残差控制图应用中的自相关过程模型研究

发布时间：2021-11-13 06:25

　　随着自动化技术的发展,数据自相关现象在现代制造业中普遍存在。基于自相关模型的残差控制图是解决自相关数据统计监控问题的一类较好方法。现有研究均假设数据呈一阶自相关,仅研究一阶自回归模型与残差控制图结合的过程监控问题。但是,实际生产中观测数据可能服从多阶自相关。基于此,针对数据多阶自相关的过程监控问题,运用蒙特卡洛仿真法,研究不同自回归阶数的自回归模型对残差控制图性能的影响。研究表明:在残差控制图应用中,过程受控时,一阶自回归模型的表现与同阶自回归模型的性能表现相当,即二者发生第一类错误的概率相差不大;而在质量偏移诊断中,一阶自回归AR（1）模型的性能表现整体优于同阶的自回归模型,大大降低了漏警的成本。 

【文章来源】：工业工程与管理. 2020,25(04)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引言
2 模型与方法
    2.1 模型构建
        2.1.1 同阶自回归模型AR(p)
3 实验与结果分析
    3.1 实验设计
    3.2 仿真结果与分析
        3.2.1 实验一：二阶自相关数据拟合
        3.2.2 实验二：三阶自相关数据拟合
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CVaR的产出随机订单农业供应链最优策略[J]. 彭红军,史立刚,庞涛.  统计与决策. 2019(20)
[2]基于林浆纸供应链的隐含碳流与碳排放计量研究[J]. 赵庆建,温作民,张敏新,ANNE Toppinen.  中国人口·资源与环境. 2018(08)
[3]中国造纸及纸制品业碳排放因素分解与减排潜力分析[J]. 徐士莹,杨加猛,刘梅娟.  资源开发与市场. 2018(05)
[4]二阶自相关过程Shewhart型控制图的性能评价[J]. 孙秋霞,高齐圣.  控制与决策. 2011(04)
[5]自相关过程的改进型EWMA控制图[J]. 张志雷.  数理统计与管理. 2008(03)
[6]自相关过程的残差控制图[J]. 孙静.  清华大学学报(自然科学版). 2002(06)



本文编号：3492502