自相关泊松计数过程的质量控制图

研究了一类自相关泊松计数过程的质量监控问题.在对泊松一阶整值滑动平均(INMA(1))过程进行分析的基础上,用条件控制图和残差控制图对这类过程进行监控,并给出了确定控制限的方法及其实施步骤.通过仿真,首先分析了控制限参数变化对受控平均运行链长的影响;然后以平均运行链长为准则,比较了控制图的监控效果.仿真结果表明,两种控制图均能对泊松INMA(1)过程均值发生的较大幅度漂移进行有效监控.     

面向零件成组加工的EWMA控制图及其性能分析

零件成组加工是现代制造企业所采取重要的加工方法之一,将围绕零件或组加工加工方法中如何使用EWMA(ExponentiallyWeightedMovingAverage)控制图进行过程质量监控等问题展开讨论,提出通过统计聚类形成"零件族",对同一"零件族"采用统一的EWMA控制图的应用策略,详细讨论统计聚类条件对EWMA控制图性能所产生的影响,并给出了统计聚类的基本原则与应用步骤.     

自相关过程协方差阵的残差MEWMA控制图

本文研究多变量自相关过程协方差矩阵的质量监控问题.针对服从VAR(1)模型的多变量自相关过程,基于残差分析思想,将多变量指数加权移动平均(MEWMA)控制图用于对过程的监控.首先对残差MEWMA控制图统计量进行了推导,其次采用MonteCarlo仿真的方法,以平均运行链长为评价准则对残差MEWMA控制图的监控效果进行了分析.仿真结果表明,残差MEWMA控制图具有较好的监控效果.     

非正态总体下控制图的优化设计

主要探讨非正态总体下的控制图优化设计问题.引入平均产品长度(APL)作为控制图性能的精确度量方法,针对一般控制图无法有效解决非正态总体的不对称性的情况,采用赋权方差法构造偏态控制图,获得其优化设计模型,并对该模型进行灵敏度分析.最后用一个例子说明了该优化设计模型的使用.     

模糊认知图与证据理论融合的质量控制决策模型

针对制造过程的质量问题层出不穷而企业常常疲于救火式管理、难以从根本上解决质量问题的现状,结合模糊认知图理论和证据理论,提出一种包含反应式、预防式、预报式和先行式等四种典型的质量控制模式的决策模型.论文首先分析这四种典型的质量控制模式及其决策因素;接着,讨论基于模糊认知图的质量控制决策模型及实施步骤,该模型立足于综合考虑质量问题属性、成本、功能符合性以及组织支持因素等维度,构建基于模糊认知图的决策网络.针对决策网络中多个专家所建立模糊认知图的合成问题,结合证据理论,以专家知识作为证据,节点间的因果强度的可能取值空间构成识别框架,对多个专家知识进行合成.最后,以某轴承企业深沟球轴承沟形误差超标的质量问题为例验证了该方法的可行性.     

连续搅拌反应釜的智能PID控制

针对一类具有强非线性的连续搅拌反应釜,常规的控制策略难以取得满意的控制效果.为解决上述问题,本文将常规PlD控制与非线性项的神经网络补偿相结合,提出了连续搅拌反应釜的智能PlD控制方法.该方法基于常规增量式数字PID控制器,采用多层神经网络对非线性项进行估计和在线自适应补偿,易于在DCS中实现.仿真和实验结果表明了算法的有效性和可实现性.     

二项分布下VSI EWMA控制图的经济设计

为了降低过程控制成本,同时提高监控不合格品数的效率,研究二项分布下可变抽样区间(VSI)指数加权移动平均(EWMA)控制图的经济设计问题.首先基于质量损失函数和预防维修策略,构建VSI二项EWMA控制图的联合经济模型;其次以期望损失函数最小为目标,运用遗传算法确定控制图设计参数的最优值;然后对所建立的联合经济模型进行灵敏度分析,得出期望损失函数随着单元抽样费用、过程波动和产品不合格时的损失的增大而增大.通过最优性分析得出基于联合经济模型设计的VSI二项EWMA控制图具有较小的单位时间期望损失成本,优于统计方法设计的VSI二项EWMA控制图.     

面向柔性制造系统的统计质量控制

分析了传统控制图应用于柔性制造系统存在的问题和不足 ,提出了一种新的用于小批量生产质量控制的单值控制图 ,它采用可变的控制界限方法 ,所建立的控制界限不受样本数量的限制 ,从而使它在柔性制造系统中得到有效的运用 .     

基于马尔可夫链模型的EWMA控制图性能分析与优化

建立了基于马尔可夫链的EWMA控制图性能分析模型,并编制了基于Matlab平台的EWMA控制图性能分析程序。在此基础上,分析了EWMA控制图的两个主要参数(控制限参数L和平滑系数r)对EWMA控制性能的影响。分析发现,对于不同的L,存在均值偏移量δ*和δ**,当偏移量0<δ<δ*时,控制图性能随r的增加而提升;而当δ*<δ<δ**时,控制图的性能随r的减小而提升。而当δ>δ**时,参数对EWMA控制图的性能影响很小。据此对不同应用环境下的EWMA控制图参数选择给出了相应的建议。     

平稳状态的VSI Poisson EWMA控制图

主要对计数型质量控制图的特性进行了研究，设计了单位缺陷数服从Poisson分布的EWMA控制图，并对其进行了具有可变抽样区间的动态设计，利用Markovchain方法计算出了过程开始处于平稳状态时VSI Poisson EWMA控制图的AATS，以及不平稳状态时VSI Poisson EWMA控制图的ATS，通过实例验证了不论是过程开始处于不平稳状态还是平稳状态，VSI Poisson EWMA控制图的控制效果都优于静态Poisson EWMA控制图。     

论图琴的进化控制认识论

进化认识论已经成为复杂性哲学的一个新议题。从图琴有关元系统跃迁理论的著作中提炼出了其进化控制认识论，并探讨了这种认识论，特别是其中的模型论在解决复杂系统进化机理上的新突破。     

用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究

蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用.为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法.算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用Ant Walk和Ant Diffusion技术, 且每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中.最后在理论上对其进行了收敛性分析,证明可较快地收敛到全局最优解,并用几个基准函数对算法做了仿真测试,均取得良好效果.     

带有B&L转换规则的Vp控制图的经济设计

在已有Vp控制图基础上,结合BL转换规则,构建了新的控制图经济模型,给出了相应的费用函数.将其与现有Vp(?)控制图进行了比较分析,发现在缩短报警时间、节约费用方面,所构建的模型有着明显的优势.此外,运用实际案例验证了模型的节约效果,并运用遗传算法、析因试验设计和多元回归方法,对过程参数和费用参数进行了敏感性分析.     

连续恐怖袭击下反恐设施选址与资源调度优化模型及其应用

当前恐怖袭击活动由偶发的单次攻击发展为不同地域内连续发动袭击.考虑政府部门统筹反恐设施选址和应急资源调度,构建了连续恐怖袭击下反恐设施选址优化与反恐资源调度优化的斯塔克伯格博弈模型,并分析政府与恐怖分子的均衡行为.结合新疆喀什地区重要城市反恐设施网络结构的实例,数值分析得出了选址点个数、袭击次数、是否考虑反恐资源调度等因素对政府与恐怖分子最优效用的影响;最优反恐资源投入量与袭击次数和选址点个数之间的关系.研究表明:反恐资源最优投入量、反恐设施选址点个数和政府应急管理能力三者具有替代关系;政府反恐力量联合考虑反恐设施优化选址和反恐资源优化调度的实施效果更好.     

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.     

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.     

带有B&L转换规则的Vpverline{X}控制图的经济设计

在已有Vpverline{X}控制图基础上, 结合B&L转换规则,构建了新的 控制图经济模型, 给出了相应的费用函数. 将其与现有Vpverline{X}控制图进行了比较分析, 发现在缩短报警时间、节约费用方面, 所构建的模型有着明显的优势. 此外,运用实际案例验证了模型的节约效果,并运用遗传算法、析因试验设计和多元回归方法,对过程参数和费用参数进行了敏感性分析.     

连续生产综合自动化系统功能集成的可拓控制模型

在分析ＣＩＰＳ各级的相似性的基础上,认为ＣＩＰＳ的每一层级都可以看成一个广义的信息控制系统,都具有构成控制系统的三个要素：信息、控制作用和对象。在此基础上,结合系统的矛盾性和可拓控制理论,提出了连续生产过程综合自动化系统功能集成的可拓控制模型。     

基于T-K控制图的多品种生产模式统计过程控制方法

根据SPC基本原理, 传统的统计过程控制技术无法直接用于多品种生产环境的质量监控. 提出了一种新颖的统计过程控制方法, 对工艺参数均值及标准偏差监控, 仅需一张控制图即可对多品种生产过程的运行状态做出评价. 详细给出了T、K统计量的定义和计算方式及T-K控制图控制限的确定. 理论分析表明, T-K控制图具有稳定的监控性能且具有self-starting特点. 通过实例分析及仿真验证, 证实该过程控制方法能够及时、有效地检测出多品种生产模式下导致生产过程失控的异常因素, 提示操作人员适时做出响应, 使生产过程维持在统计受控状态以保证产品质量.     

基于PCA和SVM的控制图失控模式智能识别方法

控制图是在线质量控制的重要工具,而利用控制图进行异常过程模式识别却是个困难问题。该文在分析现有控制图识别技术在实际应用中存在缺陷的基础上,提出了一种基于主元分析(PCA)和支持向量机(SVM)的控制图失控模式识别方法。首先,将控制图作为信息图用于趋势模式数据集提取;然后,通过对数据集的高维特征进行线性组合并向低维空间投影的方法,降低了分类器的输入维数,提高了各维特征的敏感性;最后,为了克服神经网络方法速度慢和泛化能力弱的缺陷,利用SVM小样本学习能力,有针对性地设计SVM多分类器进行模式识别。用一个含有6种趋势的20维特征仿真数据集对该方法进行检验,通过主元分析后,数据集的特征被降到了3维并保留了88%的分类信息。进一步的识别结果表明,该方法相对现有的BP、SLFM识别方法达到更高的识别率和识别速度,适合质量控制图在线实时识别。