【摘 要】
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在日常生活或生产中,我们常常需要对某些关键产品(如电池、发电机)的工作状态进行监控,一旦关键产品的工作状态出现异常,我们就要及时给予预警,以防造成不必要的损失.现代自
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在日常生活或生产中,我们常常需要对某些关键产品(如电池、发电机)的工作状态进行监控,一旦关键产品的工作状态出现异常,我们就要及时给予预警,以防造成不必要的损失.现代自动抽样技术的发展使得过程获取了大量的质量特性数据,数据自相关性现象比较明显.运用统计方法降低这些数据自相关性,使得这些数据所得的描点统计量近似独立.文章介绍了针对自相关数据的处理有基于模型的WBM方法、残差方法与无模型的WBM方法,详细介绍了针对处理AR(2)过程的三种方法公式推导过程.将这三种方法应用到传统Shewhart与CUSUM控制图并用ANOS准则对三种方法处理自相关数据的方法进行了模拟比较.对烟厂采集的数据三种方法处理自相关性方法进行了实例验证,比较实例检测的效果.由模拟分析比较得出模型相关系数相同时,对于UBM和WBM方法组内样本量越大,控制图检测小漂移越灵敏,对于大漂移来说就相对较差.当组内样本量相同时,模型得出的统计量的自相关性越大,控制图的表现效果越差.不论漂移是大是小,UBM方法检测过程失控都是最灵敏的,尤其是高度自相关性时更加体现UBM方法的优越性.通过对控制图的监控效果进行总结,为实际应用提供了参考和方向.
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