基于Bootstrap方法的分布未知情况下的小波动过程质量控制

讨论了在质量特性分布未知的情况下对小批量生产过程中产生的较小异常波动进行监控的一种Bootstrap WV-EWMA控制图设计方法.首先引入赋权方差法将任意未知分布转换为两个正态分布,由此构造WV-EWMA控制图.然后通过对有限样本进行多次随机有放回抽样的Bootstrap方法对未知分布的集中和离散程度进行较为有效的统计估计,由此建立能够对分布未知的小批量过程进行质量监控的Bootstrap WV-EWMA方法.以平均运行长度ARL（average run length）为监控效率的衡量指标,提出了这种小波动控制图方法的优化参数设计方案,并通过与已有的方法进行对比说明这种方法的有效性.     

AR(p)扰动下最小均方误差受控过程的联合监控

针对最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)受控过程联合监控可控输入与过程输出这一问题,在任意阶自回归AR(p)平稳扰动模型下开发了一种通用的联合控制图,并将界内点排列非随机判异规则引入其中.同时,对AR(p)平稳扰动模型下生产过程的MMSE控制器和输入与输出的平均链长(Average Run Length,ARL)进行了推导.最后,通过仿真实验验证了该联合控制图的有效性.     

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.     

抽样区间可变带有警戒限的中位值控制图

针对在统计过程中控制图出现异常时发出信号时间长短的问题,将带有警戒限的中位值控制图推广到抽样区间可变的情形,设计了可变抽样区间带有警戒限的中位值控制图(WLVSI图),利用Markov链理论推导平均链长(ARL)公式,计算发信号前的平均时间,并与常规控制图、带警戒限的中位值控制图作出比较.结果表明:控制图的抽样区间可变时,发信号前的平均时间更短,较之固定抽样区间的控制图更合理,改进后的控制图用于实际生产中可提高效率,减少不合格品数,从而降低经济损失.     

企业实施SPC核心工具——控制图方法研究

1 控制图的主要功能 应用控制罔可以实现"事前"预防为主的过程控制.具体来说控制图能够;判断过程是否受控,过程能力是否充分;在过程出现异常时及时报警,防止不合格品的发生;能够对过程情况"实时监控",减少对常规检验的依赖性.     

Lévy稳定过程均值变点监测在CUSUM和GLR控制图中的比较

采用数字模拟的方法给出了CUSUM和GLR控制图在Lévy稳定过程均值变点监测的ARL近似估计,对CUSUM和GLR控制图监测Lévy稳定过程均值变点的效果进行比较.     

非对称几何控制图在质量控制中的应用

在质量控制过程中, 对于检测不合格率p的变化,特别是p较小时, 基于几何分布的控制图( g-type chart)比基于二项分布的控制图(p-chart或np-chart)能更有效地检测并报警.但几何控制图经常会出现下限LCL为零的情况,而由于检测产品数的非负性, 当LCL为零时,几何控制图就不会出现报警,因而此时对检测p的增加几乎是没有效果的.该文提出非对称控制图的思想, 解决了零下限的问题,而且非零下限有效地提高了控制图p增加时的检测能力,其受控平均运行长度ARL和对称 (传统) 的控制图几乎相同.得到的数据可以在实际应用中确定控制限.     

基于Markov链的MCUSUM控制图链长分析

平均链长(ARL)作为评价控制图性能的一个重要指标,对其进行深入的研究是控制图参数设计、性能评价及实际应用的基础。在多元向量累积(MCUSUM)控制图的基础上,研究了样本协方差已知、过程受控条件下该控制图的ARL以及链长分布的计算方法。采用Matlab计算平台,该文给出了该方法以及仿真法的程序实现,对比研究了两种方法的计算结果及算法收敛性。研究表明Markov链法为渐进收敛,适用于控制图的参数设计和链长的分布计算;仿真法为波动收敛,其更适用于过程存在偏移时控制图的ARL计算。     

可变抽样区间图

常规控制图是每隔固定时间从过程中抽取样本对过程进行监控.根据样本均值落在控制图上的位置而变化抽样区间的长度即为变抽样区间图的思想实质.利用马氏链方法计算了变抽样区间控制图的统计效率测度.初始表现和稳态表现均表明在不增加受控时平均报警时间下,变抽样区间X图比标准休哈特图更具有实际效率.     

基于瑞利分布的形位误差统计过程控制比较研究

介绍了一种新的统计过程控制模式--基于瑞利分布的控制图,分别用基于瑞利分布的控制图、休哈特控制图与EWMA控制图对瑞利分布数据进行监控并作了对比分析,认为基于瑞利分布的控制图对某些形位误差的监控效果优于休哈特控制图.在过程发生突变时基于瑞利分布的控制图比EWMA控制图更灵敏,而在过程发生小偏移时EWMA控制图更灵敏.指出将基于瑞利分布的控制图与EWMA控制图联合共同监控过程质量, 可使监控效果更直观有效.     

Lévy稳定过程均值变点监测在CUSUM和EWMA控制图中的比较

给出了CUSUM和EWMA控制图在Lévy稳定过程均值变点监测的ARL近似估计,采用数字模拟的方法对CUSUM和EWMA控制图监测Lévy稳定过程均值变点的效果进行比较．     

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。     

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     

控制图在特种设备生产过程质量控制中的应用

控制图是对产品生产过程质量特性进行测定、记录、评估,从而监控生产过程是否处于控制状态的一种重要的统计工具。本文以特种设备之一——某型号塔式起重机标准节的几何尺寸控制为例,说明如何选择适宜的控制图并在生产过程质量控制中加以应用,从而对制造监督检验工作所涉及的特种设备质量进行有效的控制。     

质量控制图在橡胶混炼中的应用

本文研究了橡胶生产的质量控制，用质量控制图实时监控橡胶的生产过程，对生产过程中的异常情况实时报警，并显示异常情况的分析结果，同时编制了程序。本文采用的控制图有Ｘ图，Ｒ图，Ｓ图三种，能识别的缺陷模型有七大类。所研究的模式识别，虽是用于橡胶密炼过程中的质量控制，但是其识别模型的方法即上有普遍性。     

基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制方法研究

针对自回归移动平均过程中控制变量的观测值并不具有相互独立性,引入贝叶斯分析方法研究过程质量控制问题.通过模型结构的贝叶斯分析,利用残差序列建立了基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制模型,解决了观察数据相关条件下的过程质量监控问题.仿真分析结果表明:贝叶斯ARMA质量控制方法能够有效地避免了在受控状态下使用常规控制图造成的漏发或虚发报警现象,解决了自回归移动平均过程情况下的质量控制问题.     

自相关过程的多变量统计过程监控

探讨了一种基于时间序列自相关移动平均(ARIMA)模型的自相关过程的多变量统计过程监控方法.以神经网络为基础建立预测模型,计算残差值,采用Hotelling's T21控制图进行监控,结合MYT分解法进行故障诊断.并模拟受控和失控状态的具有自相关的多变量过程,运用常规控制图和残差控制图对案例进行了分析比较,说明了本文方法的有效性.     

计算机辅助质量控制用SQC软件包的开发

为了实时控制引信产品的质量,本文提出了适合于IBM-PC系列微机用的软件包-SQC软件系统,该系统能自动绘制所有常规控制图以及直方图、排列图、散布图等。运行常规控制图主程序,能自动分析生产过程是否稳定,及时发现生产过程中出现的异常现象,并予报警。文中对GB4091.1～4091.9—83中有关计数值管理图的判断准则提出了新准则,使之更适合于大量生产过程的质量控制。     

用于监控均值和方差的非参数变点模型

统计过程控制被广泛应用于工业过程,服务领域和其他行业.尽管在特定过程的情况下参数控制图是有效的,但通常情况下都没有足够的信息确定过程分布,所以在此情况下非参数控制图是必要的.但大多非参数控制图要么是监控位置参数的,要么是监控尺度参数的,而不是既可以监控位置参数又可以监控尺度参数的.通过整合Wilcoxon秩和检验和Ansari-Bradley检验到变点模型,提出了一个新的非参数控制图,并且模拟结果也展现了该控制图在探测位置和尺度漂移时,是优于其他的非参数控制图的.     

基于主成分分析的综合评分法在质量控制图中的应用

本文主要是用多元统计分析中综合主成分分析方法,改进了传统质量控制中需要利用包括均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位值—极差控制图等多张控制图才能进行对生产过程进行质量控制的缺点,得到用一张生产质量综合评分控制图来对生产过程进行质量控制.