多变量过程监控的D控制图

针对如何将大数据技术与传统的多元控制图相结合,以获得一个具有自学习性的控制图的问题,以支持向量数据描述(SVDD)为构建基础,提出一个基于支持向量数据描述的D控制图.该D控制图通过对在控数据的学习,自适应地构建出自己的监控模型.仿真实验及工业实例表明:D控制图在多变量制造过程中的表现优于T²控制图,是一个理想的监控模型.     

基于马尔可夫链理论的带警戒限的单侧均值控制图的平均链长

平均链长(ARL)是控制图的重要特性,利用马尔可夫链理论和矩阵的运算技巧推导了带警戒限的单侧均值控制图的ARL计算公式。     

多元累积和控制图

讨论了两种多元累积和图.第1种是利用 Hotelling 统计量进行累积和,形成多元累积和控制图,并讨论了它的平均游程长度(ARL);第2种是在已知偏移状态下,用序贯概率比检验法将多元累积和问题转化为一元累积和问题.这两种方法的前提都是随机变量服从正态分布.     

样本容量对Poisson控制图的影响

研究了估计参数对Poisson(转化成为指数)分布的控制图的影响,推荐了与参数已知时表现近似的Shewhart X图所需要的估计的样本容量,并且提供了小样本情况修正的估计控制限,以使得整体的误报率到达指定水平.     

多元累积和控制图及其诊断理论

论述了多元累积和控制图的有关内容，提出了２种质量多元累积和控制图的诊断理论，并与多元Ｔ＾２控制图进行了比较，最后通过１个实例对诊断理论的应用加以说明。     

指数加权移动平均变异系数控制图的改进

为探究在实际生产中,历史数据权重对控制过程的影响,以及减小权重,仅影响控制图一部分偏移灵敏的情形,提出双平滑系数控制图(DRES控制图).新的控制图用两个单边统计量重置的指数加权移动平均变异系数控制图来监测向上或向下的偏移,即选取两个大小不同的平滑系数,对原有控制图进行改进,重新构造了控制限,使得对大小偏移都有很好的监测能力.研究结果表明:利用平均链长的对比,新的控制图在变异系数发生无论大偏移还是小偏移都相对灵敏.     

控制图和EWMA控制图的灵敏性分析

在统计过程控制中通过分析X控制图,指出X图虽然对监测过程大波动非常灵敏,但对过程均值小漂移却不敏感,若结合使用判异规则,将导致虚发警报概率的增加。通过仿真数据图形化,分析了EWMA图的灵敏性,并与X图进行比较,结果表明EWMA图对监测过程小漂移比X图更灵敏,而X图对均值大偏移反应比较灵敏;两种控制图如互为补充,共同用于监测过程波动更有效。     

基于可能性准则的一元累积和控制图

基于过程检验统计量模糊化后的隶属函数确定的可能性分布,提出了一种对质量模糊特性进行累积和控制的方法,其中应用了一类新的距离概念、新的方差和样本方差.将LR-型质量数据看作中心值变量服从正态,二扩展变量服从均匀分布的模糊随机变量,进而对过程均样本作近似正态处理,根据Kruse-Meyer对模糊数据假设检验的方法,给出了独立观测下一元累积和控制的可能性准则.     

(-X)控制图和EWMA控制图的灵敏性分析

在统计过程控制中通过分析X^-控制图，指出X^-图虽然对监测过程大波动非常灵敏，但对过程均值小漂移却不敏感，若结合使用判异规则，将导致虚发警报概率的增加。通过仿真数据图形化，分析了EWMA图的灵敏性，并与X^-图进行比较，结果表明EWMA图对监测过程小漂移比X^-图更灵敏，而X^-图对均值大偏移反应比较灵敏：两种控制图如互为补充，共同用于监测过程波动更有效。     

高产过程的CCC-r图控制限优化

针对高产量过程监测中提出的累计合格品数控制图(CCC-r图),即检验出r个不合格品前累计检验的产品总数,但当产品的不合格率开始偏离目标值时平均链长出现增加的问题.采用数值解方法,构造关于控制限的函数,利用Matlab软件数值求解最小值,优化了CCC-r图的上下控制限.结果表明:当准确定义了平均链长后,给出计算CCC-r图的平均链长表达式,就能消除ARL-biased的性能,同时能够有效降低了CCC-r控制图对于监测产品不合格率增加的反应时间,提升了监测产品退化的灵敏度.     

自相关过程质量控制图的最优经济设计

正确设计质量控制图参数,对降低生产成本、保证产品质量具有重要意义 提出了基于控制图的ARL,并应用蒙特卡罗随机模拟进行控制图参数的最优经济设计方法 该方法也可以用于其他控制图的参数最优经济设计     

基于重抽样分布的一类模糊累积和控制图

过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美,而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图,其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量,并给出模拟例证。     

一种SPC控制图的优化算法研究

统计过程控制SPC技术是保证预防原则、实现过程控制的科学管理方法,其应用已不再局限于工业领域.传统的单变量SPC控制图虽能反映整个过程的变化趋势,但只对较大的偏差敏感,对持续的、较小的偏差反应迟钝.提出了一种加权控制图的优化算法,这种算法能够反映较小偏差的变化,并以-X-R控制图为例加以比较.     

监视过程均值变化的残差控制图检测能力分析

对过程实施统计质量控制的基本假设前提是观测值彼此独立,但实际工作中经常出现过程的观测值存在自相关的现象.若自相关过程的残差满足独立同分布条件,对残差实施控制图监视是解决自相关过程控制的方法之一.应用检测能力指数和平均运行长度两种衡量指标,分析了自相关过程由时间序列模型AR(1)描述时,残差控制图对过程均值变化的检测能力.结果表明,残差EWMA(φ≤1-λ)控制图对过程均值小偏移较灵敏,当φ<0时,残差EWMA控制图对过程均值大偏移的检测能力略差于残差Shewhart控制图.     

基于休哈特控制图的制造过程质量监控系统

介绍了一种基于休哈特控制图的工业现场质量监控系统,并阐述了系统软、硬件的设计思想和实现方法.在现场利用控制图监控生产过程,调查生产过程的状态,了解工序能力是否适宜,实现了预防为主的思想.该系统可实现现场实时数据采集和质量控制的自动化.     

免疫控制图学习算法

目的 分析时序数据变化状况、记录数据特性值随时间而发生波动的过程是否处于控制状态，如有异常，则可对该时间段数据进行挖掘，通过挖掘发现知识；方法 以统计学的正态分布与中心极限定理为理论基础，结合免疫进化的思想，提出免疫控制图原理及学习算法；结果 理论分析和仿真实验表明了免疫控制图方法的实用性和有效性；结论 免疫控制图在质量数据的分析与控制、顾客的消费行为分析、股票市场波动的异常反映、网络安全管理等领域有着广泛的应用。