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自相关过程的统计过程控制方法研究

传统的统计过程控制理论基于数据统计独立的假设,而在有些实际生产过程中,采集到的数据往往会存在自相关。当存在数据自相关现象时,传统的统计过程控制理论将失效。本文首先介绍了自相关过程的特点和识别、统计过程控制中的过程能力分析和控制图方法的基础理论和知识。当过程观测值符合AR⑴型自相关模型时,给出了计算过程能力指数的方法。当过程存在趋势项时,可能将统计受控状态的过程误判为存在异因。考虑到趋势项的影响,将刀具磨损过程的总变异进行分解,以区分不同的变异来源,并计算出相应的能力指数。另外,还给出了平稳自相关过程C_p和C_(pk)的区间估计。当过程存在自相关时,若仍采用常规控制图,将导致产生虚发警报。在过程测量值可以用AR(2)模型拟合时,本文修正了X|- - s控制图的控制界限。另外,基于样本自相关函数,改进了常规控制图的控制界限,使之适用于所有的平稳自相关过程。通过计算自相关过程X|-控制图的第一类和第二类风险,对失效机制符合韦布尔分布  (本文共138页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

面向未知自相关过程的控制图设计

“工业4.0”掀起新一轮的工业竞争,产品质量问题备受关注。应用控制图对产品过程进行监控、对异常状态进行及时报警,对于提高产品质量、降低企业损失等方面都有着巨大作用。随着科技的进步,自动化生产过程在工业生产中越发普及,同时生产过程也日趋复杂化,越来越多的生产中伴随着未知的自相关过程发生。因而,针对未知自相关过程进行新的控制图的设计具备重要意义。论文研究方向主要起源于两个生产案例的实际需求,从而引发出对同一类型的问题的探讨。在过去已有的的控制图的理论研究基础之上、结合过去的自相关过程的监控方法以及过去的自相关控制图的应用场景,对新技术发展背景下的针对未知自相关模型且缺乏大量历史数据的生产过程的监控进行探究。并且通过数值仿真实验和实例验证,证明了针对未知自相关过程的控制图的有效性,对现实生产具有指导意义。首先,本文对此次研究方向的背景与意义进行了详细介绍。介绍了与本次论文研究课题相关的国内外的文献,其中包括了应用于小批量、小规模生产场...  (本文共95页) 本文目录 | 阅读全文>>

昆明理工大学
昆明理工大学

基于随机森林的二元自相关过程质量异常识别

传统多元控制图能够有效监测多元过程异常,但存在无法辨别具体发生异常的质量特性变量的局限性。此外,随着生产节拍加快和自动化数据采集技术的应用,采集的过程质量特性值序列容易呈现自相关性,违背了多元控制图对观测值独立同分布的基本假设,会导致严重的虚报或漏报情况发生。针对多元自相关过程控制问题,众多学者引入人工智能领域中的机器学习方法,通过模式识别方式来探测与辨别过程异常成为近年的研究热点。相较于多元控制图,机器学习方法不受统计假设限制,能够很好应对过程质量特性值的自相关性问题,且在使用中不需要人员介入,有希望成为实现过程质量监测自动化和智能化的有效途径。在前人研究的基础之上,鉴于RF具有调参少、训练效率高、容错性好、不易过拟合等优点,本文将随机森林(RF)这一较为新颖的机器学习方法引入多元自相关过程控制领域,研究其对过程质量异常的识别方法和性能,主要做了如下工作:1)探究了多元自相关过程的特性,以二元自相关过程(一个典型的多元自相关过...  (本文共90页) 本文目录 | 阅读全文>>

《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2016年03期
内蒙古农业大学学报(自然科学版)

基于支持向量机的多元自相关过程在线监控与诊断研究

随着现代数据采集系统在生产中的应用,通常需要同时监控多个相关的过程变量,并且在化工等生产过程中,多元过程数据还会呈现自相关。已有的多元自相关过程控制方法大多仅能检出过程偏移却无法诊断...  (本文共6页) 阅读全文>>

江南大学
江南大学

自相关过程的统计监测及控制

企业全球化市场的成功取决于质量。一贯生产高质量产品的企业将在市场竞争中赢得胜利,而忽视质量的企业最终将难逃失败的厄运。其实企业并非有意生产低质量产品。低质量产品通常是由生产的某个过程阶段的某个变差所引起。因此产品质量的好坏取决于对生产过程的控制能力。这也是统计过程控制(SPC)的来源。SPC是统计质量控制(SQC)的重要工具。它主要运用相关的统计方法(如控制图等)对过程各阶段进行监控与诊断,对过程异常波动提出预警,为质量管理提供信息和依据,从而及时采取措施,消除异常,保证产品质量。但常见的传统控制图仅适用于正态独立同分布过程,然而由于现代制造环境中操作人员、机器设备、测量方法等因素往往导致过程输出存在不同程度的相关性。因此针对自相关过程的监控,本文做了以下几个方面的工作:首先,对传统的EWMA控制图进行了改进。针对自相关过程,对EWMA控制图统计量的方差进行重新估算,对控制线进行相应调整,从而实现对自相关过程的监控。并将改进后的...  (本文共53页) 本文目录 | 阅读全文>>

天津大学
天津大学

自相关过程控制方法研究

传统的统计过程控制(SPC)技术使用的前提是数据独立同分布,不适用于实际存在的大量具有自相关特性的数据过程。因此,使用传统的统计控制技术来检测过程变异的方法在实际中并不可行。运用传统的休哈特控制图控制自相关过程,会出现大量的虚发警报,作出错误的判断,给质量管理、质量控制工作带来严重误导,控制图的使用效果大为减低,丧失监控过程的作用,于是迫切需要一种像统计过程控制技术一样的方法来监控具有自相关性的过程参数。因为数据独立并不是神经网络技术工作原理的前提,于是神经网络成为一种潜在的识别自相关过程参数偏移的工具。本文使用基于时间序列模型的残差控制图对AR(1)模型产生的具有不同自相关系数、表征不同过程偏移量的仿真数据进行控制,之后用BP神经网络和SOM神经网络对同样的数据进行过程识别,对比了不同方法的特点。最后,本文提供一简单案例,将几种方法应用于实际化工生产中获得的具有自相关性的数据。本文计算的结果可以发现,残差控制图简单易用,但有很...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>