【摘 要】
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随着互联网技术和智能制造的飞速发展,产品的质量得到了显著提高,而产品寿命是描述产品质量的重要特征.在次品率非常低的高质量生产过程中,相应的监测误报率也会变高.通常,一段时间内故障的发生次数服从齐次泊松过程,两次故障之间的时间间隔（Time Between Event,TBE）服从指数分布.Weibull分布是可靠性分析和寿命检验的理论基础,经常被用作产品特性的分布,例如强度（电力或机械）、伸长率和
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随着互联网技术和智能制造的飞速发展,产品的质量得到了显著提高,而产品寿命是描述产品质量的重要特征.在次品率非常低的高质量生产过程中,相应的监测误报率也会变高.通常,一段时间内故障的发生次数服从齐次泊松过程,两次故障之间的时间间隔（Time Between Event,TBE）服从指数分布.Weibull分布是可靠性分析和寿命检验的理论基础,经常被用作产品特性的分布,例如强度（电力或机械）、伸长率和阻力等,也经常用于描述连续两次故障发生的间隔时间.因其分布的灵活性能够描述各种不同的失效模型,从而成为刻画寿命数据的重要工具.在统计过程控制（Statistical Process Control,SPC）领域,通常通过监测TBE来实现对生产过程产品质量的在线监控.在实际应用中,人们更加关注是产品质量的下降,即关心TBE均值的减小.因而,设计一种高效监测服从Weibull分布的TBE均值减小的控制图具有重要的实际意义.基于TBE均值与Weibull分布参数之间的关系,本文提出一种将广义加权移动平均（Generally Weighted Moving Average,GWMA）方法与累积和（Cumulative Sum,CUSUM）方法相结合的混合型控制图,通过监测Weibull分布的刻度参数来实现对寿命数据TBE的在线检测.本文首先介绍一些现有基于数据变换的用于监测Weibull分布刻度参数的控制图,进而给出本文所提出的新方法,并使用蒙特卡罗模拟来计算平均运行长度（Average Run Length,ARL）和运行长度标准差（Standard Deviation of Run Length,SDRL）,进而衡量控制图在不同参数设置下的受控和失控的性能表现,并给出了监测区间漂移的最优参数组合,同时通过多个指标将本文提出方法与现有方法进行比较分析.模拟结果表明,在形状参数固定情况下,本文提出的控制图在监测参数中小漂移方面一致优于现有的控制图.最后,通过分析计算机产品的硬盘驱动器的可靠性数据的真实例子来说明本文提出方法的实际应用.
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