测量系统分析 --“量具R&R”
第一节
概述
测量数据的使用比以前更频繁﹑更广泛.例如,是否调整制造过程,现在普遍依据测量数据来决定.把测量数据或由它们计算出的一些统计量,与这一过程统计控制限值相比较,如果比较结果表明这一过程在统计控制之外,那么要做某种调整,否则,这一过程就允许运行而勿须调整.
测量数据的另外一个用途是确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系.例如,人们可以推测一模制塑料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采用所谓回归分析的统计方法进行研究.即比较关键尺寸的测量结果与浇注材料温度的测量结果.
应用以数据为基础的方法的益处,很大程度上决定于所用测量数据的质量.如果测量数据质量低,则这种方法的益处很可能低,类似地,如果测量数据的质量高,这一方法的益处也很可能高.
为了确保应用测量数据所得到的益处大于它们所花的费用,就必须把注意力集中在数据的质量上.
测量数据的质量
测量数据质量与稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性有关.
例如,假定用在稳定条件下运行的某测量系统,得到某一特性的多次测量结果.如果数据的质量会很低,以致这些数据是无用的. ,那么可以说这些测量数据的质量“高”,类似地,如果一些或全部测量结果“远离”标准值,那么可以说这些数据的质量“低”.
低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大.例如,测量某容器内的流体的容积,使用的测量系统可能对它周围的环境温度敏感,在这种情况下,数据的变差可能由于其体积的变化或周围温度的变化,使得解释这些数据更困难.因些这一测量系统是不太合乎需要的.
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. 如果这种交互作用产生太大的变差,那么数据的质量会很低,以致这些数据是无用的. 例如,一个具有大量变差的测量系统,用来分析一个制造过程,可能是不恰当的,因为这一测量系统的变差,可能会掩盖制造过程中的变差.
深沟球摩擦力矩的准确计算，要考虑四个不同导致摩擦的因素：
M＝Mrr+Msl+Mseal+Mdrag
M=总摩擦力矩 N.mm
Mrr=滚动摩擦力矩 N.mm
Msl=滑动摩擦力矩 N.mm
Mseal=密封件的摩擦力矩 N.mm
Mdrag=由于拖曳损失、涡流和飞溅等导致的摩擦力矩 N.mm
——滚动摩擦力矩
Grr：根据给定条件计算该变量：轴承平均直径 dm=0.5(D+d) 径向载荷Fr 轴向载荷Fa
Grr的值可以根据表1中给出的公式计算，几何常数R则可从表2中找到，Fr和Fa不管方向，只取正值
R1＝0.00000037R2＝1.7Fa=0时，Grr =0.610205254#DIV/0!
v：润滑剂在工作温度的运动粘度，对于脂润滑，则为基础油的粘度 n：转速 810 r/min当Fa=0时，Mrr=N.mm
当Fa>0时，Mrr=N.mm
——滑动摩擦力矩
Gsl：根据给定条件计算该变量：轴承平均直径 dm=0.5(D+d)
径向载荷Fr
轴向载荷Fa usl:滑动摩擦系数，当润滑条件良好，可取以下值：0.05(矿物油)；0.04(合成油)；0.1(以传动液润滑)Gsl的值可根据表1中给出的公式计算，几何常数S则可从表2中找到
S1=0.00284S2=92.8当Fa=0时，Msl=152.7N.mm
当Fa>0时，Msl=#DIV/0!N.mm
——密封件摩擦力矩Mseal=Ksldsβ+Ks2Mrr=Grr(vn)0.6
Fa>0时，Grr =
轴承额537.73
#DIV/0!
Msl=GsluslKsl：根据轴承类型而定的常数，查表30.028
ds：轴承肩部直径，98.3
β：根据轴承和密封圈类型而定的指数，表3可查：
Ks2：根据轴承和密封圈类型而定的常数，表3可查：
Mseal=853.93N.mm
——拖曳导致的摩擦力矩
Vm：拖曳损失变量，是H和dm的函数，查图2：Vm＝
Kball:球轴承常数：
irw＝球列数：
Kz＝单列和双列球轴承常数
量具重复性与再现性分析：GR&R 是用来检定检测产品的人员是否具备识别产品特性的能力，正常的产品是否会误判，不正常的产品是否会漏判，也就是检定“检测系统是否正常”的一个工具。 GR&R是研究重复性和再现性的，是计量型分析。
1．简称：重复性（EV）(equipment variance)设备偏差、（再现性AV）(appriser variance)人員偏差、产品偏差（PV）(products variance),
2．重复性（Repeatability）：重复性是用本方法在正常和正确操作情况下，由同一操作人员，在同一实验室内，使用同一仪器，并在短期内，对相同试样所作多个单次测试结果，在95％概率水平两个独立测试结果的最大差值。 在中国仪器中当测量条件是在以下4个状况下实验时，相同的待测量的测量结果有一致性的称为重复性，4个条件如下： a、相同的测量环境 b、相同的测量仪器及在相同的条件下使用 c、相同的位置 d、在短时间内的重复
3．再现性（Reproducibility）是指两个不同的实验室对同一物料进行测定两个分析结果接近的程度.再现性的值总是大于或等于重复性,因为再现性的测量结果把重复性引起的偏差考虑进去了。 在很多实际工作中，最重要的再现性指由不同操作者、采用相同的方法、仪器，在相同的环境条件下，检测同一被测物的重复检测结果之间的一致性，即检测条件的改变只限于操作者的改变。也就是说别人用你说的方法和仪器也能做出同样的结果来，这就是试验的再现性。当然，这样的试验就叫做再现性实验。 4.测量结果的重复性：是指“在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性”。上述定义中的“一致性”是定量的，可以用重复性条件下对同一量进行多次测量所得结果的分散性来表示。而表示测量结果分散性的量，最为常用的是实验标准。 重复性条件。质言之，就是在尽量相同的条件下，包括程序、人员、仪器、环境等，以及尽量短的时间间隔内完成重复测量任务。这里的“短时间”可理解为:保证前四个条件相同或保持不变的时间段，它主要取决于人员的素质、仪器的性能以及对各种影响量的监控。从数理统计和数据处理的角度来看，在这段时间内测量应处于统计控制状态，即符合统计规律的随机状态。通俗地说，它是测量处于正常状态的时间间隔。重复观测中的变动性，正是由于各种影响量不能完全保持恒定而引起的。重复性标准差有时也称为组内标准差。
GRR计算方法参考
GRR（Gage R&R）是用于评估测量系统能力的一种方法。它是一种能够衡量测量设备和测量操作员之间的变异性的指标。GRR测试可以帮助制造商在过程控制或产品开发过程中选择合适的测量设备和操作员，并评估测量系统的稳定性和可靠性。
1.随机化试验设计
在进行GRR测试之前，首先需要使用随机化试验设计来确定测量系统的相关因素。这样可以将变异性的源头随机分配到每个因素中，以便有效地评估它们的影响。
2.方差分析（ANOVA）
一旦完成随机化试验设计，就可以进行方差分析来估计每个因素的变异性和相对影响。通过方差分析，可以将整体测量系统的变异性分解为几个组成部分，从而了解每个因素对总体变异性的贡献程度。
3.测量系统的变异性计算
在进行GRR测试时，需要计算两个主要的变异性指标：测量系统的变异性（GR）和关于产品变异性的变异性（RR）。
- 测量系统的变异性（GR）：可以通过计算总变异性减去产品变异性来得到。总变异性由三个因素构成：设备（Equipment）的变异性、操作员（Operator）的变异性和它们的交互影响（Equipment x Operator）的变异性。 -关于产品变异性的变异性（RR）：评估了测量操作员测量同一产品时的变异性。RR是由操作员的变异性和操作员与产品之间的交互影响组成的。
4.GRR计算
有几种不同的方法可以计算GRR指标
- Gage R&R（%）：即GRR的百分比。可以通过计算GR和RR的比值，并乘以100来计算。GRR（%）越低，说明测量系统的稳定性和可靠性越高。
- Gage R&R（Value）：以测量单位为单位的GRR值。可以通过计算GR和RR之和来得到。
5.结果解读和改进措施
根据GRR测试的结果，可以对测量系统的稳定性和可靠性进行评估。较低的GRR值表示测量系统的可靠性较高，并且对测量结果的变异性贡献较小。如果GRR值较高，说明测量系统存在问题，需要采取相应的改进措施，例如更换测量设备、培训操作员等。
