探测样本组内波动的方法比较研究

控制图是一种有效地探测样本组间的差异以帮助保持产品一致性的统计工具,它要求各个样本中的子样保持同类性质,以保证使非系统因素在样本组内引起的过程波动最小,同时最大化非系统因素在样本组间引起的波动.而当样本中的子样不是同类的时候,它就可能导致控制图具有过大的控制线,降低监控的能力.文章旨在分析和比较几种样本组内波动的探测方法,并找出在不同情况下最合适的样本组内波动探测组合.     

多变量统计在砂处理过程中的应用

针对砂处理过程生产数据的特点,运用改进的PCA建模方法,建立了多变量统计过程控制模型,用SPE统计量来检测建模数据中的个别异常样本;通过SPE图和T2图两个控制图能监控出砂生产过程的波动情况.     

基于Logistic回归的数据富裕环境下制造过程质量动态监控

针对数字化工厂“数据丰富，信息贫瘠”环境下制造车间生产过程存在异常信息利用不充分而造成监控效率低的问题，提出基于SPC技术和Logistic回归模型的制造过程质量监控方法。将关键工序中相关质量数据采集到MES系统，根据过程质量数据绘制T²控制图，然后利用Logistic回归模型挖掘过程异常信息，并通过T²和Logistic回归的联合优化实现数字化工厂制造过程质量监控的动态调整。以某薄膜晶体管液晶显示器等离子薄膜沉积生产工序为实际案例，验证了该制造过程质量监控方法的可行性和有效性。因此，在T²控制图的基础上通过Logistic回归模型考虑过程异常信息能够提高制造过程质量监控的灵敏性和鲁棒性。     

有色金属价格波动率对中国股票市场预测的应用(英文)

研究的主要目的在于检验有色金属期货价格波动是否能够预测中国股票市场收益。以2004年至2011年为样本区间,通过实证分析发现铜和铝的价格波动率均能较好地预测不同时间区间的股票收益,这种预测能力在样本内和样本外预测中均存在,其中铜价波动率比铝价波动率的预测能力更强。实证结果的稳健性并不受变量的不同测度以及计量经济学估计方法的影响。在多元回归分析中控制一些主要的宏观预测因子之后,铜价与铝价波动率的预测能力有所下降,但在不同的预测区间仍然表现出统计意义上的显著性。本结论成立依赖于所选取的研究样本区间,故此我们认为金属价格波动率对股市的预测能力可能由近期的商品金融化所导致。     

经济性多元质量控制诊断模型的研究与应用

针对复杂产品制造过程中多质量特性协同控制的需求,研究了经济性多元质量控制与诊断模型.通过多元T2控制图、多元过程能力指数分析以及质量损失成本和纠正成本分析对复杂产品制造过程实施质量控制.建立了质量损失成本和纠正成本模型,为出现异常后的过程调整提供最经济的措施.最后通过实例分析,表明所建的经济性多元质量控制与诊断模型在提高产品质量的一致性、减少过程报警错误以及降低制造成本方面具有很好的应用效果.     

基于Excel/Minitab的大规模定制开放式交互质量控制系统设计

大规模定制生产的质量控制体系建立在全面质量管理基础上,针对制造型企业采用大规模定制生产模式的特点,为提高质量控制系统的效率,提出改进型AEWMAQ控制图。使用TURNSIM仿真系统模拟相关数据,通过VBA创建用户自定义动态数据交换对Excel/Minitab交互系统进行二次开发,实现数据实时共享。通过实验验证了此交互系统的可行性,且AEWMAQ控制图较传统控制图具有更高的灵敏性和预测能力。将该系统运用于大规模定制生产的过程质量控制中,提升了质量监控的便捷性,同时降低了企业的生产成本。     

基于非参数统计量的多元控制图研究

多元控制图是现代工业生产中常用的质量控制方法。传统控制图需要假定数据的分布情况,常为多元正态分布,但在实际生产过程中过程数据的分布情况难以作出简单假定。针对这一情况,需要采用非参数(Nonparametric)控制图,即不依赖数据分布就可以对分布的参数作出判断。提出结合Wilcoxon秩和检验和Ansari-Bradley检验的非参数控制图(WAB控制图),同时监控分布的位置和尺度参数,放大监控效果。通过蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟法分析了WAB控制图在过程失控时的性能表现,并与T~2控制图进行比较。结果表明WAB控制图具有良好的稳定性和灵敏性。     

质量统计在汽车板性能波动控制中的应用

通过跟踪两种典型汽车板力学性能,选取典型样本,运用质量统计控制分析其生产的汽车板性能波动特性。通过质量统计技术对过程能力指数Cpk分析,发现汽车板钢种A的各种指标均表现优异,表明过程能力良好,说明生产钢种A的状态稳定,具有较低的性能波动。对比发现:另外一个钢种B的各种指标则表现较差,表明力学性能波动较大,需要进行有效的改进措施以提高钢种B的力学性能的稳定性。     

基于液压马达内泄漏故障的预测研究

为了研究液压马达可能出现内泄漏故障,并对液压马达状态进行预测性监控。通过建立液压马达内泄漏故障试验平台,获得液压马达内泄漏的故障数据。在MATLAB中建立基于T S模糊神经网络的故障预测模型,将实验数据用于模型的训练以及预测结果的验证。对预测结果进行分析后,讨论了不同数量样本用于模型训练对故障预测精度的影响。在分析过程中发现数据波动较大的地方,相对误差较大。研究后发现,通过将实验数据进行拟合后,用相同的模型进行训练和预测,讨论了拟合后不同数量样本的预测模型精度与拟合前的差别。结果表明：虽然模型训练的数据数量越大,预测的精度越高,但数据拟合后只需将较少的数据用于建模,预测就能达到较高的精度,为小数据样本进行故障分析提供了参考。     

面向多品种小批量机加工车间的工序质量控制方法研究

针对某电梯零部件制造企业对产品制造过程质量可控性的要求,结合电梯零部件生产企业多品种、小批量的生产特点,提出基于SPC(统计过程控制)和神经网络的电梯零部件工序质量控制方法。将加工件的质量相关数据采集到MES系统中,再根据质量数据绘制出加工件的x-R控制图(均差-极值),然后建立用于控制图模式识别的神经网络模型,并使用遗传算法对神经网络的参数进行优化,使网络误差达到最小。在正确的识别了控制图模式后,可实时的监控生产过程中存在的问题并予以处理。最后,通过实例验证了基于SPC和神经网络的多品种小批量机加工车间工序质量控制方法的可行性。