線,稱為經驗分布曲線 ,表達成函數 ,就稱為經驗分布函數.對不同的測量對象在等精度的條件下進行大量試驗,通過對測量值的統計和分析,繪製了大量的直方圖后發現:樣本容量足夠大時,最終的分布 (概率 )密度曲線的形狀有一個共同的規律,即都有一個落在測量值散布區間中心的鋒值,各個分布 (概率 )密度曲線的差异在于密集程度不同,有的比較集中在中心部分,有的卻不集中 ,數據分散度很大.為了評定測量數據的密集程度,使用兩個常用參數.測量誤差與測量誤差與 CPKCPK2(1).樣本平均值 把樣本數據的平均值作為樣本分布的中心,即樣本所有個體之和與樣本容量的商.即(1-1)式中 x1,x2,x3為樣本數據 .(2).樣本方差 樣本方差就是樣本各個體與樣本平均值之差的平方和,與樣本容量減一的商.即 (1-2) 它反映了樣本數據的分散度,其值越大 ,表示數據越分散;其值越小 ,表示數據越集中.2.數據總體的正態分布 實踐證明 ,許多試驗數據的概率分布遵循正態分布規律.正態分布是連續性隨機變量的一種理論分布,根据隨機誤差的性質,可以推導出正態分布的分布 (概率 )密度函數為 (1-3) 式中 x 試驗數據的取值(測量值 );m 被測量的真值 ; 正態分布數據的總體的標準差.圖1-4是函數 P(X)的圖形 ,稱為正態分布曲線.由式 (1-3)可知 ,只要參數m和已知 ,曲線就可以确定,所以m和是決定正態分布的兩個特征參數.在概率論中 ,它們都是隨机變量的數字特征.m表示隨机變量的集中位置,則表示隨机變量的分散程度,越大 ,數据越分散 . 四四 . . C CP PK KC C P PK K包括兩個方面 ,即C CP P(Precise Control)與C CA A(Accurate Control).CA是指測量值的准确度,也就是距离標準值的遠近程度;CP是指測量值的精密度,即在某一部位的密集程度.按規定 ,我們一般取3(有時 ,我們稱其為极限誤差,此時置信度為99.7%,在CPK表格中計算CP時所取值為6)為標準 .有的時候 ,為了提高良品率,我們也可以取6為標準 .對于CPK的計算方法是在 (上限 -平均值 )/3和 (平均值 -下限 )/3中取一較小值 ;CP的計算方法是 (正公差 -負公差 )/6.測CPK時 ,一般要待成型穩定后 ,取連續成型出來的 32個樣品 .有的時候 ,也可以不連續取樣,例如當某些產品外觀不合格時,一定要當時淘汰,不能選中來進行CPK的測量 .測量結果只有當CPK值不小于1.33時所做產品才算合格.否則 ,我們必須找出發生這种現象的原因,分析原因時 ,可從人 ,模具和設備 (注射機台 )著手 .找到原因后 ,并針對這些原因采取相應的對策與措施,來改善這種現象,而且只有當某种產品的CPK值合格時 ,才能進行量產 (排除某些特採的情況).
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