作者 赵慧娟 武晔卿 西安铁路信号有限责任公司(陕西 西安 710048)
摘要：本文研讨的意图是在信号设备查验中引进测验数据核算剖析，深度发掘抽样数据后边潜藏的产品规划和工艺危险。信号设备检测查验时，即便产品抽样测验数据合格，产品中仍然会存在着规划、批产进程质量的危险问题。而剖析抽样数据时，正常状况下，同一批次产品的同一技能目标，或产品同一目标的屡次测验成果，汇总后数据散布应契合特定的正态散布。当不契合时，其散布差错的趋势将会暴露出产品的各类危险问题。本文就在核算剖析理论基础上，经过SPC(核算进程操控，Statistics Procedure Control)和SDA (Statistics Data Analysis)，结合实践项目，经过实践中的数据剖析成果，发现了一些规划和出产进程中曩昔未曾发现的一些危险问题。
0 导言
信号产品零部件的入厂查验，尤其是大批量产品的入厂查验，通常状况下，由于工作量和时刻的限制，只能选用抽样查验的办法;最常见的办法是挑选抽样查验计划，进行随机抽样，然后开端参数测验，再将每一台的测验成果与预期规划性能目标比照，然后依据抽样计划中的合格判据，承认是否批次经过查验仍是拒收。实践上，这种形似合理的抽样查验办法里，即便查验合格，也蕴藏着潜在的危险问题。
可靠性办理里有一句经典提法“改动=不行靠”，这也是某些信号产品供货商甘愿在辅佐功能上不满足用户也不愿意晋级或许更新已有的老练产品的原因，由于他们很清楚，现已定型的规划计划、安稳的加工工艺、不变的出产场所环境、长时刻娴熟运用的老练出产工具和辅材，一旦发生细小的改动，都有或许引进潜在的危险要素，而这些要素就有或许在特定的现场使用环境下导致失效。假如供货商由于种种原因，出现了如器材类型、批次、出产场所改动或许加工工艺改动、出厂反常挑选等要素，而整机厂商却没有发现，则简单由于这些改动而发生潜在危险，导致某些使用环节毛病率的反常增高。比方某条地铁选用某厂家的老练产品(计轴产品)，榜首批所供产品注册运营后一向很安稳，第二批在注册一个月内就频频地出现同一种毛病，最终发现是由于第二批板卡中某一个器材替换了供货商导致。
也就是由于如上的原因，对零部件、器材的质量操控就成为了一个至关重要的课题。选用什么样的检测办法，能较好地发现供货商处或许发生的许多不安稳问题呢?单靠逐个查验耗时耗力，并且乃至出现单个查验都没发现问题，实践却有危险存在的现象。而处理此问题的有用办法之一便是核算学。
正常出产条件下出产出来的质量安稳产品，对其任一参数的丈量成果均应契合正态散布，其原因是每个零部件的出产之间都是彼此独立的，检测也是独立的，这种特征的状态参数便契合正态散布。在正态散布里(如图1，本文后续一切示例均以答应差错±5%为例)，μ是正态散布的方位参数，描绘正态散布的会集趋势方位。而σ描绘离散程度，是正态散布的形状参数，σ越大，数据散布越涣散，曲线越扁平;σ越小，数据散布越会集，曲线越瘦高。μ±1σ规模内的散布概率是68.3%，μ±2σ规模内的散布概率是95.4%，μ±3σ规模内的散布概率是99.73%。
依据“小概率事情”和“假设查验”的思维，“小概率事情”通常指发生概率 < 5%的事情，以为在一次实验中该事情是几乎不或许发生的。由此可见随机变量X落在(μ-3σ，μ+3σ)以外的概率 < 5%，在实践中常以为相应的事情是不会发生的，基本上能够把区间(μ-3σ，μ+3σ)看作是随机变量X实践或许的取值区间，这称之为正态散布的“3σ”准则。也就是说，正常产品的实践丈量成果，有必要落在规划所答应的规模(μ-3σ，μ+3σ)之内。
因而，应结合抽样查验计划，选取适宜的样本数量，依据实践的检测数据，展开核算剖析。下面结合一些数据图形，剖析或许出现差错的原因。
1 共同性变差的正态散布趋势图
假如(图1)是规划或质控所需求的规范正态散布图方式，则在实践工作中，会有一种如(图2)的散布图方式，中心点虽没漂移，但数据散布显着发散了。
关于规划进程测验出来的单一台设备数据出现这种状况，主要是随机差错影响导致，一般来自于布线、布局，例如施工进程中传感器的电缆安置不契合施工工艺，信号电缆和电源电缆同沟放置，电源的开关频率搅扰串扰进入信号线，就简单构成相似丈量成果的随机差错;或许扩大电路的模拟信号接地与功率电路或操控数字电路选用了单点串联接地，也会发生相似现象。把引进随机搅扰的这些原因排除了，丈量数据散布图也会缩短变成(图1)的形状。
假如是供货商来料中出现相似改动的散布图，则是供货商有或许掉包货，有的供货商在自己的出产能力缺乏的时分，会收购或外协其他公司的物料来代替，任何两家的产品批次散布规则是很难彻底重合共同的。“改动=不行靠”，任何的改动都或许带来其它不行预知的负面要素，供货商的改动也归于此列。因而对此类物料应该拒收。假如承认该物料的确仍是原厂出产，则其质控出产办理出现了巨大的问题，应予责令整改方可继续供货。
2 共同性增强的正态散布趋势图
(图3)的散布图方式，中心点没有漂移，并且数据散布显着共同性变好了。假如这是对规划进程测验出来的单一台设备数据出现的状况，阐明规划的作用超出了预期，直接过关即可。
假如是供货商来料中出现相似改动的散布图，则要当心，不要由于质量变好就放行。要找出导致本批次忽然变好的原因。由于假如厂家的出产进程没有发生大的工艺改动，不会出现忽然显着变好的状况。假如是供货商掉包原材料，用了收购或外协其他公司的物料来代替，此批物料主张“拒收”。由于任何的改动都或许带来其它不行预知的负面要素，即便它在某些目标上变好，也不能掩盖其或许引进其他不知道危险的或许。假如承认该物料的确仍是原厂出产，则需搞清其质量提高的缘由，保证未引进或许导致危险的改动的前提下，能够接纳，但仍需盯梢一段时刻此物料在本厂出产制作、以及产品交给后的RAMS陈述，质量继续安稳后方可认可其改动。比方前面说到的某地铁出现的问题，替换板卡元器材后问题得以处理。
3 中心值偏移的正态散布趋势图
(图4)曲线的共同性程度与(图1)曲线类同，不同的是中心点显着漂移，假如是规划测验数据的剖析，则此问题归于稳态差错，问题来自于原理规划，在原理图中，经过工程核算，查找到影响此中心值偏移的器材参数，修订后则可将曲线平移成(图1)的形状, 方可为抱负规划。
假如是出产物料的数据核算剖析中发生的此曲线，标明该出产企业的质控水平没有问题，很或许是加工设备/工装、测验查验设备/工装、亦或某批次器材供货参数有误形成，不是出产系统问题，找到设备或原材料问题本源，该问题可方便的解决。
4 截取后的正态散布图
任何厂家出产的物料、任何设备丈量参数的核算散布成果，都应该是遵守正态散布的趋势图。假如供货时，收到的物料参数丈量核算中，出现如(图5 a)的趋势图，都是不正常的。正常的出产线下来的物料，散布图方式应该如(图5 b)，则(图5 b)中参数散布在两边虚线内的物料去了哪里?惯例的或许原因是厂家在出厂之前做了测验挑选除掉了。这种状况的物料能够收货，但需跟客户清晰，后续正式供货应长时刻照此办理，并用此核算图每次做进场检测和数据核算剖析予以监督。
在规划中的测验数据一般不会出现此种问题，假如有，也不是什么问题，一般是软件进行了挑选限制。仅仅是规划办法的问题，对成果没有阻碍。
5 双正态散布趋势的叠加图
任何安稳出产厂家的产品都应该是单一正态散布曲线，而(图6)趋势图曲线阐明该批次物料为两家出产、或为两条出产线出产、或影响该被测参数目标的零部件为两家供货商供货，且该两家供货商的货品不共同形成的。
也有或许是物料在仓库放置时刻较久，参数发生了漂移，最终供货的时分，被供货商将新旧物料混在了一同。假如没有超支，此类物料能够退让接纳，但要是参数超支了，则不行接受，应予退货处理。
以上剖析了同一种曲线在单台产品样机的测验数据剖析或批量供货物料的数据核算剖析中的成因和使用价值。在实践工作中，查验时，无论是单台研制样机的测验查验，仍是批次产品质控进程的共同性查验，即便在详细参数上与规范要求比照没有问题，但经过这种数据核算剖析办法，仍能够从中发现危险点，并能辅导提出详细的改善办法。
如下给出某信号设备外表中用到的稳压二极管的剖析办法。
某信号外表中，用到了一款原产于USA的稳压二极管，质量安稳性一向很好。后来由于本钱方面的考虑，做了物料国产化替换，替换后就出现了批次性质量问题，有约0.6%左右的击穿毛病概率。经过对两个厂家的物料取样各50只，进行参数测验的逐个比照，均未发现有超出数据手册的目标。经过了各种可靠性测验实验项目，也未发现器材质量问题。最终做了核算学剖析实验，散布图如下：
核算实验做了两个参数，一是经过调理稳压管上的VZ电压，使每只管子上的漏电流为坚持一个相同的值0.5 mA，然后记录下各管子在同一漏电流下的VZ值，核算散布图别离如(图7 A 国产高失效稳压二极管VZ参数散布图)和(图7 B USA产低失效稳压二极管VZ参数散布图)
由(图7)中剖析能够看出，USA产器材的正态散布趋势不完整，左边部分有部分边际参数值部涣散布空白，这是典型的挑选除掉的特征，阐明器材厂商出厂前做了挑选实验，除掉了部分其以为会比较简单失效的器材。
为做进一步验证承认此剖析成果，又对以上的两厂家的样本做了VZ=3 V时的漏电流参数散布测验剖析如(图8)。(图8 A)中的散布为近似正态散布，而USA产器材的漏电流散布图(图8 B)则出现右侧有部分边际参数值部涣散布空白，这仍是典型的挑选除掉的特征，再次承认了器材厂商出厂前做了挑选实验，除掉了部分其以为会比较简单失效的器材。
由以上剖析，则可找到使国产替换器材质量提高的一个研讨方向，即要求厂家在出厂前，也做相似的器材参数散布挑选，将Ileak固定值时的VZ边际值器材、VZ固定值时的Ileak边际值参数器材做挑选除掉，并适用几个批次，并坚持严密盯梢制品后的质量反应数据，假如0.6%的目标显着下降，则证明此办法有用可行。经实验验证，成果的确如此。
以上描绘了运用核算散布规则协助发现铁路信号设备中器材或模块、整机质量问题危险的办法，既适用于研制样机的质量剖析，也可用于出产进程的质量操控。
数理核算与概率论这门学科，与工程实践的结合，能够很好地协助咱们发现不少的问题，供给很好的技能决议计划思路和办理手法。由此也佐证了一句话，“数学是最美丽的言语，他与工程实践的结合将会带来质的提高”，十分值得继续发掘下去。
参考文献：
[1]GB/TB 3358.1-2009 核算学词汇及符号 榜首部分：一般核算术语与用于概率的术语
[2]GB/TB 3359.1-2009 数据的核算处理和解说 核算忍受区间的承认。
[3]戴树森,等可靠性实验及其核算剖析,北京 国防工业出版社,1995
本文来源于《电子产品世界》2018年第11期第64页，欢迎您写论文时引证，并注明出处。
