【摘 要】
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本文对一元常规控制图进行两个方向的深入研究：一个是将一元常规控制图延伸到一元非常规控制图；另一个是将一元常规控制图推广到多元控制图． 为了克服常规控制图对小幅度偏差
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本文对一元常规控制图进行两个方向的深入研究：一个是将一元常规控制图延伸到一元非常规控制图；另一个是将一元常规控制图推广到多元控制图．
为了克服常规控制图对小幅度偏差反映不够灵敏的缺陷，佩吉(Page)利用序贯分析原理，提出了累积和控制图，它通过累积和统计量C<,mT>=∑<,i=1>(x<,i>-T)对信息进行累加，对观测值与目标值之差的累积和在控制图中描点，充分利用了整个观测序列的信息，对发现过程均值的突然微小变化有着极为良好的效果．
累积和控制图在设计和检测方法上，比较常用的有V型模板和平均链长(ARL)．
V型模板在设计时需要用到两个参数d，θ，给出了公式可以计算；平均链长(ARL)则可通过固定的表格查出相应的数据，以便进行检测．最后，将累积和控制图扩展到可变抽样区间的层面上．另一方面，传统的一元统计过程控制是基于单变量统计过程控制的方法，不能有效的提供关于多个质量特性之间的相互作用信息．而现代工业生产过程需要同时监测大量质量特性；因此，必须要有对应的多变量统计过程控制图来监测整个生产过程．
多变量统计过程控制主要是利用F分布，T<2>分布，A分布之间的关系，将过程数据和质量数据从高维数据空间投影到低维数据特征空间，且所得到的特征变量尽量地保留原始数据的信息特征，摒弃冗余信息．
分别根据F分布和T<2>分布，以及F分布和A分布之间的关系给出了多指标T<2>控制图和A控制图的控制用统计量、上下控制限以及使用方法，并且将一直以来较为复杂的A控制图推广到3个质量特性以上的情况，扩充了该领域的研究成果.
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