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.     

基于时频域组合特征的脑电信号情感分类算法

为了提高基于脑电信号(electroencephalogram, EEG)情感识别的准确率,提取了脑电信号的时域与频域特征,并且将其进行组合形成时频域组合特征,作为不同识别模型下的输入。采用集成决策树(bagging tree, BT)、贝叶斯线性分析(Bayesian linear discriminant analysis, BLDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)及支持向量机(support vector machine, SVM)四种浅层机器学习算法对EEG在效价与唤醒度上进行二分类情感识别。实验结果表明,DEAP数据集在效价上,基于时频域组合特征在BT分类器下的识别精度平均达到92.54%,在唤醒度维度上基于时频域组合特征在SVM下平均识别精度达到94.62%。     

面向小批量生产过程的贝叶斯控制图经济设计

在已有静态控制图的基础上,通过贝叶斯方法利用样本信息对过程信息进行更新.借助贝叶斯理论和马尔科夫链构造了生产过程的贝叶斯状态转移矩阵及检测概率模型,考虑了扰动发生的时间对成本函数的影响,将过程信息的更新与检测概率模型相结合,构造了抽样间隔、样本量和控制限随过程信息时变的动态控制图.运用直接搜索算法搜索最优解,结果表明过程信息的更新对决策效果有着显著的影响,使用动态控制图的单件产品期望成本要小于静态控制图的单件成本.     

基于微观机理的页岩气运移分析

认识气体在页岩孔隙中的运移机理对页岩气开采具有重要的科学意义.页岩作为一种致密岩石,孔隙尺寸分布主要集中在几纳米到百纳米之间,小孔隙尺寸与气体的平均分子自由程在同一个数量级,气体与孔隙边壁的碰撞对流动起到控制作用.本文针对页岩气开采过程中孔隙中气体流动过程,建立了考虑气体滑移、Knudsen扩散、Langmuir等温吸附、孔隙压缩等过程的多场耦合控制方程.分析了流态变化对滑移效应的影响,得到了考虑滑移效应的临界孔径,并针对实际中不同页岩储层有机质含量的差异,分析了解吸机制对页岩气产气率、产气量的贡献.研究还表明孔隙压缩性对产气率影响显著,通过考虑开采过程中孔隙压缩,可以更真实地反映页岩气运移过程.