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目前有很多控制图研究用来对事件发生的间隔,或事件大小进行监控,但是这两种传统的统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)方法还局限于分别对两个变量进行监控。本文将就同时控制事件间隔与事件大小的控制图进行研究,其中时间间隔服从指数分布,记为T,事件大小服从Poisson分布(记为C)或Gamma分布(记为X)。首先,研究了基于事件比率的Shewhart类控制图(R图),来对事件间隔与事件大小同时进行监控。事件比率即为事件大小与事件发生间隔的比值,记为R(R= C/T或X/T)。研究表明,R图比单独的T图、C图(或X图)效果要好。特别是在监测R下偏移(事件大小减小,和/或事件发生间隔增大)时,R图效果更好。其次,研究了基于事件间隔与大小的联合控制图,分别研究了事件大小服从Poisson分布(T&C图)与Gamma分布(T&X图)的情形。联合控制图同时使用T图与C图(或X图),当事件发生时,将分别记录此次事件发生与上次事件发生之间的时间间隔T,以及此次事件的大小。研究表明,无论是Poisson分布,还是Gamma分布的情形,联合控制图都比单独的T图、C图(或X图)效果要好。特别是在监测下偏移时,联合控制图效果更好。另外,提出了CUSUM类控制图来对事件间隔与事件大小同时进行监控,分别研究了事件大小服从Poisson分布(TC-CUSUM图)与Gamma分布(TX-CUSUM图)的情形。基于二维Markov链给出了控制图平均报警时间(Average Time to Signal,ATS)的计算公式。比较研究表明,CUSUM类控制图在检测较小的事件大小的偏移时是最有效的,联合控制图在检测较大的事件大小的偏移是最有效的,R图只有在监测下偏移时,在一些显著的T偏移的情形下是最有效的。本文利用ATS比率的均值对三种控制图进行比较分析,另外还提出了平均损失(Average Loss,AL)的控制图评价指标。本文提出的控制图不仅适用于工业生产,特别是在医疗卫生,安全管理,可靠性工程等方面都有广阔的应用前景。