一元累积和控制图与多指标统计过程控制图研究

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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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