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基于改進(jìn)錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的多元指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均控制圖的研究

發(fā)布時(shí)間:2020-09-08 19:22
   隨著傳感、計(jì)量、計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,統(tǒng)計(jì)過(guò)程檢測(cè)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(jì)過(guò)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(shí)顯露出各自明顯的缺陷。對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)時(shí),并不是所有的檢測(cè)變量都會(huì)發(fā)生漂移;谶@樣符合實(shí)際的假設(shè),本文采用改進(jìn)錯(cuò)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(cè),具有顯著降維的貢獻(xiàn)。盡管改進(jìn)錯(cuò)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(jì)過(guò)程控制中仍具有創(chuàng)新意義。在過(guò)程控制中,為了改善生產(chǎn)過(guò)程,提高產(chǎn)品質(zhì)量,故障檢測(cè)和原因診斷成為統(tǒng)計(jì)過(guò)程中的兩個(gè)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(cè)和原因診斷分兩個(gè)步驟單獨(dú)進(jìn)行,即先進(jìn)行故障檢測(cè),然后再利用其它方法進(jìn)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(guò)程檢測(cè)和原因診斷整合成一步完成。改進(jìn)錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率(AFDR)方法作為錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率(FDR)方法的改進(jìn),相比之下具有更好的功效。模擬結(jié)果證明,基于改進(jìn)錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的多元指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均控制圖對(duì)過(guò)程漂移的檢測(cè)是敏感的,有效率的,并且檢測(cè)的正確率也在較高水平上。與現(xiàn)有的方法進(jìn)行比較時(shí),該方法在原因判斷上也表現(xiàn)出其優(yōu)勢(shì)。本文的研究主要從以下五章進(jìn)行展開(kāi),其安排如下:第一章緒論。本章主要介紹統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制及其工具的發(fā)展概況及統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制中存在的問(wèn)題,其次對(duì)本文的研究思路進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明。第二章統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制。本章主要介紹統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制的基本原理,過(guò)程控制的統(tǒng)計(jì)分析工具,衡量控制圖性能優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)以及平均運(yùn)行步長(zhǎng)等。第三章質(zhì)量控制圖。本章主要對(duì)現(xiàn)今工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中常用的三種控制圖進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。第四章基于改進(jìn)錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的MEWMA控制圖。本章對(duì)基于改進(jìn)錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的MEWMA控制圖進(jìn)行研究,采用隨機(jī)模擬方法對(duì)控制圖的主要參數(shù)如平均運(yùn)行步長(zhǎng)進(jìn)行求解,對(duì)比各自的表現(xiàn)效果從而得出相應(yīng)結(jié)論。第五章簡(jiǎn)單實(shí)例應(yīng)用。本章主要用改進(jìn)錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法在簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)例應(yīng)用,并對(duì)其表現(xiàn)進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。
【學(xué)位單位】:山東財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類(lèi)】:C81
【部分圖文】:

控制圖,步長(zhǎng),指數(shù)加權(quán),多變量


圖 4-1 AFDR 與 FDR 平均運(yùn)行步長(zhǎng)的比較由圖 4-1 分析可知,在相同的檢驗(yàn)的顯著水平下,基于改進(jìn)的錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均控制圖模擬所得的平均運(yùn)行步長(zhǎng)比基于錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均控制圖模擬的平均運(yùn)行步長(zhǎng)小,故基于改進(jìn)的錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均控制圖對(duì)過(guò)程失控的檢測(cè)效率更高。

控制圖,步長(zhǎng),指數(shù)加權(quán),多變量


圖 4-1 AFDR 與 FDR 平均運(yùn)行步長(zhǎng)的比較由圖 4-1 分析可知,在相同的檢驗(yàn)的顯著水平下,基于改進(jìn)的錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均控制圖模擬所得的平均運(yùn)行步長(zhǎng)比基于錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均控制圖模擬的平均運(yùn)行步長(zhǎng)小,故基于改進(jìn)的錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率方法的多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均控制圖對(duì)過(guò)程失控的檢測(cè)效率更高。

步長(zhǎng)


取0.01時(shí)平均運(yùn)行步長(zhǎng)圖

【相似文獻(xiàn)】

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8 楊秀麗;郭盼娜;王旭;劉素娟;;淺談

本文編號(hào):2814541


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