控制图的基本原理(共7页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上控制图的基本原理质量特性数据具有波动性,在没有进行观察或测量时,一般是未知的,但其又具有规律性,它是在一定的范围内波动的,所以它是随机变量。一、正态分布如果随机变量受大量独立的偶然因素影响,而每一种因素的作用又均匀而微小,即没有一项因素起特别突出的影响,则随机变量将服从正态分布。正态分布是连续型随机变量最常见的一种分布。它是由高斯从误差研究中得出的一种分布,所以也称高斯分布。随机变量服从正态分布的例子很多。一般来说,在生产条件不变的前提下,产品的许多量度,如零件的尺寸、材料的抗拉强度、疲劳强度、邮件的内部处理时长、随机测量误差等等都是如此。定义 若随机变量的概率密度函
2、数为:则称的分布为正态分布,记为 。正态分布的概率密度函数如图51所示。图5-l 正态分布概率密度曲线从图中我们叫以看出正态分布有如下性质:(1)曲线是对称的,对称轴是x=;(2)曲线是单峰函数,当x=时取得最大值;(3)当曲时,曲线以x轴为渐近线;(4)在处,为正态分布曲线的拐点;(5)曲线与x轴围成的面积为1。另外,正态分布的数字特征值为:平均值标准偏差数字特征值的意义:平均值规定了图形所在的位置。根据正态分布的性质,在x=处,曲线左右对称且为其峰值点。标准偏差,规定了图形的形状。图5-2给出了3个不同的值时正态分布密度曲线。当小时,各数据较多地集中于值附近,曲线就较“高”和“瘦”;当大时
3、,数据向值附近集中的程度就差,曲线的形状就比较“矮”和“胖”。这说明正态分布的形状由的大小来决定。在质量管理中,反映了质量的好坏,越小,质量的一致性越好。图5-2 大小不同时的正态分布在正态分布概率密度函数曲线下,介于坐标,间的面积,分别占总面积的58.26%,95.45%,99.73%和99.99%。它们相应的几何意义如图5-3听示。图5-3 各种概率分布的几何意义二、控制图的轮廓线控制图是画有控制界限的一种图表。如图5-4所示。通过它可以看出质量变动的情况及趋势,以便找出影响质量变动的原因,然后予以解决。图5-4 控制图我们已经知道:在正态分布的基本性质中,质量特性数据落在3范围内的概率为
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