
- •Методические указания к практическим занятиям по курсу: «сертификация услуг по то и р атс» Составители:
- •Содержание
- •Оценка вероятностей ошибок первого и второго рода при контроле параметров безопасности атс
- •Выбор средств технической диагностики атс
- •Выбор средств метрологической аттестации мотор-тестеров.
- •Разработка метрологического обеспечения системы косвенного многопараметрического контроля технического состояния двигателей внутреннего сгорания при стендовых испытаниях.
- •Контроль технологического процесса то и р атс при сертификационных испытаниях Контрольные карты. Общие сведения
- •Расчет параметров контрольных карт Шухарта Контрольная карта Шухарта средних значений для количественных данных по гост р 50779.42-99
- •Контрольная карта Шухарта стандартных отклонений для количественных данных по гост р 50779.42-99
- •Контрольная карта Шухарта по альтернативному признаку. P – карта.
- •Контрольная карта арифметического среднего
- •Приемочная контрольная карта по гост р 50779.43-99
- •Расчет вероятности годности производимой продукции
- •Контроль изделия по количественному признаку. Риски поставщика и потребителя
- •Риск поставщика
- •Риск потребителя
- •Приемочный контроль качества по количественному признаку
- •Контроль поставщика
- •Контроль потребителя
- •Двухсторонний контроль. Условие применимости двухстороннего контроля
- •Приемочный контроль по альтернативному признаку
- •Последовательный выборочный контроль
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
Контрольная карта Шухарта по альтернативному признаку. P – карта.
Как уже было сказано выше, альтернативные данные не связаны с результатами измерений, представленными в виде числовых значений. Альтернативные данные представляют собой бинарный код, в котором, например, единице сопоставлено состояние годности контролируемого изделия, а нулю – состояние брака. Такое кодирование позволяет описывать ситуации, когда контроль производится по качественным признакам без применения измерительных приборов и вывод о состоянии изделия ограничивается выводом типа годное-брак. К альтернативному контролю приходим и при контроле изделий, имеющих несколько измеряемых разнотипных параметров качества, когда в конечном счете нас интересует годны ли все измеренные параметры или хотя бы один из них не укладывается в допуск по техническим условиям и поэтому все изделие следует считать бракованным. И наконец еще один вариант контроля, когда он производится с использованием калибров, что характерно в особенности для механообрабатывающего производства.
Наиболее распространенной картой контроля по альтернативному признаку является P- карта Шухарта. Алгоритм действия этой карты (ГОСТ Р 50.1.018-98) состоит в следующем. Определяется минимальное число контролируемых объектов в выборках n (в качестве объекта может выступать отдельное изделие или совокупность изделий, которым в результате контроля сопоставляется вывод годное-брак). По каждой выборке (подгруппе) находится относительная доля брака p=m/n, где m – число бракованных объектов, зарегистрированных в выборке. Эти относительные доли наносятся на КК и сравниваются с имеющимися на карте контрольными границами. Выход очередной точки за верхнюю контрольную границу означает разладку процесса, выход за нижнюю границу КК сигнализирует об улучшении ТП и возможности зафиксировать процесс в этом новом состоянии.
Минимально необходимое число объектов в выборке n находится из условия, что ожидаемое среднее количество бракованных объектов в выборках (подгруппах) должно быть не меньше пяти (ГОСТ Р 50.1.018-98). Отсюда следует
.
(4.30)
Отметим, что выполнение этого условия может привести к необходимости использования весьма значительных объемов выборок, для построения контрольной карты. Так, при ожидаемой вероятности брака процесса p=0,01 требуемый объем выборки n=500.
Рассмотрим расчет границ P-карты
Шухарта. Предположим, что вероятность
брака анализируемых объектов
известна
(известна точность оборудования,
параметров комплектующих и материалов,
имеется обширная статистика о случаях
брака ТП). Предположим также, что объемы
выборок одинаковы. В этом случае
центральная линия КК
.
(4.31)
Для нахождения верхней и нижней границ КК положим, что число наблюдаемых случаев брака m укладывается в схему независимых испытаний и подчиняется биномиальному закону распределения (2.27)
.
(4.32)
Здесь
обозначает
вероятность брака объекта контроля. В
соответствии с биномиальным законом
распределения среднее значение
числа бракованных единиц продукции
вычисляется
по формуле
,
(4.33)
дисперсия – по формуле
.
(4.34)
С учетом трех последних соотношений найдем среднее значение и дисперсию статистики m/n, используемой в КК. Очевидно, что
.
(4.35)
Из (4.33) и (4.34)
,
(4.36)
.
(4.37)
Отсюда следуют соотношения для расчета границ КК
,
(4.38)
.
(4.39)
При неизвестной вероятности брака
объектов контроля в выражениях для
контрольных границ (4.31),
(4.38),
(4.39). следует заменить точные
значения вероятностей брака
на
их оценки
,
полученные в результате анализа процесса
на заведомо стабильном интервале работы.
В остальном вид указанных соотношений
остается без изменений. В результате
формулы для расчета контрольных границ
принимают вид
,
(4.40)
,
(4.41)
.
(4.42)
При
выводе соотношений для расчета границ
КК
предполагалось, что объемы анализируемых
выборок (подгрупп) одинаковы. В реальных
условиях это не всегда достижимо. В
связи с этим в ГОСТ 50779.42-99 приведен
алгоритм P – карты,
учитывающий, что объемы выборок в
подгруппах могут быть разными. В этом
случае правила формирования границ КК
(4.38),
(4.39),
(4.41),
(4.42) остаются прежними, но
эти границы не остаются постоянными
для всей КК,
а вычисляются отдельно для каждой
выборки (подгруппы). Если объем подгрупп
меняется несущественно, то ограничиваются
одним набором границ, основанном на
среднем объеме подгруппы. Для практических
целей достаточно, если объемы подгрупп
находятся в пределах
от
целевого объема подгруппы. Альтернативный
вариант для ситуаций, в которых объем
группы меняется существенно, - использование
нормированных переменных. Например,
вместо значений P на карту
наносят нормированные значения
(4.43)
или
.
(4.44)
Очевидно, что для этих новых координат центральная линия и контрольные границы остаются постоянными и равными соответственно
,
(4.45)
,
(4.46)
.
(4.47)
На рис.4.3 приведен пример выполнения P карты для некоторого процесса, находящегося в статистически устойчивом состоянии.
Рисунок 4.3 P- карта Шухарта для альтернативных данных