基于反馈调整的自相关过程质量损失分析

传统的SPC要求过程观测值统计独立,而实际过程大多具有自相关性,不满足统计独立的要求。在SPC与EPC的整合框架下,分析了自相关过程的质量损失。根据模型的自相关系数(ACF)和偏相关系数(PACF)以及选择迭代算法识别模型参数;采用MMSE反馈控制器对自相关过程进行调整,并结合过程能力,对自相关过程的质量损失进行分析。结果表明,在MMSE反馈调整后,自相关过程质量损失才符合实际情况。     

MSA在压力试验机精度检测中的应用研究

将压力试验机精度检测纳入测量系统分析的范畴，综合应用测量系统分析和统计过程控制中已经取得的研究成果，对压力试验进行统计分析，从而掌握其统计规律，揭示其存在的可指出原因。给出了以加载速率作为重要研究对象的测量系统分析的实施方法。     

基于最小成本的小批量加工过程调整控制图

在多品种小批量过程中,由于过程要素的频繁调整,各批次之间波动加大.为了补偿导致波动的随机自相关噪声,引进反馈控制,并提出多品种小批量过程的调整控制图.考虑调整以及监控等成本,调整控制图控制限设计以使总成本达到最小为依据.从而使得调整控制图不仅具备对多品种小批量加工过程的统计监控功能,还可在最小成本意义下,保证产品质量特性值几乎与目标值一致.     

基于ART1神经网络的统计过程控制系统

统计过程控制(SPC)在改进过程水品、提高产品质量方面作出了巨大贡献.本文讨论了一种基于自适应谐振理论(ART)神经网络的SPC系统.与一般SPC系统相比,本系统不仅可以在线检测过程异常,对各种控制图异常模式还具有实时学习、在线识别功能.同时,本系统对过程的分析,无需如常规控制图一样,建立在正态假设的前提下,因此应用更方便、范围更广泛.作为一种新的SPC工具,ART1神经网络为改进控制图的应用提供了一种新的可能.     

自相关过程SPC控制及其ARL的Monte-Carlo分析

对受控自相关过程建立其时间序列模型,并得出自相关过程的预测及预测误差。其次,通过Shewhart控制图原理验证预测误差的独立性;最后讨论了对均值发生阶跃型故障的自相关过程的SPC控制,并通过Monte-Carlo模拟,对Shewhart控制图以及EWMA控制图的ARL进行了深入地比较分析。     

基于静态小波的控制图异常模式分析

针对工业过程信号时频特性多尺度的特点,以及现有各种控制图的单尺度性,本文提出了一种基于静态小波分析和Shewhart控制图相结合的过程监控方法。首先运用静态小波分析把信号分解到需要的深度,提取信号特征,再对各尺度上的特征向量运用Shewhart控制图进行监控,最后采用同样的方法监控重建信号,进而判断过程当前状态是否受控。本文通过分析控制图的突变和趋势两种异常模式的平均链长ARL,说明该多尺度方法的有效性。