平均报警时间相关论文
为提高属性数据均方误差控制图的监控性能,基于改进平方根变换的属性数据,提出了一种可变抽样区间指数加权移动平均均方误差控制图......
对二维EWMA控制图进行了可变抽样区间设计,利用Markov chain方法计算出了过程的平均报警时间,数据结果显示,所设计的控制图较常规......
残差T2控制图消除统计量的自相关性,满足统计过程控制理论关于统计量彼此独立的基本假设,可以用于监控多变量自相关过程.为了提高......
目前有很多控制图研究用来对事件发生的间隔(t)进行监控,称为t图,对于监控事件发生的频次(c)的属性值控制图也有所研究,称为c图,但......
传统休哈特控制图已经得到了广泛的应用，近几年来可变样本容量和抽样区间的(-X)控制图(VSSI(-X)控制图)也有较大的进展. 关于VSS......
当我们使用控制图对一个过程进行检测时，通常情况下我们取样都是间隔相同的时间，且样本容量也相同。在这篇文章中我们提出一种基于序......
动态质量控制图较静态质量控制图能够更有效的提高生产效率，减少废品的出现，本文对指数加权滑动平均EWMA控制图进行了动态方面的若干......
在统计过程控制(SPC)中,控制图的最优化设计主要有两个方向,即统计设计和经济设计。然而,统计设计并没有直接测量出由于过程失控所......
针对过程数据存在异常值的问题,采用中位数统计量((X～))代替传统均值((X～))统计量,提出一种变采样间隔(X～) (Variable Sampling Inter......
对指数加权滑动平均即EWMA标准差控制图进行了可变抽样区间设计,用Markov-chain方法给出了该控制图的平均报警时问的计算公式,并同......
介绍了基于对数方差的累积和控制图,进行了可变抽样区间的控制图设计.用Markov链方法计算可变抽样区间的累积和方差控制图的平均报......
传统的EWMA控制图通常都是针对计量型质量特性值的,而对于计数型质量特征值少有研究.设计了单位缺陷数服从Poisson分布的EWMA控制......
根据Costa的全变化参数的均值控制图,设计全变化参数中位值-极差联合控制图,记为CVP -R. 将其与静态的中位值-极差联合控制图及其......
基于加权损失函数下的EWMA控制图（WLE图）,在同时监控产品均值和标准差的变化时,对其进行了可变抽样区间和样本容量的控制图设计.运用......
利用Burr分布采近似各种非正态分布对非正态情形下的EWMA均值控制图进行可变抽样区间设计，采用Markov chain方法计算过程的平均报警......
研究了监测带有泊松数的一阶取整数值自相关过程所用的指数加权滑动平均控制图,并对此控制图进行了可变抽样区间设计。利用马尔科......
为选择控制性能更加灵敏的多元动态质量控制图,建立常见的多元动态控制图性能对比分析模型并提出相应的选择策略。在MATLAB环境下......
基于批量-均值法的思想,向量自回归(VAR)控制图对多变量自相关过程的较小偏移可以进行有效控制。为了提高多变量自相关过程监控效......
针对由一阶动态过程与ARIMA（0，1，1）噪声组成的系统，分析了异因对整个系统的影响，并给出一种带有质量特性约束的经济设计模型．该方法不仅从......
许多生产过程不满足休哈特图所基于的假设，过程均值向上飘移与向下飘移的发生具有不等概率，向上漂移幅度不同于向下漂移幅度。提出一......
利用ExtendSim仿真实验对VSI均值控制图的实施过程进行模拟,得到了VSI均值控制图相关性能指标的仿真实验结果。通过分析仿真实验结......
统计过程控制是一种应用统计理论方法监控生产过程的技术，其核心思想是以预防为主，最主要的工具是控制图。它通过对检验数据的分析和......
传统的c图是基于过程服从泊松分布的假设建立的，但是，这个假设在使用中很少能得到证实，其分布还经常服从几何分布。文章设计了几何EWM......
文章主要对监测取整且自相关的泊松数据所用的控制图（PoissonINAR（1）CUSUM）进行研究，并且对此控制图进行了可变抽样区间设计；利用马尔科......
传统的EWMA控制图分别针对监控过程均值变化和监控过程标准差变化进行研究,在实际生产中,很多情形需要同时监控过程均值变化和过程......
统计过程控制能够有效的控制生产过程中的废品率，提高产品质量。本论文对统计过程控制中质量控制图进行了讨论，主要工作有： 首先论......
控制图被看作是统计过程控制中最有效的工具之一,用于监控过程参数是否偏移和判断生产过程是否处于受控状态。检测过程标准差与检......
在制造过程中,对产品的不合格品数进行监控时,通常选用计数性控制图-np图,它是基于过程服从二项分布建立的,一般对于过程中出现的......
