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本文主要研究满足两扰动成份模型(R—L模型)的数据的过程控制问题。
首先需要解决的是关于R-L模型的参数估计问题。由于数据的完全似然函数是由积分形式给出的,这给模型参数估计带来了难度。将其中一个扰动变量视为缺失数据,利用EM算法得到模型参数的极大似然估计。
接下来就是进行过程监控方法的研究。主要对生产过程利用可适应性指数加权滑动平均(AEWMA)法进行质量控制。
当过程输入状态水平恒定时,过程输出值彼此独立同分布,为了得到较好的监控效果,采用EWMA控制图。但是,固定参数的EWMA图不可能同时对监控数据不同程度的偏移都作出灵敏反应。为此,采用了一种可适性EWMA法,通过数据变换对实际过程输出值进行间接监控,很好地处理了这一问题。
在输入状态水平发生改变的过程中,过程输出值存在自相关性,前述控制方法失效。利用AEWMA法对动态迁移过程的监控数据进行基于最小均方误差的预报,然后对预报误差进行监控,从而很好地解决了迁移过程中的监控问题。