小批量生产过程VSI控制图经济设计

本文设计了一种面向小批量生产过程的变抽样区间(variable sample interval, VSI)控制图.根据参数的变化情况,变参数(variable parameter, VP)控制图被分为包括VSI控制图在内的几种不同类型的控制图.在带来成本节省的同时, VP控制图也增加了操作的复杂性; 综合考虑成本节省和操作复杂性, VSI控制图被证明是最有效的一种控制图.经济设计控制图的核心是成本的最优化,传统经济图在设计时,没有考虑扰动发生的时刻对成本的影响. 本文对过程状态进行重新划分,考虑了扰动发生的不同时刻对过程成本的影响;利用马尔科夫链和贝叶斯理论,构造了抽样区间随过程信息更新而变化的动态控制图. 仿真结果表明:相比于已有的VSI控制图,本文设计的控制图更具有成本优势,因此具有更大的实用价值.     

面向小批量生产过程的多变量贝叶斯控制图

针对多维数据的贝叶斯更新难题,首先利用变量转换将多变量的贝叶斯更新公式转变为单变量更新公式.在对过程状态进行重新划分的基础上,利用马尔科夫链分别构造了不同情形下的贝叶斯过程状态转移矩阵,区分了扰动发生的不同时刻对于成本函数的影响.利用迭代的思想构造了过程的成本函数,在此基础上最终构造了面向小批量生产过程的多变量控制图优化模型.仿真结果表明,相比于已有的多变量控制图,本文设计的控制图可以有效地降低过程成本,因此具有更大的实用价值.     

基于决策图贝叶斯网络的混沌优化算法

提出一种基于决策图贝叶斯网络的混沌优化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到混沌遗传算法中,通过构造和学习网络来替代传统遗传算法中的交叉重组和变异等遗传算子,避免了对大量控制参数和遗传算子的人工选择和重要构造块的破坏.同时,通过在决策图贝叶斯网络中引入混沌操作,对部分个体进行启发式变异,能有效提高群体多样性,避免早熟或局部收敛.仿真结果表明,提出的算法比改进前的决策图贝叶斯优化算法和混沌遗传算法均有更快的收敛速度,较强的鲁棒性.     

基于贝叶斯估计的威布尔更新过程统计控制

针对威布尔更新过程,考虑威布尔分布形状参数偏移的探测问题以及实际中样本数据较少的问题,结合贝叶斯理论,设计了Bayesian-Beta控制图,给出了控制图的设计方法、监控程序和参数的贝叶斯估计方法.使用控制图的平均运行链长的均值AARL(average of the average run length)和标准差SDARL(standard deviation of the average run length)分析了参数估计对所设计的控制图性能的影响,结果表明Bayesian-Beta控制图受参数估计的影响小,对过程偏移具有较好的探测能力.     

基于贝叶斯网络的故障树分析

文章简要阐述了贝叶斯网络的构造原理和网络信念的传播与更新,并详细说明了故障树向贝叶斯网络转化的过程,主要包括结点与事件的映射关系和联接强度与逻辑门的映射关系.最后通过一个实例说明了故障树向贝叶斯网络的转化过程,并对二者的推理功能进行了比较.     

与庄共舞对证券市场的影响分析

针对庄家内幕交易的偏好,从交易动机上加以规避,同时基于贝叶斯信念更新,构建了一个理性预期均衡模型,探讨与庄共舞的逻辑机理及其对市场质量的影响,并且引入信息获取成本,分析信息市场均衡.结论显示价格的信息含量与庄家订单中的噪声负相关,资本成本与庄家的意愿订单和其订单中的噪声负相关,信息市场存在内点均衡和角点均衡两种状态.此外给出了庄家参与交易和市场中存在与庄共舞现象的充分条件.     

随机飘移下变抽样区间图的设计

利用质量控制图监督生产过程时,通常每隔固定时间从过程中抽取固定容量的样本,具有动态特性的控制图比传统静态图能更快地发现过程变化.假定过程均值的飘移服从某种连续概率分布下设计了变抽样区间图,计算了其统计性质和质量损失,并与传统休哈特图作了比较.结果显示,从整体表现上,变抽样区间图显著地优于休哈特图.本文的目标是从统计性质和经济成本2个角度显示变抽样区间图相对于传统休哈特图的优势所在,帮助决策者选择表现更好的控制图.     

航天器控制过程中离散事件动态控制策略研究

对离散事件系统动态控制理论进行了阐述,对航天飞行器控制过程进行了分析研究,指出了航天器控制过程中包含了一系列的离散事件,具有离散事件动态控制的特性,是一种广义的离散事件系统控制.测控专家和测控人员共同完成对整个航天器测控过程的分析判断,提出相应的控制策略,实施对航天器系统的控制.在此基础上,根据广义情况下离散事件动态控制的特点,提出了一种适用于航天器控制过程的离散事件动态控制模型,指出了此模型在航天器控制过程中应用的优点,并进一步指出广义离散事件系统动态控制模型可以应用于其它相关领域.     

一种面向成本预测控制的方法研究

成本控制是现代成本管理工作的重要环节,目前成本控制中所分析的信息受财务会计指标的影响,成本控制活动是以会计期间为分析间隔期的,这影响了成本控制的及时性和成本控制系统的有效性.针对成本控制中存在的问题,本文尝试将工程领域的预测控制思想引入成本控制,以小波神经网络作为模型预测算法,CUSUM控制图作为成本预测控制律,建立了成本预测控制模型.该模型有别于传统的成本控制方法,是对成本控制理论的创新性尝试.     

基于支持向量机的无参时变过程控制方法研究

为了提高时变生产过程的监控性能,提出了基于支持向量机的时变控制图,能够根据生产过程的变化及时更新分类器模型和控制界限,并根据第二阶段的数据构建动态分类边界,以实现对时变生产过程进行有效监控.同时通过添加时间权重因子和停止更新准则,实现对模型更新速度和更新区域的调节,使所提的时变控制图能够适应不同的时变模式.最后,通过模拟数据和青霉素发酵数据进行验证,验证所提的时变控制图性能优于传统控制图.     

正态过程下满足多重约束的CSP-2和Spk集成过程控制方案

单一过程控制工具只能满足一种约束需求,如连续抽样检验(CSP)方案只能满足质量约束,但生产过程控制需要同时满足多种约束需求.为同时满足质量、成本、第一类风险和第二类风险四种约束需求,提出CSP-2 (放宽的单水平连续抽样方案)和Spk(过程良率指数)集成过程控制方案.指出将检验成本转化为极限检验数的转化思路.发现了满足质量和成本约束的唯一可行的CSP-2等值面方案.建立了基于Spk估计精确分布的风险控制方案.集成控制方案运行时,CSP-2和Spk分别利用检验数据的计数信息和计量信息驱动方案运行.与CSP-2独立运行时相比,检验工作量没有增加.四种约束和集成控制方案参数之间一一对应.与传统CSP-2方案相比,各种约束需求下集成控制方案都获得了明显较好的接收曲线.     

基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法

针对产品可靠性增长试验过程中试验样本量少这一特点,提出一种基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法。利用顺序Dirichlet分布的统计特性,对产品可靠性增长试验过程中的专家信息进行规范化描述,并在Bayes试验鉴定框架下作为验前信息给出其验前分布的确定方法,以及产品可靠性增长过程中各试验阶段产品可靠性的评估方法。通过综合考虑产品各试验阶段的历史信息,主观信息和客观信息等多种信息形式,解决了小样本情况下产品可靠性增长试验性能指标的评估问题。     

Study of testability measurement method for equipment based on Bayesian network model

To analyze and evaluate the testability design of equipment, a testability analysis method based on Bayesian network inference model is proposed in the paper. The model can adequately apply testability information and many uncertainty information of design and maintenance process, so it can analyze testability by and large from Bayesian inference. The detailed procedure to analyze and evaluate testability for equipments by Bayesian network is given in the paper. Its modeling process is simple, its formulation is visual, and the analysis results are more reliable than others. Examples prove that the analysis method based on Bayesian network inference can be applied to testability analysis and evaluation for complex equipments.     

人机环耦合效应下卫星天线装配概率风险分析

卫星天线展开机构装配工序复杂，主要依赖人工装调，装配过程中可靠性安全性风险因素众多且相互耦合，直接影响天线装配质量和效率。为此，提出一种基于贝叶斯网络的概率风险评价方法。首先，在全面识别装配过程风险因素的基础上，构建事件树模型，并采用贝叶斯网络建立考虑人机环风险耦合的中间事件可靠性模型。然后，采用人因可靠性等方法进行模型量化与不确定性分析，并开展敏感性分析与风险重要度排序。最后，以某型星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)天线展开机构为例，说明了所提方法的工程适用性。该方法可为飞船、运载火箭等人机耦合系统的风险分析与量化提供一定的参考。     

预防维修和VSS EWMA方差控制图联合经济决策模型

针对潜在故障导致过程质量方差漂移的可修系统,提出了一种将预防维修和监控过程方差的可变样本容量EWMA控制图联合考虑的经济决策模型.在分析确定预防维修和过程质量监控耦合机制形成的五种更新策略基础上,构建了以单位时间期望成本最小化为目标的集成决策模型.针对每种状况的期望更新成本和周期计算问题,与传统模型大多基于受控和失控两个总过程来构建的思路不同,本文采取了基于每个抽样间隔期的思路进行建模,避免了控制图平均失控运行长度计算的复杂性等问题.实例分析结果表明,本文模型由于充分考虑了预防维修和控制图两者之间耦合关系,能够获得比原先独立决策更优经济效益的决策结果.最后,利用试验设计和回归分析方法,对模型的时间和成本参数进行了灵敏度分析.     

信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习

针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题,提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型,以当前时刻网络参数为变量,构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此基础上利用优化算法获得近似的Beta分布,将该分布下的先验参数信息加入递归估计模型中完成参数学习。通过无人机动态威胁评估模型验证了该方法的有效性和精确性。     

基于贝叶斯理论的日用水量概率预测

为解决城市日用水量的概率预测问题,提出了基于贝叶斯理论的日用水量预测法.引入贝叶斯理论,建立了日用水量概率预测系统.在系统中,利用支持向量机建立日用水量预测模型、似然函数和先验密度,并采用自适应马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法求解日用水量的后验密度,得到日用水量的概率预测值.实例表明,本文提出的预测方法不仅显著提高了日用水量的预测精度,而且通过定量给出预测值的置信区间,为城市供水系统的调度提供了更科学、可靠的决策依据.     

考虑修理延误情况下的最优维修策略

研究了具有修理延误情况的产品维修决策问题,运用概率和随机过程原理建立了产品故障模型和寿命周期费用模型.提出了以经济性为目标的检查与修理优化策略,分析了功能检查间隔期最优解的性质.该模型适用于分析在非周期性检测条件下的维修策略,可同时优化检查间隔期和修理延误时间.提出了一种基于迭代的优化算法,给出了应用该方法的具体步骤,并通过示例说明了该模型的求解过程和算法的有效性.     

基于贝叶斯网络的目标融合识别方法研究

利用贝叶斯网络模型进行目标融合识别是近年来的一个研究热点。以电子战环境中的数据融合为背景，提出了一种以朴素贝叶斯分类器和扩展的朴素贝叶斯分类器为基本结构的目标融合识别模型，采用同质传感器数据优先融合原则对雷达侦察、通信侦察和红外成像侦察数据进行融合。仿真实验表明，该模型可以有效地提高识别系统的准确率、可靠性和稳健性。