SPC/EPC整合下自相关过程监测方法研究

• 作者: 王秀红
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 数学
• 关键词: 自相关过程 统计过程控制 工程过程调整 神经网络 T2统计
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 检测与监控
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: O213.1
• 字数: 3535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2013.02(下).11

摘要

针对SPC(统计过程控制)和EPC(工程过程调整)整合过程中出现的“窗口”问题和“自相关”问题,在分析比较目前典型监测方法的基础上,提出监测自相关过程的神经网络-T2控制图.确定了通过监测闭循环中两阶输入和三阶输出随机组合的T2统计量解决“自相关问题”,利用神经网络监测的灵敏性解决“窗口”问题的SPC/EPC整合监测策略,并对组合的选取和神经网络的结构和参数设置进行了研究.为验证该方法的性能,对相同的样本,分别采用Shewhar图和CUSUM图进行监测.实验结果表明:该模型能准确监测幅度大于1的阶跃扰动和大于1的过程漂移(监测率大于95％),ARL为1；传统SPC监测技术只能较准确地(监测率大于90％)幅度监测大于5的阶跃扰动和大于2的过程漂移(监测率大于90％),ARL大于2.因此该方法比传统监测方法能快速有效地监测异常扰动发生.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王秀红		46	373	11.0	18.0