【摘 要】
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统计过程控制（Statistical process control,SPC）是保证产品与服务符合规定要求的一种质量管理技术,可以为“优质”提供质量技术上的指导与帮助.早期SPC的理论研究始于对一元连续点数据的监控,现在SPC的理论研究已由一元丰富到多元及高维数据流,由连续数据丰富到离散数据,由点数据丰富到线数据及面数据,其理论研究结果已十分丰富.随着现代工业技术的发展,精密制造业的生产过程日趋复
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统计过程控制（Statistical process control,SPC）是保证产品与服务符合规定要求的一种质量管理技术,可以为“优质”提供质量技术上的指导与帮助.早期SPC的理论研究始于对一元连续点数据的监控,现在SPC的理论研究已由一元丰富到多元及高维数据流,由连续数据丰富到离散数据,由点数据丰富到线数据及面数据,其理论研究结果已十分丰富.随着现代工业技术的发展,精密制造业的生产过程日趋复杂,有关产品质量的问题已不能被某个或某几个指标的均值或方差（或分布）来完全代表或解释,而是需要用轮廓数据对过程进行更加精细和完整地刻画.对轮廓这种复杂数据的在线监控方法成为SPC研究的一个重要内容.指数加权滑动平均（EWMA）控制图与累积和（CUSUM）控制图是非常流行的在线监控方法.但EWMA控制图的监控效果会受到参数的影响,较大的参数对大漂移较有效,较小的参数对小漂移较有效.当CUSUM控制图所设计的参数考虑的不是实际漂移大小时,控制图会有很糟糕的表现.然而,在线监控线性轮廓数据时,往往发生的漂移大小是未知的.为了提高控制图的监控效果,本文提出了一种新的自适应EWMA-CUSUM控制图和多元EWMA（MEWMA）控制图,将光滑参数定义为监控时间的函数.控制图的光滑参数在整个监控过程中不是一成不变的,而是由观测值来决定的.在整个监控过程中的每个时刻都可以通过定义的函数在较大漂移时选择较大的光滑参数;在较小漂移时选择较小的光滑参数.因此模型发生漂移的时候,控制图能够快速发出报警信号.通过统计模拟和实证分析验证了所提出的变光滑参数的自适应控制图能够对一系列过程漂移进行有效性地监控.针对简单线性的轮廓数据和多响应变量的轮廓数据,经过100000次统计模拟将所提出方法与几种经典的监控方法进行比较.将所有的控制图可控时的平均运行长度调整为200,比较它们失控时的平均运行长度.对简单线性轮廓数据,模拟结果表明自适应EWMA-CUSUM控制图和MEWMA控制图在监控过程失控时的平均运行长度更小,监控性能更好.对多响应变量的线性轮廓数据,模拟结果表明自适应MEWMA控制图在监控过程失控时的平均运行长度更小,监控性能更好.通过化学工业气体传感器数据和液压机压力数据分别对简单线性和多响应变量的情况进行了实证分析,结果表明自适应EWMA-CUSUM控制图和MEWMA控制图能够较快地发出失控警报.
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