發(fā)布時間：2020-09-08 19:22

　　 隨著傳感、計量、計算機技術(shù)的快速發(fā)展,統(tǒng)計過程檢測方法處理高維數(shù)據(jù)的能力愈加重要,應(yīng)用前景廣闊。傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程控制方法,應(yīng)用較多的有Hotelling'sT~2控制圖、MEWMA控制圖、CUSUM控制圖等,在處理高維數(shù)據(jù)時顯露出各自明顯的缺陷。對高維數(shù)據(jù)進行質(zhì)量檢測時,并不是所有的檢測變量都會發(fā)生漂移�；�于這樣符合實際的假設(shè),本文采用改進錯誤發(fā)現(xiàn)率(AFDR)方法作為選擇變量的依據(jù),在均值漂移的情況下確定可疑變量,并僅利用已選擇的變量做下一步的檢測,具有顯著降維的貢獻。盡管改進錯誤發(fā)現(xiàn)率控制方法在其他領(lǐng)域也有應(yīng)用,但在統(tǒng)計過程控制中仍具有創(chuàng)新意義。在過程控制中,為了改善生產(chǎn)過程,提高產(chǎn)品質(zhì)量,故障檢測和原因診斷成為統(tǒng)計過程中的兩個重要任務(wù)。傳統(tǒng)的方法,如Hotelling'sT~2控制圖和MEWMA控制圖,通常情況下,將故障檢測和原因診斷分兩個步驟單獨進行,即先進行故障檢測,然后再利用其它方法進行原因診斷。本文提出的AFDR-MEWMA控制圖,利用降維技術(shù),將多元過程檢測和原因診斷整合成一步完成。改進錯誤發(fā)現(xiàn)率(AFDR)方法作為錯誤發(fā)現(xiàn)率(FDR)方法的改進,相比之下具有更好的功效。模擬結(jié)果證明,基于改進錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的多元指數(shù)加權(quán)滑動平均控制圖對過程漂移的檢測是敏感的,有效率的,并且檢測的正確率也在較高水平上。與現(xiàn)有的方法進行比較時,該方法在原因判斷上也表現(xiàn)出其優(yōu)勢。本文的研究主要從以下五章進行展開,其安排如下:第一章緒論。本章主要介紹統(tǒng)計質(zhì)量控制及其工具的發(fā)展概況及統(tǒng)計過程控制中存在的問題,其次對本文的研究思路進行簡要說明。第二章統(tǒng)計過程控制。本章主要介紹統(tǒng)計過程控制的基本原理,過程控制的統(tǒng)計分析工具,衡量控制圖性能優(yōu)劣的標準以及平均運行步長等。第三章質(zhì)量控制圖。本章主要對現(xiàn)今工業(yè)生產(chǎn)過程中常用的三種控制圖進行簡單介紹。第四章基于改進錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的MEWMA控制圖。本章對基于改進錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的MEWMA控制圖進行研究,采用隨機模擬方法對控制圖的主要參數(shù)如平均運行步長進行求解,對比各自的表現(xiàn)效果從而得出相應(yīng)結(jié)論。第五章簡單實例應(yīng)用。本章主要用改進錯誤發(fā)現(xiàn)率方法在簡單數(shù)據(jù)上進行實例應(yīng)用,并對其表現(xiàn)進行簡要分析。
【學(xué)位單位】：山東財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

圖 4-1 AFDR 與 FDR 平均運行步長的比較由圖 4-1 分析可知，在相同的檢驗的顯著水平下，基于改進的錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動平均控制圖模擬所得的平均運行步長比基于錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動平均控制圖模擬的平均運行步長小，故基于改進的錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動平均控制圖對過程失控的檢測效率更高。

圖 4-1 AFDR 與 FDR 平均運行步長的比較由圖 4-1 分析可知，在相同的檢驗的顯著水平下，基于改進的錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動平均控制圖模擬所得的平均運行步長比基于錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動平均控制圖模擬的平均運行步長小，故基于改進的錯誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動平均控制圖對過程失控的檢測效率更高。

取0.01時平均運行步長圖

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本文編號：2814541