基于参数估计的多元控制图性能研究

发布时间：2017-11-28 12:11

  本文关键词：基于参数估计的多元控制图性能研究

  更多相关文章： 参数估计 多元控制图 统计性 经济性

【摘要】：随着科学技术的发展、产品复杂程度的增加及消费者需求的提升,评价某一产品质量的标准,显然不能局限于单一质量特性,需要进行多方面的检测。对此,需要用多元质量控制图进行监控。在过往多元控制图的研究中,大多学者把过程参数设为已知量,忽略了控制图的工程实践性,即过程参数需要进行估计才能得出。对多元控制图进行参数估计分析,能更为客观地展现多元控制图在实践应用中的性能,以为企业提供重要的实践支撑。论文选题源自国家自然科学基金(71271078)。基于蒙特卡洛仿真方法,针对参数估计条件下的多元控制图的性能进行了深入研究。一方面,研究了参数估计条件下,过程受控及过程失控时传统多元控制图的统计性能;另一方面,研究了参数估计条件下,多元Bayesian控制图的经济性能。(1)参数估计条件下传统多元控制图统计性能研究。首先,分析参数估计条件下满平滑系数矩阵的多元指数加权移动平均(Full Multivariate Exponentially Weighted Moving Average,简称FEWMA)控制图于过程受控时的统计性能,并给出了总样本大小的建议;再基于“二分查找”,对参数估计条件下FEWMA控制图的控制限进行了设计,并对设计的控制限进行最小二乘估计,拟合出线性回归模型以匹配不同样本的情况。其次,对参数估计条件下T2控制图、多元指数加权移动平均(Multivariate Exponentially Weighted Moving Average,简称MEWMA)控制图及多元累积和(Multivariate Cumulative Sum,简称MCUSUM)控制图失控时的统计性能进行了分析,并比较了这三种控制图在参数估计条件下的统计性能。(2)FEWMA控制图的改进控制图—GEWMA控制图的统计性能分析。首先,在参数已知条件下,基于粒子群算法对不同维度的GEWMA控制图进行参数优化,结果表明GEWMA控制图皆优于FEWMA控制图。其次,在参数估计条件下,对GEWMA控制图的统计性能进行分析,并比较了基于粒子群算法的GEWMA控制图和FEWMA控制图的稳定性,结果表明控制图的稳定性会随着偏移方向的变化而变化,因此,在设计控制图时不可忽略估计参数的影响,以更符合工程实践。(3)参数估计条件下多元Bayesian控制图的经济性能研究。对参数估计条件下,多元Bayesian控制图的经济性能进行了分析。分析了参数估计条件下,均值偏移方向及质量特性个数对多元Bayesian控制图经济性能的影响,又分析了Phase II中抽样策略的影响,并基于此提出Phase I中总样本大小的数值选取建议。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB114.2

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本文编号：1233911